Rakuten 使用 Codex 将问题修复速度提升两倍

Source: OpenAI Blog

50% faster recovery and quarters‑to‑weeks ship cycles

在 Rakuten 的工程团队内部，他们的 AI 议程简洁且刻意面向运营。Kaji 将工作围绕三个团队共同坚持的优先事项进行框架化：

• Build faster (“Speed!! Speed!! Speed!!”)： 团队在运营工作流中使用 Codex，包括基于 KQL 的监控和诊断，以加速根因分析和修复，帮助将 MTTR（平均恢复时间）压缩至最高 50 %。
• Build safer (“Get things done”)： 在 CI/CD 中调用 Codex 进行代码审查和漏洞检查，自动应用内部标准，使团队能够在安全护栏的保障下快速交付。
• Operate smarter (“AI‑nization”)： Codex 推动更大、更模糊的项目从规格阶段向可运行实现前进，降低对完美定义需求的依赖，提升自主执行能力，最终 将原本需要数月的工作压缩至数周。

Codex 直接映射到每个优先事项，作为更大工具箱中可靠的代理出现，在速度、安全性和自主性产生复合价值的地方发挥作用。

通过压缩事件响应加速构建

Rakuten 的速度不仅包括开发速度，还包括恢复时间。

• 团队使用 KQL（Azure 的日志和遥测查询系统）来监控 API 并分析信号。
• Codex 与这些工作流协同工作，帮助识别根本原因并提出修复建议，缩短警报到解决的时间。

从站点可靠性工程（SRE）的角度来看，这缩短了从检测到修复的路径。工程师无需手动拼接查询、日志和补丁，而可以专注于验证和部署修复。

Rakuten 估计，在出现问题时，这种方法可以 将 MTTR（平均修复时间）降低约 50 %——相当于在故障时以两倍的速度解决问题。

通过在 CI/CD 中调用 Codex 构建更安全的系统

• Codex 在更改进入生产环境之前进行代码审查和漏洞检查。
• Rakuten 将内部编码原则和标准注入这些工作流，以确保审查符合公司期望。

“我们向 Codex 提供了内部编码原则，” Kaji 说。“使用相同的原则，它会审查代码是否符合我们的标准。”

结果是：安全检查能够持续且自动地进行，使团队在不降低标准的前提下加快推进。

用单一规范执行全栈构建，实现更智能的构建

Rakuten 的第三优先级——AI‑化——聚焦于自主性。Codex 不仅用于审查和维护，还用于端到端执行更大、更模糊的项目。Codex 不需要完美定义的规格，而是可以从部分需求出发，生成可用的产物。

“最新的 Codex 模型能够读懂字里行间，”Kaji 说。“即使需求并未完美定义，它也能理解我们想要构建的东西。”

示例： 为现有的基于网页的 AI 代理服务构建移动应用版本。Codex 实现了整个规范，交付了一个全栈解决方案，包含 Python/FastAPI 后端和 Swift/SwiftUI iOS 应用，以及所有后端 API，无需逐步的人为指令。开发时间从原来的一个季度缩短到几周。

将工程从编写转向验证

随着 Codex 承担更多代码生成工作，Rakuten 正在将工程师的角色转向编写更清晰的规范，并根据可衡量的标准验证输出。

“我们的角色不再是检查每一行代码，”Kaji 说。“我们的角色是明确我们想要的是什么，并建立验证方法。”

Rakuten 通过在工程、产品和非技术团队之间开展实践工作坊，支持了这一转变——使 Codex 成为帮助团队更快交付、更安全运营，并在组织内部实现自主开发规模化的核心力量。