Asana fjernet Enzyme på to uker med Codex, for 12 000 dollar

12 000 dollar mot 6 millioner. Det er regnestykket OpenAI legger fram i sin egen kundehistorie om Asana, som fjernet testrammeverket Enzyme fra frontend-kodebasen sin ved hjelp av Codex. Modell- og infrastrukturkostnaden landet på rundt 12 000 dollar, mens den forrige bemanningsplanen for samme jobb var anslått til rundt 6 millioner dollar og minst fem år.

Enzyme hadde falt ut av aktivt vedlikehold og var blitt en propp for oppgradering av resten av frontend-stacken. Oppsettet Asana brukte er påfallende enkelt: en prompt på fem setninger, og opptil fire kodeagenter som jobbet parallelt, hver i sin egen kopi av kodebasen. En ingeniør sjekket fremdriften to ganger om dagen og gikk gjennom hvert eneste foreslåtte endringsforslag. Ifølge OpenAI fungerte enkle instruksjoner bedre enn et mer forseggjort oppsett. Selve arbeidsinnsatsen var halvannen uke ingeniørtid fordelt over to kalenderuker.

«Ikke alle årelange prosjekter kollapser til uker. Men agenter kan gi ingeniørene mer rom for håndverk, og gjøre arbeid som før var umulig verdt å forsøke.» — Amritansh Raghav, teknologidirektør i Asana

Tallene kommer fra OpenAI selv, og de 6 millionene er et anslag for en plan som aldri ble gjennomført, ikke en målt kostnad. Det etterprøvbare for deg er formen på oppgaven: en migrasjon med tydelig sluttilstand og mekanisk repetisjon, der hver endring kan verifiseres av testsuiten som allerede finnes.

Hva bør du gjøre?

1. Let etter migrasjoner i din egen kodebase med samme profil: et dødt bibliotek, mange kallsteder, eksisterende tester som fanger regresjoner.
2. Gi agentene hver sin klone i stedet for én delt arbeidskatalog. Parallelliteten er forutsetningen for hele tidsbudsjettet.
3. Start med en kort prompt og legg bare til regler når du ser agenten bomme. Asana fant at det slo det mer detaljerte oppsettet.