提供工作管理平台的 Asana 表示，公司内部原本预计要花五年的代码清理工作，借助 OpenAI 的 Codex 只用两周就完成了[1]。模型与基础设施的费用约为 1.2 万美元（约 190 万日元），而按原先的人力方案估算约需 600 万美元（约 9.5 亿日元），两者相差两个数量级。下面看看他们究竟把什么交给了智能体，以及是怎么做的。
五年的工作量压缩到两周
这次的目标是把 Enzyme 这个过时的测试工具从代码库中移除[1]。Asana 的前端依赖它，而这份依赖已经成为技术栈现代化的阻碍。
工程师实际投入约 1.5 周的工时，按自然日历计算为两周完成[1]。原先的计划至少需要五年，费用估算约 600 万美元。而这次 Codex 运行所产生的模型与基础设施费用只有约 1.2 万美元[1]。
※1 美元 = 159 日元（截至 2026 年 8 月 18 日）
5 句话的提示词，最多 4 个智能体并行
做法相当朴素。起点是一段 5 句话的提示词，由此最多有 4 个编码智能体并行工作[1]。每个智能体都在代码库的独立副本中作业，因此彼此的改动不会冲突。
人的介入也很有限。负责的工程师每天只查看两次进度，并在批准前对所有提出的改动逐一审阅[1]。Asana 总结的经验是，简单的指令比精心搭建的复杂机制更有效[1]。与其向智能体塞入更多信息来加以控制，不如把任务切细并行推进。
这种全部由人审阅的前提，与 Asana 在自家产品中的思路一致。该公司的平台通过 AI 智能体和自动化帮助客户管理、跟踪和执行工作，而同样的做法也被直接用在了自己的工程团队上[1]。
Enzyme 为什么变成了搬不动的包袱
Enzyme 曾是广泛用于 React 组件单元测试的库。但在 React 于 v17 之后改动内部结构时它没能跟上，针对 React 18 的官方适配器始终没有出现，项目实际上已经停止维护[2]。
因此，凡是积累了大量 Enzyme 测试的项目，一旦想升级 React 就会卡住。有开发者在尝试迁移时，曾想自行编写把 Enzyme API 转换为新测试方案的兼容层，最终因两者设计理念差异过大而放弃，只能退而求其次，在运行测试时并行使用旧版 React[2]。几百个测试就已如此，以 Asana 的代码规模来看，五年的估算并不夸张。
Enzyme 还鼓励验证实现内部细节（内部状态和具体方法）的写法，这让机械式的批量替换难以奏效。每一个测试都得读懂意图后重写，正是那种会不断吞掉人力的活儿。
曾被判定为不值得做的工作重新回到选项里
Asana 表示，完成这次迁移后，那些原以为要耗时数年、因而一直没有着手的其他迁移、重写和性能改善，现在也可以拿来试验智能体了[1]。
OpenAI 引用的 Asana 方面的评论在预期管理上相当克制。该公司说，并非所有耗时数年的项目都会缩短到几周，但智能体能让工程师有更多余地专注于打磨本身，也让过去被视为不可能的工作变得值得一试[1]。
也有数据显示 Codex 的使用正在扩散。OpenAI 于 2026 年 6 月公布的内部统计显示，公司员工的 Codex 使用率达到 97.9%，较 2025 年 8 月的约 40% 大幅上升[3]。报告还指出，法务、招聘等非技术部门也把 Codex 当作主要的 AI 工具[3]。
总结
Asana 借助 OpenAI 的 Codex，用两周完成了原本估算需要五年的 Enzyme 移除工作。一段 5 句话的提示词启动了最多 4 个并行智能体，工程师只负责每天两次确认和审阅全部改动。模型与基础设施费用约 1.2 万美元（约 190 万日元），远低于原方案的约 600 万美元（约 9.5 亿日元）。比起复杂精巧的机制，简单指令反而更有效——这一点值得正在考虑引入智能体的团队参考。
来源[1]：https://openai.com/index/asana
