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OpenAI 的工程师使用一个叫 Codex Ultrafast 的工具来调查系统事故。以前排查一次事故要花好几个小时，现在只要几分钟。它除了查事故，还能用来做安全分析和重构代码，已经融入了工程师的日常工作流程。不过这篇材料只有一段简介，具体怎么做到的、有哪些限制、对普通用户是否开放，都没有说明。
CodeRabbit 使用一个名叫 GPT-6.1 Sol 的模型，去检查复杂代码库里可能存在的安全风险。它的安全助手会帮开发者查看发现的问题和修复建议，方便人来做判断。材料只有两句话，没有说明这个模型具体是什么、由谁发布、是否已开放使用，也没说 CodeRabbit 这项功能何时上线或面向哪些用户。对读者来说，如果这项功能可用，看代码安全问题会多一个自动检查的帮手。
Greptile 原本主要做代码审查，现在想检测更多缺陷。它用 GPT-6 Astra 来测试用户工作流，用 Daybreak 加强安全，用 Codex 减少返工。简单说，就像不光检查零件，还模拟用户怎么用、提前发现漏洞。不过材料没说明这些功能是否已上线、具体怎么用、效果如何。
Navan 是一家做差旅和报销软件的公司。两年前，资深工程师 Rahul Popuri 要把公司代码升级到新版 Spring，一个人花了一个多月，期间一次合并失败还让主分支（团队共享的代码主干）被锁了整整一天；更大的代价是一名工程师整个月都耗在迁移上。最近他们迁移到 Spring Boot 4，借助 Cursor 的云端智能体，Rahul 只需先规划好方案，再把 8 个应用和 15 个库分别交给跑在自托管机器上的智能体并行执行；这些智能体还会自己打开浏览器逐项点击验证。结果约一周就完成，开发工作全程没有被冻结。目前 Navan 约有 200 人使用 Cursor 云端智能体，产品团队还能用一段描述当天生成智能体。人工审查和最终合并仍由工程师把关。
LegalOn 把每天使用 Codex 的估算成本降低了 65%，但开发速度没有变慢。做法是根据任务难度，把 Astra、Sol 和 Luna 这三种情况分别匹配到合适的用法上，并提前规划好预算。对读者来说，这说明大模型编程工具的费用并非只能一路走高，通过合理分配任务和管好预算就能明显省钱。