OpenAI用Codex清理逾80万行闲置代码

OpenAI于2026年10月18日发布博客文章，介绍其如何使用编程智能体Codex与GPT-6系列模型自动完成内部软件维护工作。据digitaltoday.co.kr报道，文章详述了清理闲置代码与实验、以及缩短持续集成（CI）耗时的过程。

其中，OpenAI将GPT-6 Astra用于短而模糊的任务指令，让它结合过往拉取请求、Slack 对话、内部项目记录与生产性能数据，找出并清理无用代码。5名工程师在兼顾其他工作的同时，两周内合并了超过1400个拉取请求，删除代码超过80万行。其中一个服务的容器镜像大小从3.31GB降至1.72GB，降幅48%。

Astra还被用于清理旧实验：它识别出占用CPU较多的浪费项，团队据此删除了数百个实验与功能开关。Astra将一个标记为“永久”的功能开关标记为CPU 高占用，经人工复核后团队将其删除，使关键服务的CPU使用率下降约0.42%。

更便宜的模型也能完成大部分工作

团队还用成本更低的GPT-6.1 Sol测试了6000个文件、100万行代码。在最高推理设置下，Sol发现了Astra所发现142个问题中的131个（约92%），API成本为15.12美元，而Astra为109.06美元（约14%）。

此外，应用约30个基于Codex建议的拉取请求后，CI完成时间中位数从约10分钟降至4.5分钟；一组63项测试的耗时从592.6秒降至29.8秒，减少95%。OpenAI建议从小的维护任务开始，先复核结果，再逐步扩大范围。