OpenAI近日在官方博客中披露了安卓版Sora应用开发背后的故事。这款应用从启动到上线仅耗时28天，其开发模式打破了传统互联网公司的常规路径，引发行业关注。
时间回溯至今年10月，Sora的iOS版本上线后迅速获得用户青睐，视频生成需求呈爆发式增长。面对安卓用户的迫切期待，OpenAI内部仅有一个基础原型版本，开发团队面临时间紧迫与高风险的双重压力。按照常规做法，互联网公司通常会组建大规模工程师团队，投入数月时间进行迭代优化，但OpenAI选择了一条截然不同的道路。
该公司组建了一支仅4人的精锐小组，采用GPT-5.1-Codex的早期版本作为核心开发工具。从10月8日正式启动到11月5日交付成品，整个开发周期内，85%的代码由AI自动生成，最终实现了99.9%的版本稳定率。这种开发模式不仅缩短了周期，更验证了AI在特定场景下的高效协作能力。
Codex在项目中的角色被形容为"初级工程师"。它能够快速理解需求并生成代码，将开发者的精力从基础编码中解放出来，转而专注于架构设计、代码审查等核心环节。这种分工模式使得人类工程师得以将更多时间投入用户体验优化和系统性决策中。
然而，AI工具的局限性同样明显。开发团队发现，Codex无法自主推断未明确说明的细节，例如架构偏好、产品策略或用户行为模式。它更倾向于生成"能运行的代码"而非"长期可维护的代码"，这导致初期版本中出现了ViewModel过度使用、UI逻辑错位等问题。为解决这一矛盾，团队引入了AGENT.md文件作为统一规范，确保AI生成的代码符合既定标准。
在技术特性方面，Codex展现出显著优势。它支持所有主流编程语言，极大简化了跨平台迁移工作；对单元测试的积极态度使回归问题减少60%以上；当持续集成（CI）流程失败时，它甚至能通过分析日志直接提供修复方案。这些特性使得开发团队在保持高效的同时，仍能维持较高的代码质量。
这种开发模式也带来新的挑战。每次与Codex交互都需要明确设定目标、约束条件和执行标准，否则可能产生不符合预期的代码。特别是在深层架构设计方面，AI仍需人类工程师的监督指导。开发团队强调，AI与人类的协作需要建立清晰的边界，前者负责执行具体任务，后者把控整体方向和质量标准。
