OpenAI 於7月28日發布 Scientific computing in the age of agentic AI field report，總結科學家如何以 AI coding agents 協助現代化科學運算軟件。報告稱，案例集中在 genomics、life sciences 等數據密集領域，八個 agent-assisted projects 中，五個主要使用 Codex，三個同時使用 Codex 及 Claude Code。
OpenAI 指，相關工作包括軟件維護、效能優化、程式語言遷移，以及面向 GPU 的重新設計。報告的重點並非指工具可取代科學判斷，而是把研究人員部分工作由實作轉向驗證、協調及結果判讀；研究人員仍須確認輸出是否符合領域知識、數據約束及可重現性要求。
對工程、建造及專業服務機構而言，這類案例的啟示是：AI coding agents 可降低原型開發與 legacy code 現代化的門檻，但若缺乏明確 ownership、測試基準及維護安排，快速重寫亦可能帶來碎片化或長期支援風險。採用前宜先界定可審核的工作流、版本控制和專家覆核責任。
資料來源：OpenAI。