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Asana 使用 OpenAI Codex 历时 2 周清理 5 年历史老代码，成本仅需数万美元

任务管理平台 Asana 披露了利用人工智能重构旧软件测试系统的成功案例，节省了大量时间和成本。

Asana 公司披露了一项使用 OpenAI Codex 模型解决重大技术债务（Technical Debt）的案例研究。他们成功将前端测试套件从已停止开发的旧库 Enzyme 迁移到了 React Testing Library (RTL)。

起初，Asana 的工程师团队评估这项工作累计需要 5 年时间，人力成本约合 600 万美元。但通过应用 OpenAI Codex，他们在约 1.5 周的实际时间内（在 2 周的日历时间内）就完成了项目，而 AI 的 API 和基础设施费用仅约 1.2 万美元。

成功背后，工程师团队通过输入约 5 句话的简短 Prompt，指挥 Codex 驱动 AI 代理（Agent）在不同的代码文件夹中并行运行最多 4 个任务，并有人类工程师每天进行两次代码审查，然后合并（Merge）到主系统中。

值得一提的是，5 年的时间估算是指积压的工作量，并非整个系统的核心功能开发时间，这反映了 AI 在处理软件行业中重复且耗时的机械性工作方面的巨大潜力。