Codex 负责人 Tibo 深谈:为何用 Rust、开源以及 OpenAI 内部如何用 AI 写代码
The Pragmatic Engineer · rss · 2026-09-09
Pragmatic Engineer 播客专访 OpenAI 核心产品与平台负责人、Codex 创建者之一 Tibo Sottiaux,披露 Codex 的工程决策与 OpenAI 内部 AI 开发实践。
关键要点
- 职业转折:在 Google 伦敦广告团队的项目被 VP 突然砍掉,让他学会质疑产品市场契合度;他披露 Google 在 OpenAI 之前约一年内部就有「类 ChatGPT」LLM 对话项目,但从未上线。2023 年得知 ChatGPT 仅约 20 名工程师维护后决定加入 OpenAI。
- 技术选型:Codex CLI 用 Rust 编写,尽管当时模型更擅长 Python/TypeScript——目标是让 Codex 实例跑在百万级云机器上,性能、安全与规模化优先。Codex 开源带来信任与社区贡献,但也意味着团队成果有时被其他工具先复制发布;开源也让 Codex 支持任意第三方模型(对比 Claude Code 仅限 Anthropic 模型)。
- harness 与模型关系:Codex harness 始终略领先于最新模型,提供护栏、安全、可控性等「拐杖」;模型变强后部分拐杖被移除、harness 缩小。
- OpenAI 内部用法:Codex 接入 Slack、全部文档与代码,新员工什么都问它;团队刻意在公开频道和宽权限文档工作。
- 行业判断:云端开发环境(CDE)因配置成本从未在大厂之外普及,但 AI agent 可能带来复苏;正确性检查与安全审查将被自动化;依赖升级等维护任务数小时完成,过去需数年的重架构现在最多数天;「进入心流写代码」的时代正在过去。
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