Greptile და GPT‑6 Astra: შეცდომების ძიება კოდის შემოწმების მიღმა

Greptile⁠(იხსნება ახალ ფანჯარაში) ქმნის ხელოვნური ინტელექტის აგენტებს, რომლებიც კოდში შეტანილ ცვლილებებს კოდური ბაზის სრული კონტექსტის გათვალისწინებით ამოწმებენ და ტესტავენ. „ჩვენი საქმეა შეცდომების შემცირება და პროგრამული უზრუნველყოფის უფრო საიმედოდ ქცევა მთელ მსოფლიოში“, — ამბობს თანადამფუძნებელი და აღმასრულებელი დირექტორი დაკშ გუპტა.

დაკშის აზრით, ამ მისიის შესასრულებლად კოდის წაკითხვასთან ერთად აპლიკაციის ქცევის შემოწმებაც აუცილებელია. GPT‑6 Astra-ს კომპიუტერის გამოყენების უნარი კი Greptile-ს მასშტაბური ტესტირების ავტომატიზაციის საშუალებას აძლევს.

pull request-ის შემოწმებისას უნდა დადგინდეს, არის თუ არა კოდი ლოგიკურად გამართული, ასრულებს თუ არა დეველოპერის ჩანაფიქრს, არის თუ არა უსაფრთხო და ხომ არ არღვევს არსებულ ფუნქციონალს. ზოგიერთი ასეთი ტესტისთვის აპლიკაციის რეალურად გაშვებაა საჭირო, რადგან მხოლოდ კოდის წაკითხვით პრობლემა შეიძლება ვერ აღმოაჩინოთ.

დაკშს მაგალითად მოჰყავს ღილაკი, რომელიც ვებსაიტის iPhone-ზე ნახვისას ქრება. GPT‑6 Astra-ს დახმარებით Greptile-ს შეუძლია pull request-ისთვის დეველოპმენტის სერვერი გაუშვას, ბრაუზერის ხილული არე iPhone-ის ეკრანის ზომაზე დააყენოს და აპლიკაციაში მომხმარებლის მოქმედებების სიმულაცია მოახდინოს. მოდელს ვიზუალური ინფორმაციის აღქმის უნარი საშუალებას აძლევს, ეკრანი შეამოწმოს და დამალული ღილაკი აღმოაჩინოს.

„თუ გავითვალისწინებთ, რა სისწრაფით შეგვიძლია ამ მოდელებით კოდის გამოშვება, ყველა ცვლილების ხარისხის უზრუნველყოფის კომპანიისთვის შესამოწმებლად გადაცემა იმდენად ნელია, რომ პრაქტიკულად გამოუსადეგარია“, — ამბობს ის. GPT‑6 Astra-ს დახმარებით Greptile-ს შეუძლია აპლიკაციების ასეთი ტესტირება ფართო მასშტაბით ავტომატიზებული გახადოს.

დაკშის თქმით, უფრო მძლავრი მოდელები თავდამსხმელებსაც უადვილებს აპლიკაციების სისუსტეების გამოყენებას. ეს საფრთხეს უქმნის კომპანიებს, მათ შორის ისეთებსაც, რომლებიც ადრე თავდასხმის ჩვეულებრივი სამიზნეები არ იქნებოდნენ.

„გვინდა, საკუთარი სისტემების დაცვა სტარტაპისთვისაც კი ძალიან მარტივი იყოს“, — ამბობს დაკში. „Daybreak-ის დახმარებით ამას ძალიან უსაფრთხოდ ვაკეთებთ და შეგვიძლია უზრუნველვყოთ, რომ ჩვენი მომხმარებლების თავდაცვის მექანიზმები უფრო დახვეწილი იყოს, ვიდრე მათი მოწინააღმდეგეების თავდასხმის საშუალებები“.

Greptile-ის ცოდნის ბაზა კომპანიის კოდურ ბაზას ინდექსირებს და მის მუშაობას ადამიანებისა და აგენტებისთვის წაკითხვადი დოკუმენტაციის სახით აღწერს. კომპანია ამ დოკუმენტაციას Codex-ს მოდელის კონტექსტის პროტოკოლის (MCP) სერვერის მეშვეობით აწვდის.

ამის წყალობით Codex წერს კოდს, რომელიც მომხმარებლის არსებულ მიდგომებს შეესაბამება. დაკშის თქმით, ათასობით მომხმარებელმა უკვე დააკავშირა Codex Greptile-ის ცოდნის ბაზასთან.

შედეგის შესაფასებლად გუნდი აკვირდება, რამდენად ხშირად ხდება ხელოვნური ინტელექტის მიერ შექმნილი კოდის გაუქმება და წინა ვერსიაზე დაბრუნება. „როცა აგენტებს კონტექსტს ვაწვდით, წინა ვერსიაზე დაბრუნება უფრო იშვიათად ხდება, მომხმარებლები კი დროსაც ზოგავენ და მოდელის მუშაობისთვის საჭირო გამოთვლით რესურსებსაც“, — ამბობს დაკში. მომხმარებლებს შეუძლიათ დაზოგილი რესურსები ახალ სამუშაოს მოახმარონ, ნაცვლად იმისა, რომ ერთი და იგივე ცვლილებები გადააკეთონ.

Greptile Codex-ს საკუთარი პროგრამული უზრუნველყოფისა და აგენტების შესაქმნელადაც იყენებს. „Codex-ს ძალიან ინტენსიურად ვიყენებთ“, — ამბობს დაკში. „მას უზარმაზარი დატვირთვით ვიყენებთ ყველა მიმართულებით, განსაკუთრებით კი პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებაში“.

დაკშის განმარტებით, Greptile-ისთვის ერთადერთი რეალური შემაფერხებელი ისაა, თუ რამდენად სწრაფად შეუძლია გუნდს იდეები მოქმედ პროგრამულ უზრუნველყოფად აქციოს. მისი თქმით, მოდელების ინტელექტუალური შესაძლებლობები ბევრი ამოცანისთვის უკვე საკმარისია, ამიტომ Ultrafast-ს შემუშავების დაჩქარების საშუალებად მიიჩნევს.

მისი გრძელვადიანი მიზანია, ბიზნესისთვის კრიტიკული პროგრამული უზრუნველყოფის შეცვლა და გამოშვება ისეთივე მარტივი გახდეს, როგორიც მცირე, დამატებითი პროექტის გამოშვებაა. OpenAI კი Greptile-ს ამ მიზნისთვის საჭირო შემოწმების მექანიზმების შექმნაში ეხმარება.