在AI技术重塑软件开发的今天，OpenAI Codex产品与工程负责人安德鲁·安布罗西诺（Andrew Ambrosino）在近期访谈中提出，随着实现成本趋近于零，软件开发的核心瓶颈已从“写出功能”转向“做出取舍”，而“品味”正成为决定产品成败的关键能力。Codex作为OpenAI旗下增长最快的产品之一，其周活跃用户已超过500万，内部90%的员工都在使用，覆盖了从工程师到市场、财务等非技术岗位。
安布罗西诺指出，AI时代的产品开发流程已经“倒置”。过去，因为实现成本高昂，团队需要通过撰写冗长的PRD（产品需求文档）和制作原型来尽可能降低风险。而现在，任何人都能轻易构建出功能原型，OpenAI内部甚至可能出现90个团队同时为一个想法做原型的情况。因此，昂贵的不再是代码实现，而是从海量原型中判断“做什么”、如何组织系统以及如何表达产品形态的“品味”。
他强调，尽管AI能生成代码，但在设计领域依然存在天然短板。设计比代码更难评分，缺乏明确的反馈回路来训练模型什么是“好设计”，且设计需要“新颖性”，而AI目前更擅长学习和复制已有模式。因此，人类在定义目标、判断方向和进行系统思考方面的作用愈发重要。OpenAI内部并不强调固定的PM、设计师或工程师标签，而是将员工视为“技术成员”，角色由其花费时间做的事情决定。
在谈及Codex的应用愿景时，安布罗西诺表示，目标是将其打造为“有史以来最好的桌面应用”，一个能覆盖所有知识工作、能写代码、整理文件、做数据分析的全能工作入口。Codex不仅是开发者工具，更是一个跨职能的通用工作中枢，能够与用户已有的SaaS工具无缝交互。这一理念也体现在OpenAI自身的实践中，例如利用Codex进行产品发布管理、自动化处理Slack信息甚至辅助视频剪辑。
安布罗西诺还分享了他对AI时代团队协作与规划的看法。他认为“PRD已死”是片面的，选择正确的表达媒介（文档或原型）取决于具体场景。在规划上，由于模型迭代迅速，长期精确规划变得无效，团队更倾向于列出未来感兴趣的方向并进行原型化，等待模型能力成熟后推出。这种模式要求团队具备极高的雄心和主动性，不断探索那些“现在还不能用，但模型变强后就能用”的功能。
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