Qodo és Codex: kontextus az MI-alapú kódellenőrzéshez
A Qodo szervezeti kontextust és a kódbázisra vonatkozó szabványokat ad a Codexnek, segítve a fejlesztőket a kódtárakon átívelő P0-hibák felismerésében.
A Qodo(új ablakban nyílik meg) MI-eszközöket fejleszt a kódellenőrzéshez és a szoftverminőség biztosításához, és ellátja a kódoló ügynököket a módosítandó kód megértéséhez szükséges szervezeti tudással. Itamar Friedman társalapító és vezérigazgató „a kódoló ügynök legjobb barátjának” nevezi.
A Qodo az OpenAI modelljeit, köztük a GPT‑6 Astrát használja a fejlesztési tudás összegyűjtésére, a kód ellenőrzésére és a szoftverminőség nyomon követésére. Codexhez készült beépülő modulja ezt a kontextust és ellenőrzést közvetlenül a fejlesztők kódolási munkameneteibe hozza el.
„Nagyon szeretjük az OpenAI modelljeit. Élvonalbeli modelleket szeretnénk, a legjobb érvelési modelleket, de olyanokat is, amelyek igazán gyorsak.”
Itamar olyan ügyfélkörnyezetekről beszél, amelyek 10 000 vagy még több kódtárat foghatnak át. Ezekben egy helyi kódmódosítás tönkretehet egy rá épülő szolgáltatást, még akkor is, ha önmagában helyesnek tűnik. Ennek megoldására a Qodo létrehozott egy beépülő modult, amely a Codex piacterén érhető el.
„A Codex igazán jó abban, hogy egy helyi feladatot hatékonyan elvégezzen” – mondja Itamar. A Qodo beépülő modulja a Qodo Agentic Toolbox eszköztárán keresztül hozzáférést ad a Codexnek a kódbázisra vonatkozó tudáshoz, a szervezeti szabályokhoz és a független ellenőrzéshez.
A kontextus birtokában a Codex figyelembe tudja venni a kódtárak közötti függőségeket, beleértve a különböző Git-szolgáltatóknál tárolt kódtárakat és a Kafkán keresztül összekapcsolt szolgáltatásokat is. „A Qodo feltárja ezt a kapcsolatot, és segít a Codexnek, hogy a szoftvert egészként lássa, és ne kerülje el a figyelmét egyetlen ilyen P0-hiba sem” – mondja Itamar.
Mielőtt a Codex kódot kezdene írni, a Qodo beépülő moduljával lekérheti a kódbázis releváns szabályait, valamint a korábbi pull request előzményeket és mintázatokat. Miután a Codex elvégezte a módosításokat, a Qodo ellenőrzi őket, és megállapításait ugyanabban a munkamenetben közvetlenül visszaküldi a Codexnek, még mielőtt a fejlesztő pull requestet nyitna.
Nnenna Ndukwe, a Qodo MI-fejlesztői kapcsolatokért felelős vezetője azt tapasztalja, hogy a fejlesztők ezzel a munkafolyamattal készítenek új funkciókat és csökkentik a technikai adósságot, a Codexben elérhető GPT‑6 modellekkel. Automatizálják az átadást a Codex kódolási munkája és a Qodo független ellenőrzése között. „Ezt látom a fejlesztőknél, és ez igazán izgalmas, mert a GPT‑6 rendkívül sok mindenre képes” – mondja Nnenna.
Itamar a kódoló és ellenőrző ügynököket a „jin és jang” párosához hasonlítja: az egyik kódot alkot, a másik kritikusan vizsgálja. Mindkét szerephez saját beállítások és kontextus szükséges, és mindkettőben több ügynök is részt vehet. Elképzelése szerint az ügynökök megvitatnák a megállapításokat, és „csak azt terjesztenék emberi ellenőrzésre, amit nem fogadnak el”. A fejlesztők tervezői és ellenőrzői szerepet töltenének be: a megoldatlan kérdéseket az ügynökök eszmecseréjével, a kontextussal és a korábbi fejlesztői döntésekkel együtt vizsgálhatnák meg.
„Így lehet bizalmat teremteni” – mondja Itamar. „Szerintem ez összességében hatékonyabbá teszi az egész folyamatot” – teszi hozzá Nnenna. „Így arra építhetünk, amiben a legerősebb a szakértelmünk.”
A Qodónál Nnenna a GPT‑6 Astra Extra erős és Ultra érvelési beállításait használja saját automatizált fejlesztési munkafolyamataiban és tudásmunkájában is.
„Mi az, amit a Codex nem tud? Mindent szeretek, amit a Codex csinál. Nagyon tetszik az MI és az automatizálás ötvözésének ötlete.”
Nnenna ütemezett feladatként állítja be a Codexnek, hogy készítsen összefoglalót a heti eredményeiről, és arról, hogy a továbbiakban mire összpontosíthatna, vagy miben fejlődhetne. Arra is használja, hogy felkutassa a közösségi platformokon az ügynökalapú szoftverfejlesztésről folyó beszélgetéseket, és ötleteket adjon fejlesztőknek szóló tartalmakhoz. Saját kódmódosításainál úgy ütemezi a Codexet, hogy elemezze a munkáját, és javasoljon létrehozandó vagy finomítandó ügynökkészségeket.
Itamar lehetőséget lát arra, hogy az OpenAI nemrég bevezetett Decisions API-ja válassza ki, mely szabályok és ügynökkészségek alkalmazandók a fejlesztés egyes szakaszaiban, ahelyett, hogy minden döntést nyelvi modellekre bíznának.
Példaként említi, hogy a Decisions API 200 szabály közül kiválaszthatná az ellenőrizendőket, mielőtt egy nyelvi modell végiggondolja a releváns szabályokat. Ez gyorsabbá és olcsóbbá tehetné a kiválasztást, miközben javítaná az ellenőrzés minőségét. „A Decisions API óriási lehetőség számunkra, hogy növeljük a folyamat iránti bizalmat” – mondja Itamar.
A Qodo megközelítése „a mesterséges intelligencia, valamint a hagyományos szoftverfejlesztés és szkriptírás legjobb elemeit” ötvözi – mondja Nnenna. A vállalati tudás vezeti a kódoló ügynököket, munkájukat független ellenőrzés vizsgálja, a fennmaradó kérdéseket pedig emberi szakértelem oldja meg.
Ez teremti meg annak az alapját, amit Itamar szoftvergyárnak nevez: egy olyan rendszerét, amelyet az ügyfelek maguk állíthatnának össze és birtokolhatnának. A rendszer a kódoló és ellenőrző ügynököket azzal a tudással kapcsolná össze, hogy a szoftver miként változik éles környezetben.
Az OpenAI-jal együtt a Qodo olyan jövőt épít, amelyben a kódoló ügynökök többet hasznosítanak a vállalat tapasztalatából, a fejlesztők pedig ott kamatoztathatják ítélőképességüket, ahol az a legtöbbet számít.
