Ramp 工程师如何借助 Codex 加速代码评审 | OpenAI

2026 年 5 月 20 日

Ramp 工程师如何借助 Codex 加速代码评审

团队使用搭载 GPT‑5.5 的 Codex 来审查代码，并开发用于管理值班轮换工作的智能体，从而改善开发者体验并提升生产力。

Image 1: Ramp customer story artwork for Codex.

公司规模：企业

地区：北美

行业：科技

产品：Codex

在 Ramp，工程师们正在使用搭载 GPT‑5.5 的 Codex 来加速代码评审，并开发内部的智能体工具，帮助团队在几分钟内而不是几个小时后就获得有实质内容的拉取请求（pull request）反馈。得益于其推理能力，搭载 GPT‑5.5 的 Codex 能够独特地减少他们原本需要进行的大量人工、手动工作。

“Codex 代码评审能发现我漏掉的东西，也能发现其他工程师漏掉的东西，当然也能发现其他 AI 代码评审工具肯定会漏掉的东西。”

—Ramp AI DevEx 的 Austin Ray

运行团队可以信赖的代码评审

Ramp 的 AI 开发者体验（AI DevEx）团队正在使用 Codex 提升软件开发速度和代码质量。

“Codex 代码评审是业界金标准。我们在 Ramp 一直长期依赖它，”负责 AI DevEx 的 Austin Ray 解释道，“它非常出色，而且我们的工程师会点名要它。大家都期待它对每个 PR 发表评论，它已经成为很多代码评审流程中的必备环节。”

以前，Ramp 工程师往往要等几个小时才能拿到第一轮评审；现在，他们可以在几分钟内从 Codex 获得有实质内容的反馈。Codex 之所以与众不同，是因为它会对整个代码库进行深入推理，从而带来 Ray 所说的“多数人类评审者没有时间做到的严谨程度”。

Codex 既有这种深度，又提供了 Ray 所说的“能满足工程师当下工作方式”的体验。偏好贴近底层操作的工程师可以通过 CLI 工作，而 Codex 应用则为需要的人提供可视化提示、实用工具以及更多功能。Ray 平时通常使用 CLI，但也被这款应用吸引。“它让人感觉，这个应用会引导你在工程工作流中走向更高的生产力，”Ray 说。

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“搭载 GPT-5.5 的 Codex 在处理那种复杂性方面能力极强，而如果靠我自己，可能需要耗费大量脑力、很多睡眠，以及对问题高度专注才能想明白。”

—Ramp AI DevEx 的 Austin Ray

借助 Codex 开发内部工具

Ray 还在使用 Codex 支持 On-Call Assistant 的开发，这是一款智能体工具，能够为 Ramp 工程师在值班轮换期间承担大部分工作负担。

“值班很难，”Ray 解释说，“我们有大量业务逻辑、领域知识和严重事故。你必须同时把很多事情放在上下文里，并对复杂问题进行推理。”

对于工程师来说，这并不容易。这需要大量脑力，甚至更需要持续而不间断的专注。

“复杂性实在太多了，”Ray 说，“并发 bug 很多，外部事件和内部事件之间要拿捏一个很棘手的平衡，而且还有持续时间很长的事故调查，细节还会不断变化，你必须一直跟进。”

借助 Codex，Ray 可以依赖其“极其擅长”的推理能力来支持开发。因此，On-Call Assistant 的构建速度明显更快了，而且 Ray 对每一次上线改进也更有信心。

“我们的产品表面积非常庞大，”Ray 说，“搭载 GPT‑5.5 的 Codex 处理起来简直不费吹灰之力。”

领导力经验

首先，Ray 是一名平台工程师，他会从这个视角评估所有开发者工具，包括 AI 驱动的工具。正如他所说：“它真的改变了人们交付代码的方式，还是只是个演示？”

而这也是 Ray 给其他领导者的建议：把重点放在真实上手体验和实际结果上。

亲身展示 AI 工具的潜力：“让你的工程师安装 Codex，和他们坐下来，带着他们完成一次扎实的首次体验。向他们描绘出开发未来可以变成什么样。”
建立信任与迭代的路径：“大多数工程师并不完全理解，也不信任自己会从中获得良好体验。他们把它当作实验性工具来看待。通过引导他们完成第一次体验，你能改变他们的看法，让他们愿意自己继续探索和迭代，直到成为你最优秀的 AI 用户之一。”
投入反馈闭环：“我们会直接和 Codex 团队对接反馈。遇到问题时，我们有直接沟通渠道。正是这种反馈闭环让供应商关系值得投入，而我们和 Codex 团队已经取得了惊人的进展。”