loveholidays 如何通过 Codex 让每个人都成为构建者

# loveholidays 如何借助 Codex 让每个人都成为构建者 来源：https://openai.com/index/loveholidays/ loveholidays（在新窗口中打开）(https://www.loveholidays.com/) 是一家领先的在线旅行社，在八个欧洲市场运营，利用其技术每天处理60万亿种度假套餐组合，帮助数百万人找到完美的假期。在这庞大规模背后，是公司历经多年打造的技术平台，旨在让寻找和预订假期变得更快速、更灵活。 如今，Codex 正在改变谁能在其上构建应用。 产品经理、设计师和商务团队正越来越多地直接为 loveholidays 的代码库做贡献。团队能够构建客户体验原型、进行数据与基础设施变更，并将想法转化为可运行的软件，而无需每个需求都先进入工程队列。 “每个人都是构建者，” loveholidays 工程负责人 Dmitri Lerko 表示。“更改我们的应用程序、基础设施和部署代码，不再仅仅是工程师的任务。产品经理、设计师和商务负责人正在创造价值并推动部署。” 对 loveholidays 的首席技术官 Mike Jones 而言，这是更宏大愿景的一部分：通过结合公司的技术平台与员工的专业知识，并借助 AI 使二者更易于获取，从而打造公司所谓的“旅行通用智能”。 > “在 loveholidays，我们的平台愿景是构建旅行通用智能。这意味着将我们卓越的技术与员工的专业知识相结合，并通过 AI 和 Codex 实现民主化。” —Mike Jones, loveholidays 首席技术官 ## 从想法到上线的客户体验 最清晰的例子之一是 **搜索试验场**。 过去，业务其他部门的人员如果对新客户体验有想法，需要说服工程团队优先构建原型。因此，每个实验都带有机会成本：工程时间用于测试一个想法，就意味着无法用于其他方面。 loveholidays 希望打破这种依赖。 其工程师使用公司的设计系统、前端技术和 Codex 创建了 **搜索试验场**。它让整个业务部门的人员都能将想法转化为可用的客户体验、收集反馈，并测试其是否创造价值。 已有超过十种新的搜索体验通过该试验场开发出来。其中大部分由非工程师构建，至少三种现已运行在 loveholidays 网站上。 另一个例子来自市场部。在近期的“海外薯片”营销活动中，团队希望创建一个互动微站来收集竞赛报名并分享度假灵感。此前，他们需要依赖外部机构来设计和开发独立的数字体验，这会增加成本和时间。通过使用 Codex 和搜索试验场，团队在几小时内就自己构建了该体验，同时保持了 loveholidays 现有的设计系统。 “我们希望将尝试新想法的能力与实际的工程时间脱钩，” Lerko 表示。其结果不仅仅是更快的原型构建，更意味着更多想法有机会成为产品。 ## 按需获取专业工程专业知识 同样的原则也适用于幕后。 loveholidays 的数据平台和基础设施最初是为技术用户设计的。进行更改需要了解专业工具、代码仓库、版本控制和内部流程。当有人遇到困难时，必须由专业工程师介入。 Codex 为 loveholidays 提供了扩展这种专业知识的另一种方式。 工程团队将他们的最佳实践、指令和验证步骤编码到 Codex 可以引导其他用户完成的工作流中。员工无需了解每个底层系统，只需专注于他们想要完成的任务，而 Codex 则帮助提出更改、运行检查并引导其通过发布流程。 “我们将所有最佳实践、验证步骤都进行了编码，并随着实际情况的变化持续改进它们，” Lerko 说。“我们的数据和基础设施工程师的专业知识通过 Codex 变得可用——因此，任何自助处理其基础设施或数据需求的员工都能 24/7 地获得这种专业知识支持。” 成果是可量化的。 过去一年中，loveholidays 数据平台成功的 AI 辅助更改比例从 58% 上升到 93%。与此同时，团队看到每个支持请求对应的数据平台更改数量增加了四倍。 在更广泛的自助服务基础设施工作流中，成功率从 63% 提高到了 90%。 这改变了双方的工作模式。团队无需等待专家帮助即可推进，而工程师则减少了处理常规请求的故障排除时间，能够更多地改进平台本身。 > “你能交给 AI 处理的工作越多，你的工作就会变得越高级。你的工作不再仅仅是接收一个解决方案然后实施它。你必须参与到业务问题中来。” —Mike Jones, loveholidays 首席技术官 ## 更多软件，而非更多工程师 这种转变在 loveholidays 的整个工程组织中都有所体现。 一年前，其代码更改中约有 7% 得到了 AI 辅助。如今，这一比例已达 79%。 在同一时期，部署量增加了 73%，而工程师人数基本保持不变。 对 loveholidays 而言，这种能力并非为了产生更多代码本身。公司刻意将 AI 与业务成果挂钩，而非仅仅衡量其采用率。 “技术只是达成目的的手段，” Jones 说。“关键不在于技术本身，而在于它产生的影响。我们不仅致力于让人们能够使用工具，更致力于帮助他们解决业务问题——并衡量其影响。” 部分影响已反映在财务数据中。 由于有更多能力处理之前机会成本过高的优化工作，loveholidays 的数据工程团队每年减少了约 36,000 英镑的云存储成本，并通过减少数据处理浪费，每年额外节省约 100,000 英镑。 而更大的影响可能在于团队现在所能设想的可能性。 “我们注意到，曾经觉得太困难的事情现在已变得平常，” Lerko 说。“这意味着，现在觉得太困难的事情，将来也会变得更平常。” ## 构建旅行通用智能 对 loveholidays 而言，Codex 正日益成为员工与公司底层技术之间的通用接口。 “Codex 正在成为一个统一的控制平面——一个工程师、数据科学家和业务部门共享的单一接口，” Lerko 说。“这蕴含着巨大的力量，因为你不再需要教每个人使用不同的工具。” 这指向了一种不同的软件构建模式：一种专业专业知识可以跨组织提供、更多人能够将想法转化为可用产品、而工程师自身也能向问题解决更高层迈进的模式。 对 loveholidays 来说，这最终就是“旅行通用智能”的含义：结合其已构建的技术与员工的专业知识，然后让业务的更多部门能够使用这两者。 借助 Codex，有想法的人与能够构建实现的人之间的界限，正开始消融。