Nextdoor のエンジニアが Codex を活用して制限なく開発する様子
Nextdoor のエンジニアチームは、AI ツール「Codex」を活用することで、従来の技術的制約を超えた機能構築を可能にし、開発の自由度を大幅に高めている。
11カ国にまたがり1億1000万人以上のユーザーにサービスを提供するNextdoorのような製品は、プラットフォームチームに多くの要求を課します。Cory Dolphin氏(エンジニアリング責任者)にとって、Codexは本質的な転換点を意味しています。「反復的にエージェントへのプロンプトを行うことから、成果指向のエンジニアリングへと移行することです。ここではエンジニアが望む結果について考え始め、その結果を実現するためにエージェントと協働します。」
これは、個々のエンジニアがスタックの上層へ移動することを意味します。特定のシステムやフレームワークに特化した専門家に閉じ込められることはなく、複数のプラットフォームにまたがる製品体験をほぼエンドツーエンドで責任持って推進できるようになります。生産性が劇的に加速した結果、ボトルネックはもはやエンジニアリングではなく、「次に何を構築するか」という困難な戦略的問いへと移っています。
「Codexは、私たちがエンジニアリングについて考える方法を根本から変えました。その影響は大きく、これなしでエンジニアリングを想像することさえできなくなりました。」
—Cory Dolphin氏(Nextdoor エンジニアリング責任者)
製品エンジニアは製品に集中できる
Dolphin氏は、「Codexにより、エンジニアは『どのように』構築するかについて考える時間を大幅に減らし、『成果』について考える時間が増える」と説明します。その成果とは、エージェントが構築する目標となるスクリーンショットや動画、特定の性能やテスト結果、あるいは全く新しい機能のアイデアといった形をとります。
Nextdoor は最近、Opportunity Alerts をリリースしました。これにより、人々は近くのサービスプロバイダーを見つけることができます。Codex によって、エンジニアたちは製品体験とロードマップを主導しています。一例として、アラートを担当するあるエンジニアは、サービスプロバイダーを地図上に表示すると役立つことに気づきました。歴史的に見れば、そのような機能にはモバイル、フロントエンド、バックエンドの 3 つのチーム間の協力が必要であり、バックログから決して実現しない可能性さえありました。
しかし Codex を用いることで、「1 人のエンジニアがエンドツーエンドで構築することが可能になりました」と Dolphin は説明します。「つまり、製品をより迅速に主導できるだけでなく、実際の製品体験や、何をリリースすべきかをより深く理解できるようになったのです」。
「エンジニアたちがスタックの上位へとシフトし始めると、彼らは自身が構築する製品に対してより責任を持つようになります。個々のエンジニアが製品を主導し始める姿がはっきりと見えてきます」
— Cory Dolphin, Nextdoor 技術部門責任者
ソフトウェアエンジニアリング時間の圧縮
埋め込み Rust データベースや、厳しい競合条件を伴うシステムとの連携において、Nextdoor は最も再現困難な問題のデバッグ支援のために Codex に頼っています。チームは調査用のクリーンな環境とハーン(harness)をエージェントに提供し、Kubernetes ポッドが起動しない理由の特定から、データ分析における適切なトレンドラインの発見まで、あらゆる用途でこれを利用しています。
「GPT-5.4 と 5.5 を用いて、非常に印象的なアップグレードとなりました。Codex は極めて粘り強く、適切な解決策を見つけようとし、一見すると難解な技術的詳細に深く入り込み、根本原因に至る点で卓越していることを確認しています」と Dolphin は説明します。
Codex と GPT-5.5 を用いたファストモード(Fast Mode)について、Dolphin は「正直に申し上げますと、チームの多くがこの機能に夢中になっています。取り組んでいる問題に対して迅速なフィードバックループが得られるとき、エンジニアとしてその感覚は高揚感に満ちています」と述べています。
エンジニアリング作業が非常に高速化されたため、Dolphin は組織内の異なる部分におけるプレッシャーの変化を目撃しています。「我々はあまりにも速く進んでいるため、ボトルネックはもはやエンジニアリング部門にはありません。今や問われているのは、何を構築すべきかという適切な事項と戦略をいかに特定するかであり、実際にどのように構築するかについては相対的に重要性が低下しているのです。」
原文を表示
A product like Nextdoor, which serves over 110 million users across 11 countries, puts many demands on a platform team. For Cory Dolphin, Head of Engineering at, Codex represents an essential shift: “away from iteratively prompting an agent, and towards outcome engineering, where engineers start to think about the result they want to see and work with an agent to engineer that result.”
This means that individual engineers move up the stack—no longer locked up as specialists in a certain system or framework, they’re able to own the product experience more or less end-to-end, even across multiple platforms. Productivity has accelerated so much that the bottleneck is no longer engineering, but rather the hard strategic questions about what to build next.
“Codex has fundamentally changed how we think about engineering, to the point that we can’t even imagine engineering without it.”
—Cory Dolphin, Head of Engineering, Nextdoor
Product engineers can focus on the product
With Codex, “engineers get to spend a lot less time thinking about exactly *how* they build, and more time thinking about the outcome,” Dolphin explains. That outcome might take the form of screenshots or video that the agent can build towards, a certain performance or test result, or a brand new feature idea.
Nextdoor recently released Opportunity Alerts, which let people find service providers near them; with Codex, engineers are driving the product experience and roadmap. As an example, one engineer working on the alerts realized it would be helpful to show service providers on a map. Historically, that kind of feature would have required collaboration between three teams—mobile, frontend, and backend engineering—and might have never made it out of the backlog.
But with Codex, “we were able to have one engineer build it end to end,” Dolphin explains, “which means not only are they able to drive the product faster, but they’re able to better understand the actual product experience and what the right thing to ship is.”
“As engineers start to shift up the stack, they get to be more responsible for the product that they’re building. You really see individual engineers start to drive products.”
—Cory Dolphin, Head of Engineering, Nextdoor
Compressing software engineering time
Working with embedded Rust databases and systems with tight race conditions, Nextdoor turns to Codex for help debugging the most hard-to-reproduce issues. The team provides the agent with a clean environment and harness for investigation, then uses it for everything from figuring out why Kubernetes pods won’t start, to finding the right trend line in a data analysis.
“With GPT‑5.4 and 5.5, it’s been a really impressive upgrade. We see Codex excel at being extremely persistent and trying to figure out the right solution, diving deep into some seemingly esoteric technical details to arrive at the root cause,” Dolphin explains.
About Fast Mode with Codex and GPT‑5.5, Dolphin says, “I’ve got to be honest, a lot of the team are addicted to it. When you have a quick feedback loop with the problem that you’re working on, the feeling is exhilarating as an engineer.”
Engineering work has gotten so much faster that Dolphin has seen a shift in the pressures on different parts of the organization. “We’re moving so much faster that the bottlenecks are no longer in engineering. It’s really now a question of, how can we identify the right things to build and the right strategy—and less about how we actually build it.”
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