健身独角兽Cult.fit用Codex重构研发与运营

Cult.fit 是印度领先的科技健身品牌，在 77 座城市运营 708 家健身中心，拥有近百万付费会员。其业务涵盖健身房订阅、团课课程，以及运动鞋服、健身配件等消费品。

随着业务规模扩张，Cult.fit 希望在不增加管理流程与组织复杂度的前提下解决运营和产品难题。通过将工程体系标准化在 OpenAI Codex 上，并进一步推广至全公司，Cult.fit 正在让非技术团队也能直接分析数据、构建内部工具，并将业务构想快速转化为上线功能。同时，公司通过接入 OpenAI API 开发了个性化会员体验，包括全新升级的 AI 私教产品。

Cult.fit 首席技术官 Santhosh Kumar 表示，AI 带来了彻底转变组织运作方式的契机：“我们希望以 AI 原生的方式运营公司，探索如何实现 AI 优先的业务流程，并为用户提供全新的体验。”

基于 Codex 统一研发流程

Cult.fit 的首个重大变革发生在工程团队。在统一采用 Codex 之前，工程师们分散使用各种编码 AI 智能体与辅助工具。工具的不一致导致代码仓库规范、智能体指令集、开发流程各异，跨团队的经验复用和协作成本极高。

团队需要一个统一的底层平台来标准化整个软件开发生命周期（SDLC），最终选择了 Codex。统一规范后，代码仓库结构、测试方案、代码审查（Code Review）以及反馈机制在各团队间形成了共通标准。

工程团队还将 Codex 延伸到专业运维领域。其站点可靠性工程（SRE）智能体能够汇总来自可观测性平台与系统日志的信息，自动排查故障，在多数情况下能直接生成包含修复方案的 Pull Request 供工程师审查。安全智能体负责排查代码漏洞，值班智能体则专注于复盘线上偶发问题。

此外，Cult.fit 正在转向规范驱动开发（Spec-driven Development）模式，只需前置一份需求规范，AI 即可引导完成整个开发环节直至生成待审代码。以其近期上线的 App 社交动态流功能为例，Kumar 估计以往该项目需要耗时一年以上，而在全新工作流支持下，团队仅用两个月就完成了端到端的开发与交付。

赋能非技术团队自主构建应用

Codex 的应用很快超出了研发部门。Cult.fit 优化了底层企业数据结构，方便 Codex 调用，员工可以直接进行常规数据查询与分析。以往即使是微小的数据提取需求，也必须走核心数据分析团队排期，存在明显的组织瓶颈。

目前，业务部门已能自主开发所需的工作流与应用。例如人力资源团队基于 Codex 自建了绩效考评、排班管理和反馈汇总流程。近几个月内，非技术团队已独立构建了超过 20 款内部应用程序。

这一变化改变了企业的软件采购思路。此前，Cult.fit 采购的一款内部仪表盘软件大幅涨价，一名工程师利用周末时间通过 Codex 复刻了该功能。目前该工具已完全自研替代，每年为公司节省超 10 万美元的软件授权费。

为了加速全员转型，公司举办了黑客马拉松，并组织高管管理层开展全天实操，由各业务负责人用 Codex 搭建与自身职能相关的工具。工程团队每周提供两次答疑时间，并在关键业务部门派驻技术人员协助落地。

落地实时语音 AI 健身教练

在面向会员的客户端，Cult.fit 结合 OpenAI API 升级了其 AI Trainer 体验。平台上有超过 45% 的用户是首次走进健身房的新手，专业的即时指导对培养运动习惯至关重要。目前已有约 20% 的健身房用户日常使用该功能。

借助大语言模型的能力，Cult.fit 打造了以语音为核心的交互体验。通过集成 OpenAI 的 GPT Realtime 能力，AI 教练可以在训练过程中实时提供双向语音指导，纠正动作要领并同步记录健身数据。

运营模式全面转向 AI 优先

在客户服务环节，Cult.fit 将原本依赖人工客服的审批流程交由 AI 智能体处理。例如，当会员因故缺席团课申请免除违约罚金时，AI 智能体可自动核验会员所在地天气状况、该课程的历史出勤规律等外部信号，快速判断是否予以免除。

这些智能体直接接入了企业现有的 Sprinklr 客户支持系统并打通后端数据，将客户支持重心由人工排队转向自动化处置，使客服综合运营成本降低了 50% 以上。

从数据表现来看，Cult.fit 近期已由非技术团队搭建 20 余款内部应用，单项自建工具年省逾 10 万美元，客服成本降低超 50%。下一步，公司计划推进“自动驾驶式运营组织”（Autopilot Operations Org），让 AI 承担更多一线前台的协作任务，并在客户端全面落地“口袋里的私教”。