Qodo toob Codexiga AI-põhisesse koodiülevaatusse konteksti
Qodo toob organisatsiooni konteksti ja koodibaasi standardid Codexisse, aidates arendajatel leida P0-probleeme eri koodihoidlates.
Qodo(avaneb uues aknas) loob AI-tööriistu koodi ülevaatamiseks ja tarkvara kvaliteedi tagamiseks, andes kodeerimisagentidele organisatsiooni teadmised, mida nad vajavad muudetava koodi mõistmiseks. Kaasasutaja ja tegevjuht Itamar Friedman nimetab seda „kodeerimisagendi parimaks sõbraks“.
Qodo kasutab OpenAI mudeleid, sealhulgas GPT‑6 Astrat, et koguda arendusteadmisi, vaadata üle koodi ja jälgida tarkvara kvaliteeti. Qodo Codexi plugin toob selle konteksti ja koodiülevaatuse arendajate kodeerimisseanssidesse.
„Meile meeldivad OpenAI mudelid väga. Soovime tipptasemel, parimaid arutlusmudeleid, aga ka selliseid, mis on tõeliselt kiired.“
Itamar kirjeldab klientide keskkondi, mis võivad hõlmata 10 000 või enam koodihoidlat. Neis võib kohalik koodimuudatus häirida sellest sõltuva teenuse tööd, isegi kui muudatus eraldi vaadates tundub korrektne. Selle lahendamiseks lõi Qodo Codexi turuplatsil saadaoleva plugina.
„Codex saab kohaliku ülesande tõhusa lahendamisega väga hästi hakkama,“ ütleb Itamar. Qodo plugin annab Codexile Qodo Agentic Toolboxi kaudu ligipääsu koodibaasi puudutavatele teadmistele, organisatsiooni reeglitele ja sõltumatule koodiülevaatusele.
Konteksti abil saab Codex arvestada koodihoidlatevaheliste sõltuvustega, sealhulgas eri Giti teenusepakkujate juures majutatud hoidlate või Kafka kaudu ühendatud teenuste puhul. „Qodo loob selle seose ja aitab Codexil vaadata tarkvara tervikuna, et need P0-vead ei jääks märkamata,“ ütleb Itamar.
Enne koodi kirjutamist saab Codex Qodo plugina abil hankida asjakohased koodibaasi reeglid ning pull request’ide ajaloo ja mustrid. Kui Codex on muudatused teinud, vaatab Qodo need üle ja edastab oma leiud sama seansi jooksul otse Codexile, enne kui arendaja loob pull request’i.
Qodo AI-arendajasuhete juht Nnenna Ndukwe näeb, et arendajad kasutavad seda töövoogu Codexis GPT‑6 mudelitega funktsioonide loomiseks ja tehnilise võla vähendamiseks. Nad automatiseerivad ülemineku Codexi kodeerimistöölt Qodo sõltumatule ülevaatusele. „Just seda olen näinud arendajaid tegemas ja see on tõeliselt põnev, sest GPT‑6 on äärmiselt võimekas,“ ütleb Nnenna.
Itamar kirjeldab kodeerimis- ja ülevaatusagente kui „yin’i ja yang’i“: üks loob koodi, teine seab selle kahtluse alla. Iga roll vajab oma seadistust ja konteksti ning võib hõlmata mitut agenti. Tema visiooni kohaselt arutaksid agendid leide omavahel ja „tooksid inimesele ülevaatamiseks esile vaid selle, millega nad ei nõustu“. Arendajatest saaksid planeerijad ja ülevaatajad, kes saaksid uurida lahendamata küsimusi koos agentide arutelu, konteksti ning arendajate varasemate otsustega.
„Nii luuaksegi usaldus,“ ütleb Itamar. „Minu arvates muudab see kogu protsessi tervikuna tõhusamaks,“ lisab Nnenna. „Saame rakendada oma erialaseid tugevusi.“
Qodos kasutab Nnenna GPT‑6 Astra arutlustasemeid „Väga kõrge“ ja „Ultra“ nii oma automatiseeritud arendustöövoogudes kui ka teadmustöös.
„Mida Codex küll ei tee? Mulle meeldib kõik, mida Codex teeb. Mulle meeldib väga mõte ühendada AI ja automatiseerimine.“
Nnenna ajastab Codexi koostama ülevaateid sellest, mida ta nädala jooksul saavutas ning millele võiks edaspidi keskenduda või mida parandada. Samuti kasutab ta seda, et uurida sotsiaalplatvormidel peetavaid arutelusid agendipõhise tarkvaraarenduse üle ja saada ideid arendajatele mõeldud sisu loomiseks. Oma koodimuudatuste puhul ajastab ta Codexi analüüsima tehtud tööd ning soovitama, milliseid agentide oskusi luua või täiustada.
Itamar näeb võimalust kasutada OpenAI hiljuti turule toodud Decisions API-t, et valida igas arendusetapis asjakohased reeglid ja agentide oskused, selle asemel et toetuda iga otsuse puhul keelemudelitele.
Ta toob näite, kus Decisions API võiks 200 reegli seast valida need, mida on vaja kontrollida, enne kui keelemudel need läbi analüüsib. See aitaks muuta valiku kiiremaks ja odavamaks ning parandada ülevaatuse kvaliteeti. „Decisions API annab meile tohutu võimaluse suurendada usaldust selle protsessi vastu,“ ütleb Itamar.
Qodo lähenemine ühendab „tehisintellekti parimad küljed traditsioonilise tarkvaraarenduse ja skriptimise parimate külgedega“, ütleb Nnenna. Ettevõtte teadmised suunavad kodeerimisagente, sõltumatu ülevaatus kontrollib nende tööd ning lahtised küsimused lahendatakse inimeste asjatundlikkuse toel.
See loob aluse millelegi, mida Itamar nimetab tarkvaratehaseks: süsteemile, mille kliendid saaksid ise kokku panna ja mida omada ning mis ühendaks kodeerimis- ja ülevaatusagendid arusaamaga sellest, kuidas tarkvara tootmiskeskkonnas muutub.
Koos OpenAI-ga loob Qodo tulevikku, kus kodeerimisagendid rakendavad rohkem ettevõtte kogemusi ning arendajad saavad keskendada oma otsustusvõime sinna, kus seda kõige enam vajatakse.
