Qodo добавя контекст към AI прегледа на код с Codex

Qodo⁠(отваря се в нов прозорец) създава AI инструменти за преглед на код и качество на софтуера, като предоставя на агентите за програмиране знанията на организацията, нужни, за да разбират кода, който променят. Съоснователят и главен изпълнителен директор Итамар Фридман нарича Qodo „най-добрия приятел на агента за програмиране“.

Qodo използва модели на OpenAI, включително GPT‑6 Astra, за да събира инженерни знания, да преглежда код и да следи качеството на софтуера. Плъгинът на Qodo за Codex осигурява този контекст и преглед директно в сесиите за програмиране на разработчиците.

Итамар описва клиентски среди, които могат да обхващат 10 000 или повече хранилища. В тях локална промяна в кода може да наруши работата на зависима услуга, дори сама по себе си да изглежда правилна. За да реши този проблем, Qodo създаде плъгин, достъпен в каталога на Codex.

„Codex се справя наистина добре с поемането на локална задача и ефективното ѝ изпълнение“, казва Итамар. Плъгинът на Qodo дава на Codex достъп до знания за кодовата база, организационни правила и независим преглед чрез Agentic Toolbox на Qodo.

С този контекст Codex може да отчита зависимостите между хранилищата, включително такива при различни Git доставчици, както и между услуги, свързани чрез Kafka. „Qodo ще открие тази връзка и ще помогне на Codex да разгледа софтуера като едно цяло и да не пропусне тези бъгове с приоритет P0“, казва Итамар.

Преди да започне да пише код, Codex може да използва плъгина на Qodo, за да извлече приложимите правила за кодовата база, както и историята и повтарящите се модели в pull request заявките. След като Codex направи промените, Qodo ги преглежда и връща констатациите си директно на Codex в същата сесия, преди разработчикът да отвори pull request.

Ннена Ндукве, ръководител „Връзки с AI разработчици“ в Qodo, наблюдава как разработчиците използват този работен процес, за да създават функционалности и да намаляват техническия дълг с моделите GPT‑6 в Codex. Те автоматизират предаването на написания от Codex код за независим преглед от Qodo. „Точно това виждам да правят разработчиците и е наистина вълнуващо, защото GPT‑6 има изключителни възможности“, казва Ннена.

Итамар описва агентите за програмиране и преглед като „ин и ян“: единият създава код, а другият го подлага на критична проверка. Всяка роля изисква собствени настройки и контекст и може да включва няколко агента. Визията му е агентите да обсъждат констатациите си и да „извеждат само онова, което не приемат“ за преглед от човек. Разработчиците биха поели планирането и прегледа, като могат да разглеждат нерешените проблеми заедно с дискусията между агентите, контекста и предишните решения на разработчиците.

„Така се изгражда доверие“, казва Итамар. „Мисля, че това прави целия процес по-ефективен“, добавя Ннена. „Така можем да използваме най-силните страни на експертния си опит.“

В работата си в Qodo Ннена използва настройките за усилие „Много високо“ и „Ultra“ на GPT‑6 Astra както в автоматизираните си процеси за разработка, така и в интелектуалната си работа.

Ннена задава на Codex да изготвя по график отчети за постигнатото от нея през седмицата и за това върху какво да се съсредоточи или какво да подобри занапред. Тя го използва и за проучване на дискусиите в социалните платформи за разработка с агенти, както и за предложения за съдържание, насочено към разработчици. Що се отнася до собствените ѝ промени в кода, тя задава на Codex да анализира работата ѝ по график и да предлага умения за агенти, които да създаде или усъвършенства.

Итамар вижда възможност наскоро пуснатият Decisions API на OpenAI да избира кои правила и умения за агенти са приложими на всеки етап от разработката, вместо за всяко решение да се разчита на езикови модели.

Той дава пример, в който Decisions API може да избере кои от 200 правила трябва да бъдат проверени, преди езиков модел да анализира приложимите. Това би ускорило и поевтинило подбора, като същевременно подобри качеството на прегледа. „Decisions API ни дава огромна възможност да повишим доверието в процеса“, казва Итамар.

Подходът на Qodo съчетава „най-доброто от изкуствения интелект и най-доброто от традиционното софтуерно инженерство и писането на скриптове“, казва Ннена. Фирмените знания насочват агентите за програмиране, независимият преглед проверява работата им, а човешкият експертен опит разрешава останалите въпроси.

Това поставя основите на онова, което Итамар описва като софтуерна фабрика: система, която клиентите биха могли да сглобят и притежават, съчетавайки агенти за програмиране и преглед с разбиране за това как се променя софтуерът в продукционна среда.

Заедно с OpenAI Qodo изгражда бъдеще, в което агентите за програмиране използват по-пълноценно опита на компанията, а разработчиците могат да насочат експертната си преценка там, където е най-нужна.