在 Ramp，工程师们正使用搭载 GPT‑5.5 的 Codex 加速代码审查，并开发内部智能体工具，帮助团队将获得实质性拉取请求反馈的时间从数小时缩短到几分钟。凭借其推理能力，搭载 GPT‑5.5 的 Codex 能独特地减少他们原本不得不亲手完成的大量手动工作。

Ramp 的 AI 开发者体验团队正使用 Codex 提升软件开发速度和代码质量。

“Codex 的代码审查是行业黄金标准。我们在 Ramp 长期依赖它，”负责 AI DevEx 的 Austin Ray 解释道。“它非常出色，我们的工程师会点名要它。他们期待它对每个 PR 的评论，它也已成为许多代码审查流程中的必备环节。”

过去要等上数小时才能拿到首次审查的 Ramp 工程师，如今几分钟内就能从 Codex 获得实质性反馈。Codex 之所以有别于其他工具，是因为它会针对代码库进行深度推理，从而达到 Ray 所说的“多数人工审查者都没有时间做到的细致程度”。

Ray 表示，Codex 在具备这种深度的同时，还提供了“贴合工程师实际工作方式”的体验。偏好贴近底层工作的工程师可以通过 CLI 使用它，而 Codex 应用则为有需要的人提供可视化提示、实用工具和更多功能。通常使用 CLI 的 Ray 也被这款应用吸引了。Ray 说：“这款应用就像在引导你，让你在工程工作流中实现更高生产力。”

Ray 也在使用 Codex 支持 On-Call Assistant 的开发。这是一款智能体工具，可在值班轮换期间承担 Ramp 工程师的大部分负担。

Ray 解释说：“值班很难。我们有大量业务逻辑、领域知识，还有严重事故。你必须同时把很多事情放在上下文中，并理清大量复杂性。”

对工程师来说，这可能很困难。这需要投入大量脑力，更需要高度专注且不被打断的注意力。

Ray 说：“复杂性实在太高了。并发 bug 很多，外部事件与内部事件之间的平衡很难拿捏，而且事故调查往往持续很久，细节不断变化，你必须持续纳入考量。”

有了 Codex，Ray 可以依靠其“极其擅长”的推理能力来支持开发。因此，On-Call Assistant 的构建速度显著提升，Ray 对每一次上线的改进也更有信心。

Ray 说：“我们的产品覆盖面非常庞大。搭载 GPT‑5.5 的 Codex 处理起来却轻而易举。”

首先，Ray 是一名平台工程师，他也始终从这个视角评估所有开发者工具，包括 AI 驱动的工具。正如他所说：“它真的改变了人们交付代码的方式，还是只是个演示？”

这也是 Ray 给其他领导者的建议：关注亲身上手体验和真实世界的结果。

Codex 正在改变 Ramp 工程师的工作速度，并为他们提供资源，以支持更宏大的目标。对 Ray 来说，这表明了一个重新思考整个工程工作的方式。

“工程师将成为编排者。技能不再是亲自写下每一行代码。而是知道如何指挥像 Codex 这样的 AI 工具，何时信任它们，何时提出质疑。在 Ramp，我们最优秀的工程师最快学会这一点。”