GPT‑6 Astra के साथ Greptile कोड रिव्यू से आगे बढ़कर बग पहचानता है
Greptile उपयोगकर्ता वर्कफ़्लो का परीक्षण करने के लिए GPT‑6 Astra, सुरक्षा को मज़बूत करने के लिए Daybreak, और दोबारा काम कम करने के लिए Codex का उपयोग कैसे करता है.
Greptile(एक नई विंडो में खुलेगा) ऐसे AI एजेंट बनाता है जो पूरे कोडबेस के संदर्भ के साथ कोड में किए गए बदलावों की समीक्षा और जाँच करते हैं. “हमारा काम बग कम करना और दुनिया के सॉफ़्टवेयर को अधिक भरोसेमंद बनाना है,” सह-संस्थापक और CEO Daksh Gupta कहते हैं.
Daksh के लिए, इस मिशन के तहत किसी एप्लिकेशन के व्यवहार को परखना और उसका कोड पढ़ना, दोनों ज़रूरी हैं. GPT‑6 Astra की कंप्यूटर उपयोग क्षमता Greptile को बड़े पैमाने पर परीक्षण स्वचालित करने का तरीका देती है.
किसी pull request की पुष्टि करने में यह जाँचना शामिल है कि कोड तार्किक रूप से सही है, डेवलपर की मंशा के मुताबिक काम करता है, सुरक्षित है और मौजूदा कार्यक्षमता को बाधित नहीं करता. इनमें से कुछ परीक्षणों के लिए आपको एप्लिकेशन को वास्तव में चलाना पड़ता है, क्योंकि सिर्फ़ कोड पढ़ने से समस्या का पता शायद न चले.
Daksh एक ऐसे बटन का उदाहरण देते हैं जो iPhone पर वेबसाइट देखने पर गायब हो जाता है. GPT‑6 Astra के साथ, Greptile किसी pull request के लिए डेवलपमेंट सर्वर शुरू कर सकता है, ब्राउज़र का आकार iPhone के व्यूपोर्ट जितना कर सकता है और ऐप्लिकेशन में उपयोगकर्ता के आगे बढ़ने की प्रक्रिया का अनुकरण कर सकता है. मॉडल की दृश्य समझ उसे स्क्रीन की जाँच करने और छिपे हुए बटन का पता लगाने देती है.
“इन मॉडलों की मदद से हम जिस तेज़ी से कोड रिलीज़ कर सकते हैं, उसे देखते हुए किसी QA फ़र्म से आपके सभी बदलावों का परीक्षण करवाना इतना धीमा है कि यह व्यावहारिक नहीं है,” वे कहते हैं. GPT‑6 Astra के साथ, Greptile बड़े पैमाने पर इस तरह के एप्लिकेशन परीक्षण को स्वचालित कर सकता है.
दक्ष कहते हैं, अधिक शक्तिशाली मॉडल हमलावरों के लिए एप्लिकेशन का दुरुपयोग करना भी आसान बना देते हैं, जिससे कंपनियाँ जोखिम में पड़ जाती हैं—यहाँ तक कि वे कंपनियाँ भी, जो पहले आम तौर पर निशाना नहीं बनती थीं.
“हम किसी स्टार्टअप के लिए भी अपने सिस्टम को सुरक्षित करना बेहद आसान बनाना चाहते हैं,” Daksh कहते हैं. “Daybreak के साथ, हम यह काम बहुत सुरक्षित तरीके से कर पा रहे हैं, और हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि हमारे ग्राहकों के रक्षा तंत्र हमलावरों के आक्रमण तंत्र से ज़्यादा उन्नत हों.”
Greptile का नॉलेज बेस किसी कंपनी के कोडबेस को इंडेक्स करता है और उसके काम करने के तरीके का दस्तावेज़ीकरण ऐसे रूप में करता है जिसे लोग और एजेंट पढ़ सकें. कंपनी इस दस्तावेज़ीकरण को मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) सर्वर के ज़रिए Codex को उपलब्ध कराती है.
इससे Codex ऐसा कोड लिख पाता है जो ग्राहक के मौजूदा पैटर्न का पालन करता है, और Daksh के अनुसार, हज़ारों ग्राहकों ने Codex को Greptile के नॉलेज बेस से जोड़ा है.
प्रभाव मापने के लिए, टीम यह देखती है कि AI से जनरेट किया गया कोड कितनी बार वापस लिया जाता है. “जब हम एजेंट्स को संदर्भ देते हैं, तो कोड कम बार वापस लिया जाता है और ग्राहकों का समय और इन्फ़रेंस पर होने वाला खर्च बचता है,” दक्ष कहते हैं. ग्राहक इस बचत का इस्तेमाल उन्हीं बदलावों पर दोबारा काम करने के बजाय नए काम के लिए कर सकते हैं.
Greptile अपना सॉफ़्टवेयर और एजेंट बनाने के लिए भी Codex का इस्तेमाल करता है. “हम Codex के बहुत बड़े उपयोगकर्ता हैं,” Daksh कहते हैं. “हम इसके हर फ़ंक्शन में, खासकर इंजीनियरिंग में, बड़े पैमाने पर इस्तेमाल करते हैं.”
Greptile के लिए, दक्ष बताते हैं, एकमात्र वास्तविक बाधा यह है कि टीम कितनी जल्दी विचारों को काम करने वाले सॉफ़्टवेयर में बदल सकती है. उनका कहना है कि कई कामों के लिए मॉडल इंटेलिजेंस पहले से ही पर्याप्त है, इसलिए वे Ultrafast को विकास की गति बढ़ाने के एक तरीके के रूप में देखते हैं.
उनका दीर्घकालिक लक्ष्य महत्वपूर्ण एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर में बदलाव करना और उसे रिलीज़ करना उतना ही आसान बनाना है जितना किसी साइड प्रोजेक्ट को रिलीज़ करना, और OpenAI Greptile को इसके लिए ज़रूरी वैलिडेशन बनाने में मदद कर रहा है.
