
Simplex 正利用 ChatGPT 企業版與 Codex 來驗證 AI 驅動的開發模式,並擴展更具生產力的工作流程,減少設計、構建與測試所需的時間。
2026 年 5 月 7 日
Simplex 正利用 ChatGPT Enterprise 與 Codex 來驗證 AI 驅動的開發模式,並擴展更具生產力的工作流程。
成果
70%
使用 Codex 開發每個頁面所需的時間減少了
成果
40%
使用 Codex 設計每個頁面所需的時間減少了
成果
17%
使用 Codex 進行內部整合測試所需的時間減少了
Simplex 是一家跨足諮詢、系統開發與營運的技術合作夥伴。為了提升系統開發的生產力,該公司量化測量了生成式 AI 的影響,並將這些經驗應用於多個專案中。基於這些經驗,Simplex 目前正在評估所有專案中生成式 AI 的使用情況,並在適用的專案中推進 AI 原生交付(AI-native delivery),目標是提升整個組織的生產力。
在 2022 年 ChatGPT 推出後,Simplex 於 2023 年成立了卓越中心(center of excellence),為員工使用 AI 奠定基礎,並驗證 AI 原生開發流程。在此基礎上,該公司在全組織範圍內採用了 ChatGPT Enterprise,並選擇 Codex 作為其主要的編碼代理(coding agent),加速重新思考軟體開發方式的努力。
在傳統的軟體開發中,人們通常將工作劃分為需求定義、設計、實作、測試和營運。諸如解讀設計文件、決定如何實作功能、定義審查標準以及隔離或修復缺陷等任務,往往取決於個人貢獻者的經驗。因此,品質和開發速度可能會受到個人技能以及團隊知識共享方式的影響。
隨著生成式 AI 開始普及於軟體開發,它最初常被用作人類開發者的輔助工具。最近,代理系統(agentic systems)使得將多步驟任務委託給 AI 成為可能。在開發環境中,AI 開始超越輔助角色,直接承擔推進專案的工作。
為了擴展這一轉變,Simplex 採用 ChatGPT Enterprise 作為全公司部署的基礎,並使用 Codex 作為其主要的編碼代理。
Codex 在 Simplex 的角色不僅限於程式碼生成。該公司將其應用於設計和測試,包括根據設計文件和參考實作生成前端與後端程式碼、建立包含單元測試在內的測試程式碼、審查與補救非功能性需求,以及修復內部整合測試中發現的問題。Simplex 也在驗證自動化工作流程,這些流程透過 Codex CLI 執行 Python 腳本,實現從伺服器實作到修復端到端測試中發現問題的持續運作。
Simplex 正在利用 Codex 和 ChatGPT 開發並測試 AI 驅動軟體交付的新方法,初步以基於 CRUD 的網頁應用程式作為使用案例。
透過這項工作,該公司測量到在多個開發階段中顯著節省了時間:
註:AI 生成的結果可能會因系統設定和輸入數據而異。
Ujihiro 表示,其影響不僅僅是減少工程時數。「Codex 讓小型團隊更容易推進設計工作,並提高了跨多個檔案的規格審查準確性。它還幫助我們建立了一種模式,讓資深專家的經驗能更廣泛地應用於開發中。因此,現場的角色變得更加清晰:人類專注於最終決策和品質責任,而 AI 則負責實作、審查和修復。」
Simplex 在 ChatGPT Enterprise 和 Codex 方面的經驗,為從 AI 實驗轉向營運採用的組織提供了幾點啟示:
Simplex 並非試圖用 AI 一對一地取代傳統開發流程中的每個步驟。相反地,該公司正致力於圍繞 AI 重新設計開發流程本身。Simplex 不再遵循需求定義、設計、實作、測試和營運的線性順序,而是探索一種預先定義規則和約束,然後透過重複整合和自動化評估來提高品質的方法。
Ujihiro 預見未來隨著資料庫、API 目錄和標準化設計規則的成熟,Codex 可以承擔大部分的實作和驗證工作。他說:「對於相對簡單的系統,有潛力直接從徵求建議書(RFP)自動生成產品。」他還預期在更多領域中,根據功能的不同,讓 AI 代理直接執行業務任務可能比將其構建為原始碼更有效。
下一個挑戰不僅是提高程式碼生成的效率,而是重新思考在 AI 優先的營運模式下,系統應該如何構建、如何維護,以及人類應該在哪些環節保留責任。

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— OpenAI
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