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OpenAIOpenAI NewsMay 20, 2026, 12:00 AM

How Ramp engineers accelerate code review with Codex

A condensed section focused on the key takeaways first.

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OpenAIClaude

Quick Digest

Summary

A condensed section focused on the key takeaways first.

openaienmodel: gpt-5-mini-2025-08-07

Ramp accelerates code review and on‑call tooling with Codex (GPT-5.5)

codexgpt-5.5code reviewagentic toolingon-calldeveloper-experiencecliproductivity

Key Points

  • Substantive PR feedback in minutes
  • GPT‑5.5 reasons across the codebase
  • On‑Call Assistant reduces on‑call burden

Summary

Ramp engineers use Codex powered by GPT‑5.5 to get substantive pull request feedback in minutes rather than hours and to speed development of internal agentic tooling (On‑Call Assistant). Codex’s deeper reasoning against the codebase reduces manual review work, surfaces issues other tools and humans miss, and integrates into both CLI workflows and a visual app to fit engineers’ preferences.

Key Points

  • Substantive PR feedback in minutes vs hours, improving time-to-first-review and iteration speed.
  • GPT‑5.5 reasoning analyzes codebase context to catch issues that other reviewers miss.
  • Dual workflow support: CLI for low-level work and an app for visual cues and utilities.
  • Used to accelerate creation of On‑Call Assistant that reduces cognitive load during incidents and shortens development cycles.
  • Practical leadership guidance: run hands-on onboarding sessions, build a path to trust, and maintain a direct feedback loop with the vendor.
  • Outcome: engineers shift toward orchestrating AI tools—knowing when to trust outputs and when to push back.

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Translations

A translation section that keeps the flow of the original article.

openaijamodel: gpt-5-mini-2025-08-07

Codexでコードレビューを加速するRampのエンジニアがやっていること

2026年5月20日

概要

Rampのエンジニアは、CodexとGPT‑5.5を組み合わせてコードレビューを高速化し、オンコールの作業を管理するエージェント的な社内ツールを開発しています。これにより、開発者体験が向上し、生産性が大幅に向上しました。Codexの高度な推論能力によって、本来なら手作業で行う必要があった作業量を削減できています。

「Codexのコードレビューは、私や他のエンジニアが見落とす点、そして他のAIコードレビューツールが確実に見落とす点まで拾ってくれます。」

— Austin Ray（Ramp、AI DevEx）

チームが頼れるコードレビューの実行

RampのAI Developer Experienceチームは、Codexを用いてソフトウェア開発の速度とコード品質を改善しています。

  • Codexによるコードレビューは、Ramp内で長く使われており、「業界のゴールドスタンダード」になっているとAustin Rayは説明します。
  • 以前は最初のレビューを数時間待つ必要があったエンジニアが、現在は数分で実質的なフィードバックを受け取れるようになりました。
  • Codexはコードベースに対して深く推論するため、Rayが述べるように「多くの人間のレビュアーが時間を割けないレベルの徹底性」が得られます。
  • その深さを保ちながら、エンジニアの作業スタイルに合わせた体験を提供します。CLIで作業することを好む人はそのまま使え、Codex appは視覚的な手がかりやユーティリティ、追加機能を提供します。

Ray（普段はCLIユーザー）はアプリの魅力をこう語ります：

「アプリはエンジニアリングワークフローで生産性を高めるよう導いてくれる感覚があります。Codex with GPT‑5.5は、その複雑さに対して、私一人が相当の精神的労力と睡眠と集中を費やして解くような問題をあっさり処理してくれます。」

— Austin Ray（Ramp、AI DevEx）

Codexでの社内ツール開発

Rayはまた、オンコール中の負担を大部分引き受けるエージェント的ツール「On-Call Assistant」の開発にもCodexを活用しています。

  • オンコールは難しい業務で、ビジネスロジックやドメイン知識、重大なインシデントが多く、コンテキストを大量に維持して複雑な推論を続ける必要があります。
  • エンジニアにとってこれは大きな精神的負荷を伴い、単一指向の集中が要求される場面が多くあります。
  • Codexの高い推論能力を頼ることで、On-Call Assistantの開発が飛躍的に速くなり、改修ごとの自信も高まりました。

Rayの言葉：

「私たちのプロダクトのサーフェスエリアはかなり大きいですが、Codex with GPT‑5.5はそれを何事もないかのように扱います。」

— Austin Ray（Ramp、AI DevEx）

リーダー向けの教訓

Rayはまずプラットフォームエンジニアであり、AI駆動のツールも含めて全ての開発者ツールをその視点で評価します。彼のアドバイスは実務に基づいたものです。

  • ハンズオン体験に注力する
    • 「それは本当に人々のコードの出し方を変えるのか、それとも単なるデモに過ぎないのか？」という問いを持て。
    • エンジニアにCodexをインストールさせ、一緒に最初のセッションを案内して、実際にどんな開発が可能になるかを示すことを推奨します。
  • 信頼と反復の道筋を作る
    • 多くのエンジニアはこの体験に慣れていないため実験的と見る傾向があります。最初の体験を導くことで認識が変わり、自ら試行錯誤して優れたAIユーザーになるよう促せます。
  • フィードバックループに投資する
    • RampはCodexチームと直接やり取りしてフィードバックを伝えています。問題が発生した際に直接連絡できる体制があり、このフィードバックループがベンダー関係に投資する価値を生み、実際に大きな前進をもたらしました。

「Codexは本物です。Codexは私たちの出荷を確実に早めてくれます。」

— Austin Ray（Ramp、AI DevEx）

今後の展望

CodexはRampのエンジニアの作業速度を変え、より大きな野心を支えるリソースを提供しています。Rayによれば、これはエンジニアリング全体の新しい捉え方を示しています。

「エンジニアはオーケストレーターになっていくでしょう。もはや全ての行のコードを書く技能だけが重要ではなく、CodexのようなAIツールをどう指示し、いつ信頼し、いつ反論するかを知ることが重要です。Rampでは、最良のエンジニアほどこれを早く学びます。」

— Austin Ray（Ramp、AI DevEx）

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