20+
个内部应用由非工程团队在近几个月开发
$100,000+
借助 Codex 重建内部功能所节省的年度软件费用
50%+
客户支持成本降幅
Cult.fit 是印度领先的科技驱动型健身公司之一，在 77 座城市运营着 708 家健身中心，为近百万付费会员提供服务。其业务既包括以订阅制提供的健身房使用服务和教练指导课程，也包括不断拓展的消费产品系列，涵盖健身器械、配件、训练鞋和运动服饰。
随着公司发展，Cult.fit 希望在不增加流程层级和复杂性的前提下，解决更多运营和产品方面的难题。cult.fit 先在工程团队统一采用 Codex，再将其推广到其他部门，帮助全公司的团队分析数据、开发工具，并将想法落地上线。在推广 Codex 的同时，公司还利用 OpenAI API 打造更加个性化的会员体验，AI 教练就是其中一例。
在 cult.fit 首席技术官 Santhosh Kumar 看来，AI 为改变公司的工作方式带来了机遇。他说：“我们希望让公司的运作方式更加 AI 原生。我们如何开展或改造运营，让 AI 成为首选？我们能为客户带来哪些全新体验？又该如何改变整个公司的运作方式？”
Cult.fit 的第一次重大转变发生在工程领域。在统一采用 Codex 之前，开发者混用着多种编程智能体和助手。不同工具对代码仓库、智能体指令、技能和开发工作流有着不同的规范，这使跨团队的知识共享和能力复用变得更加困难。
Cult.fit 希望有一个共用平台，以此为基础规范软件开发生命周期。公司选择了 Codex 作为这一基础平台。如今，各团队的代码仓库结构、技能、测试、代码审查和反馈闭环都能遵循统一规范。
“统一采用 Codex 后，我们就能围绕单一平台构建软件开发全生命周期流程。”
随后，团队将 Codex 应用到了更加专业化的工程工作流中。其站点可靠性工程智能体能够汇总可观测性平台和日志中的信息、调查故障，并在许多情况下创建包含修复建议的 pull request，供工程师审核。安全智能体帮助发现和修复漏洞，其他值班智能体则负责调查反复出现的生产环境问题。
Cult.fit 还在推进更全面的规范驱动开发模式，让规范指导软件开发全生命周期的工作，最终形成供工程师审核的 pull request。这为团队提供了一条更易复用的路径，将明确的需求转化为可运行的代码。
最近的一个例子是 cult.fit 应用中的社交动态功能。Kumar 估计，过去开发这个项目需要一年以上。采用新工作流后，团队仅用两个月就完成了从开发到上线的全过程。
此后，Codex 的应用范围逐步扩展到了工程以外的领域。cult.fit 让公司数据更便于 Codex 使用，使各团队能够自行寻找答案、开展日常分析。此前，即使很小的数据需求也必须交由统一的分析师团队处理，由此形成了瓶颈。
“在让人人都能利用数据的道路上，Codex 帮助我们迈出了迄今最大的一步。现在，各团队都能自行完成所需的分析。”
各团队也在开发自己的应用和工作流。例如，人力资源团队在 Codex 中搭建了一个工作流，用于管理绩效评估、日程安排、反馈收集及信息汇总。近几个月来，非工程团队已开发了 20 多个内部应用。
这一转变正在改变 cult.fit 对业务运营所需软件的看法。当内部数据看板软件的费用大幅上涨时，一位工程师利用 Codex，在一个周末就重新实现了这些功能。如今，Cult.fit 通过自有应用提供这些功能，每年节省超过 10 万美元的软件费用。
要实现这一转变，仅仅让员工用上 Codex 还不够。一场大型黑客马拉松让员工初步看到了它的潜力。随后，公司召集管理团队开展了为期一天的活动，让各职能部门的负责人用 Codex 开发与自身工作相关的工具。
工程团队还每周安排两次答疑，帮助员工将项目从想法推进到上线；同时，部分工程师进驻特定职能部门，提供技术和领域支持。
“软件开发已不再是少数人的专长。有了 OpenAI 的解决方案，我们的员工可以根据各自团队的需求，自行开发应用。”
Cult.fit 还通过 OpenAI API 开发 AI 教练，将 AI 融入会员体验。cult.fit 超过 45% 的会员都是初次走进健身房，因此，提供指导是帮助他们养成健身习惯的关键。几年前，公司首次开发了 AI 教练，让会员即使没有私人教练，也能获得有指导的个性化训练体验。
目前，Cult.fit 约有 20% 的健身房用户在使用 AI 教练产品。随着语言模型不断进步，cult.fit 看到了让这一体验更具互动性、能以对话方式展开的机会。
最新版本围绕以语音为主的训练体验设计。通过 OpenAI API 集成 GPT Realtime，AI 教练可以借助双向语音交互提供训练指导提示，并帮助用户记录训练情况。
Cult.fit 也在将 AI 应用于客户支持工作流，这些工作此前需要人工客服逐案评估。其中一个例子是处理团体健身课缺席处罚的豁免申请。
当会员表示自己因正当理由缺席课程时，AI 智能体可以查看当地天气、该课程的出勤情况等信息来评估申请，再决定是否豁免处罚。
Cult.fit 将这些智能体集成到现有的 Sprinklr 客户支持平台中，并连接至后端系统，推动客户支持从以人工聊天为主的模式转向 AI 优先的工作流。
近几个月，非工程团队开发了 20 多个内部应用
借助 Codex 重新实现一项内部功能，每年节省超过 10 万美元的软件费用
客户支持成本降低超过 50%
Cult.fit 的下一步，是从单个 AI 工作流走向在整个组织的工作方式中融入 AI。在运营方面，Kumar 将目标描述为打造一个“自动驾驶式运营组织”，让 AI 承担更多围绕一线团队的支持工作。
在会员体验方面，目标是打造“口袋里的教练”，突破真人教练在大规模服务上的局限，将个性化指导带给更多人。在公司内部，cult.fit 持续寻找各团队可以借助 AI 消除的瓶颈。随着越来越多的员工自行开发应用、分析信息并实现工作流自动化，更多想法能够直接转化为可用的解决方案。
