GPT‑6 Astra로 코드 리뷰를 넘어 버그 탐지 범위를 넓히는 Greptile

Greptile⁠(새 창에서 열기)은 코드베이스의 전체 맥락을 바탕으로 코드 변경 사항을 검토하고 테스트하는 AI 에이전트를 개발합니다. 공동 창업자 겸 CEO인 다크시 굽타는 “우리가 하는 일은 버그를 줄이고 전 세계 소프트웨어의 신뢰성을 높이는 것입니다”라고 말합니다.

다크시는 이 목표를 달성하려면 코드를 읽는 것뿐 아니라 애플리케이션의 동작도 테스트해야 한다고 봅니다. GPT‑6 Astra의 컴퓨터 사용 기능은 Greptile이 테스트를 대규모로 자동화할 수 있는 수단이 됩니다.

pull request를 검증하려면 코드가 논리적으로 올바른지, 개발자의 의도대로 동작하는지, 보안에 문제가 없는지, 기존 기능을 망가뜨리지는 않는지 확인해야 합니다. 코드를 읽는 것만으로는 문제가 드러나지 않을 수 있으므로, 일부 테스트에서는 애플리케이션을 실제로 실행해야 합니다.

다크시는 iPhone으로 웹사이트를 볼 때 버튼이 사라지는 경우를 예로 듭니다. GPT‑6 Astra를 사용하면 Greptile은 pull request를 위한 개발 서버를 시작하고, 브라우저의 뷰포트를 iPhone 화면 크기로 조정한 뒤, 사용자가 애플리케이션을 탐색하는 과정을 시뮬레이션할 수 있습니다. 모델은 시각적 이해 능력을 바탕으로 화면을 살펴보고 버튼이 가려져 있다는 사실을 발견할 수 있습니다.

그는 “이런 모델로 코드를 배포하는 속도를 생각하면, QA 업체가 모든 변경 사항을 테스트하는 방식은 현실적으로 너무 느립니다”라고 말합니다. GPT‑6 Astra를 통해 Greptile은 이러한 애플리케이션 테스트를 대규모로 자동화할 수 있습니다.

다크시는 모델의 성능이 강력해질수록 공격자도 애플리케이션의 취약점을 악용하기 쉬워지며, 과거에는 주된 공격 대상이 아니었던 기업까지 위험에 노출된다고 말합니다.

다크시는 “스타트업도 아주 쉽게 자체 시스템의 보안을 확보할 수 있도록 하고 싶습니다”라고 말합니다. “Daybreak를 사용하면 이를 매우 안전한 방식으로 실현할 수 있고, 고객이 공격자의 공격 수단보다 더 정교한 방어 체계를 갖추도록 할 수 있습니다.”

Greptile의 지식 베이스는 기업의 코드베이스를 인덱싱하고, 그 작동 방식을 사람과 에이전트가 읽을 수 있는 형태로 문서화합니다. Greptile은 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 통해 Codex가 이 문서를 활용할 수 있도록 합니다.

이를 통해 Codex는 고객이 기존에 사용하던 패턴에 맞춰 코드를 작성할 수 있습니다. 다크시에 따르면 이미 수천 곳의 고객사가 Codex를 Greptile의 지식 베이스에 연결했습니다.

팀은 효과를 측정하기 위해 AI가 생성한 코드를 되돌리는 빈도를 추적합니다. 다크시는 “에이전트에 맥락을 제공하면 코드를 되돌리는 일이 줄어들고, 고객은 시간과 추론 자원을 절약할 수 있습니다”라고 말합니다. 고객은 이렇게 절약한 자원을 같은 변경 사항을 다시 작업하는 대신 새로운 업무에 투입할 수 있습니다.

Greptile은 자체 소프트웨어와 에이전트를 개발할 때도 Codex를 사용합니다. 다크시는 “우리는 Codex를 정말 많이 사용합니다”라고 말합니다. “모든 부문에서 사용량이 엄청나고, 특히 엔지니어링 부문에서 많이 활용합니다.”

다크시는 Greptile의 유일한 실질적 병목은 팀이 아이디어를 실제로 작동하는 소프트웨어로 얼마나 빨리 구현할 수 있느냐에 있다고 설명합니다. 그는 모델의 지능이 이미 많은 작업을 수행하기에 충분한 수준이라며, Ultrafast를 개발 속도를 높일 수단으로 보고 있습니다.

그의 장기 목표는 기업의 핵심 소프트웨어를 수정하고 배포하는 일을 사이드 프로젝트 배포만큼 쉽게 만드는 것입니다. OpenAI는 Greptile이 이에 필요한 검증 체계를 구축하도록 돕고 있습니다.