Qodo dà contesto alla revisione IA del codice con Codex
Qodo integra in Codex il contesto aziendale e gli standard della base di codice, aiutando gli sviluppatori a individuare problemi P0 tra i repository.
Qodo(si apre in una nuova finestra) sviluppa strumenti di IA per la revisione del codice e la qualità del software, fornendo agli agenti di programmazione le conoscenze aziendali necessarie per comprendere il codice che modificano. Il cofondatore e CEO Itamar Friedman lo definisce “il migliore amico dell'agente di programmazione”.
Qodo usa i modelli OpenAI, tra cui GPT‑6 Astra, per raccogliere conoscenze ingegneristiche, revisionare il codice e monitorare la qualità del software. Il suo plugin per Codex integra questo contesto e la revisione nelle sessioni di programmazione degli sviluppatori.
“Adoriamo i modelli OpenAI. Vogliamo modelli di frontiera, i migliori nel ragionamento, ma anche quelli davvero veloci.”
Itamar descrive ambienti dei clienti che possono comprendere 10.000 o più repository, in cui una modifica locale al codice può compromettere un servizio a valle, anche se, presa da sola, sembra corretta. Per affrontare questo problema, Qodo ha creato un plugin disponibile nel marketplace di Codex.
“Codex è davvero bravo a prendere in carico un'attività locale e portarla a termine in modo efficiente”, afferma Itamar. Il plugin di Qodo dà a Codex accesso alle conoscenze sulla base di codice, alle regole aziendali e a una revisione indipendente tramite l'Agentic Toolbox di Qodo.
Grazie al contesto, Codex può tenere conto delle dipendenze tra repository, anche quando questi sono ospitati da provider Git diversi, o tra servizi collegati tramite Kafka. “Qodo stabilirà quel collegamento e aiuterà Codex a considerare il software nel suo insieme, senza lasciarsi sfuggire quei bug P0”, spiega Itamar.
Prima di iniziare a scrivere codice, Codex può usare il plugin di Qodo per recuperare le regole pertinenti della base di codice, la cronologia delle pull request e gli schemi ricorrenti. Dopo che Codex ha apportato le modifiche, Qodo le revisiona e comunica i risultati direttamente a Codex nella stessa sessione, prima che lo sviluppatore apra una pull request.
Nnenna Ndukwe, responsabile delle relazioni con gli sviluppatori IA di Qodo, vede gli sviluppatori usare questo flusso di lavoro per creare funzionalità e affrontare il debito tecnico con i modelli GPT‑6 in Codex. Stanno automatizzando il passaggio dal lavoro di programmazione di Codex alla revisione indipendente di Qodo. “È questo che vedo fare agli sviluppatori, ed è davvero entusiasmante perché GPT‑6 ha capacità straordinarie”, afferma Nnenna.
Itamar descrive gli agenti di programmazione e revisione come “yin e yang”: uno crea il codice, l'altro lo mette alla prova. Ogni ruolo richiede una configurazione e un contesto specifici e può coinvolgere più agenti. Nella sua visione, gli agenti dovrebbero discutere i risultati e “segnalare solo ciò che non accettano” per sottoporlo a revisione umana. Gli sviluppatori assumerebbero ruoli di pianificazione e revisione, potendo esaminare i problemi irrisolti insieme alla discussione tra gli agenti, al contesto e alle decisioni prese in precedenza dagli sviluppatori.
“È così che si crea fiducia”, afferma Itamar. “Penso che renda l'intero processo più efficiente”, aggiunge Nnenna. “Possiamo mettere a frutto il meglio delle nostre competenze.”
In Qodo, Nnenna usa i livelli di ragionamento Molto alto e Ultra di GPT‑6 Astra nei propri flussi di sviluppo automatizzati e nelle attività intellettuali.
“Cosa non fa Codex? Adoro tutto quello che fa Codex. Adoro l'idea di combinare IA e automazione.”
Nnenna programma Codex per ricevere un resoconto di ciò che ha realizzato durante la settimana e indicazioni su dove concentrare gli sforzi o migliorare in seguito. Lo usa anche per cercare sui social conversazioni sullo sviluppo software con agenti e suggerire idee per contenuti rivolti agli sviluppatori. Quanto alle proprie modifiche al codice, programma Codex perché analizzi il suo lavoro e suggerisca skill degli agenti da creare o perfezionare.
Itamar vede nella Decisions API, lanciata di recente da OpenAI, l'opportunità di scegliere quali regole e skill degli agenti applicare in ogni fase dello sviluppo, anziché affidare ogni decisione ai modelli linguistici.
Cita un esempio in cui la Decisions API potrebbe selezionare, fra 200 regole, quelle da verificare prima che un modello linguistico le analizzi con il ragionamento: questo renderebbe la selezione più rapida ed economica, migliorando al contempo la qualità della revisione. “La Decisions API ci offre un'enorme opportunità per accrescere la fiducia nel processo”, afferma Itamar.
L'approccio di Qodo combina “gli aspetti migliori dell'intelligenza artificiale con quelli dell'ingegneria del software tradizionale e dello scripting”, spiega Nnenna. Le conoscenze aziendali guidano gli agenti di programmazione, una revisione indipendente ne verifica il lavoro e l'esperienza umana risolve le questioni ancora aperte.
Nascono così le basi di ciò che Itamar descrive come una fabbrica di software: un sistema che i clienti potrebbero assemblare e possedere, unendo agenti di programmazione e revisione alla comprensione di come il software cambia in produzione.
Con OpenAI, Qodo sta costruendo un futuro in cui gli agenti di programmazione mettono a frutto una parte maggiore dell'esperienza aziendale e gli sviluppatori possono concentrare la propria capacità di giudizio dove conta di più.
