Qodo: Codex ဖြင့် နောက်ခံသိသော AI ကုဒ်စစ်ဆေးမှု

Qodo⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) သည် ကုဒ်စစ်ဆေးသုံးသပ်မှုနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲအရည်အသွေးအတွက် AI ကိရိယာများကို ဖန်တီးပြီး ကုဒ်ရေးသားသည့် အေးဂျင့်များအား ၎င်းတို့ ပြင်ဆင်သည့် ကုဒ်ကို နားလည်ရန် လိုအပ်သော အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ အသိပညာ ပံ့ပိုးပေးသည်။ ပူးတွဲတည်ထောင်သူနှင့် CEO ဖြစ်သူ Itamar Friedman က ၎င်းကို “ကုဒ်ရေးတဲ့ အေးဂျင့်ရဲ့ အကောင်းဆုံးမိတ်ဆွေ” ဟု ခေါ်ဆိုသည်။

Qodo သည် အင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ အသိပညာ စုဆောင်းရန်၊ ကုဒ် စစ်ဆေးသုံးသပ်ရန်နှင့် ဆော့ဖ်ဝဲအရည်အသွေး စောင့်ကြည့်ရန် GPT‑6 Astra အပါအဝင် OpenAI မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုသည်။ ၎င်း၏ Codex ပလပ်အင်က ထိုနောက်ခံအချက်အလက်နှင့် စစ်ဆေးသုံးသပ်မှုကို ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများ၏ ကုဒ်ရေးသားနေသည့် လုပ်ငန်းချိန်ထဲသို့ ယူဆောင်ပေးသည်။

ဖောက်သည်များ၏ စနစ်များတွင် ကုဒ်သိုလှောင်ရုံ ၁၀,၀၀၀ သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပို၍ ရှိနိုင်ကြောင်း Itamar က ရှင်းပြသည်။ ထိုစနစ်များ၌ နေရာတစ်ခုတွင် ကုဒ်ပြင်ဆင်မှုသည် သီးခြားကြည့်လျှင် မှန်ကန်နေသည့်တိုင် ၎င်းကို မှီခိုနေသော ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုကို ပျက်သွားစေနိုင်သည်။ ဤပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန် Qodo သည် Codex ဈေးကွက်တွင် ပလပ်အင်တစ်ခု တည်ဆောက်ထားသည်။

“Codex က သီးခြားအလုပ်တစ်ခုကို ယူပြီး ထိထိရောက်ရောက် ပြီးအောင်လုပ်ပေးတဲ့နေရာမှာ တကယ်တော်ပါတယ်” ဟု Itamar က ပြောသည်။ Qodo ၏ ပလပ်အင်သည် Qodo ၏ Agentic Toolbox မှတစ်ဆင့် ကုဒ်အစုအဝေးဆိုင်ရာ အသိပညာ၊ အဖွဲ့အစည်း၏ စည်းမျဉ်းများနှင့် သီးခြားလွတ်လပ်သော စစ်ဆေးသုံးသပ်မှုတို့ကို Codex အား ရယူအသုံးပြုနိုင်စေသည်။

နောက်ခံအချက်အလက်များ ရရှိသည့်အခါ Codex သည် မတူညီသော Git ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများထံရှိ ကုဒ်သိုလှောင်ရုံများ သို့မဟုတ် Kafka မှတစ်ဆင့် ချိတ်ဆက်ထားသော ဝန်ဆောင်မှုများ အပါအဝင် ကုဒ်သိုလှောင်ရုံများအကြား မှီခိုဆက်နွှယ်မှုများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားနိုင်သည်။ “Qodo က အဲဒီဆက်နွှယ်မှုကို ဖော်ထုတ်ပေးပြီး Codex အနေနဲ့ ဆော့ဖ်ဝဲတစ်ခုလုံးကို ခြုံငုံကြည့်နိုင်ဖို့နဲ့ P0 ချို့ယွင်းချက်တွေ မလွတ်သွားဖို့ ကူညီပေးမှာပါ” ဟု Itamar က ပြောသည်။

Codex သည် ကုဒ်မရေးမီ Qodo ၏ ပလပ်အင်ကို အသုံးပြုပြီး သက်ဆိုင်ရာ ကုဒ်အစုအဝေး စည်းမျဉ်းများ၊ pull request မှတ်တမ်းနှင့် ပုံစံများကို ရယူနိုင်သည်။ Codex က ပြင်ဆင်မှုများ လုပ်ပြီးနောက် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူက pull request မဖွင့်မီ Qodo သည် ထိုပြင်ဆင်မှုများကို စစ်ဆေးသုံးသပ်ပြီး တွေ့ရှိချက်များကို တူညီသော လုပ်ငန်းချိန်အတွင်း Codex ထံ တိုက်ရိုက် ပြန်ပို့ပေးသည်။

Qodo ၏ AI ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူ ဆက်ဆံရေးအဖွဲ့ခေါင်းဆောင် Nnenna Ndukwe သည် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများက ဤလုပ်ငန်းစဉ်အတိုင်း Codex ထဲရှိ GPT‑6 မော်ဒယ်များကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်ချက်များ ဖန်တီးနေကြပြီး နောက်ကျန် နည်းပညာဆိုင်ရာ ပြုပြင်ရေးအလုပ်များကို ဖြေရှင်းနေကြသည်ကို တွေ့ရသည်။ ၎င်းတို့သည် Codex ၏ ကုဒ်ရေးသားမှုမှ Qodo ၏ သီးခြားလွတ်လပ်သော စစ်ဆေးသုံးသပ်မှုသို့ အလုပ်လွှဲပြောင်းခြင်းကို အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်စေကြသည်။ “ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူတွေ အဲဒီလိုလုပ်နေတာကို ကျွန်မ တွေ့နေရပါတယ်။ GPT‑6 က အရမ်းစွမ်းဆောင်ရည်ကောင်းတော့ တကယ် စိတ်လှုပ်ရှားစရာပါပဲ” ဟု Nnenna က ပြောသည်။

Itamar က ကုဒ်ရေးသားသည့် အေးဂျင့်များနှင့် စစ်ဆေးသုံးသပ်သည့် အေးဂျင့်များကို “ယင်နှင့်ယန်” ဟု တင်စားသည်။ တစ်ဖက်က ကုဒ်ဖန်တီးပြီး အခြားတစ်ဖက်က ထိုကုဒ်ကို မေးခွန်းထုတ် စစ်ဆေးသည်။ အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုစီအတွက် သီးသန့်ပြင်ဆင်သတ်မှတ်မှုနှင့် နောက်ခံအချက်အလက်များ လိုအပ်ပြီး အေးဂျင့်အများအပြား ပါဝင်နိုင်သည်။ သူ၏ ရည်မှန်းချက်မှာ အေးဂျင့်များက တွေ့ရှိချက်များကို ဆွေးနွေးပြီး လူက စစ်ဆေးသုံးသပ်ရန် “သူတို့ လက်မခံနိုင်တဲ့ အချက်တွေကိုပဲ တင်ပြဖို့” ဖြစ်သည်။ ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများသည် အစီအစဉ်ရေးဆွဲသူများနှင့် စစ်ဆေးသုံးသပ်သူများ ဖြစ်လာမည်ဖြစ်ပြီး မဖြေရှင်းရသေးသော ပြဿနာများကို အေးဂျင့်များ၏ ဆွေးနွေးချက်များ၊ နောက်ခံအချက်အလက်များ၊ ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများ၏ ယခင်ဆုံးဖြတ်ချက်များနှင့်အတူ စိစစ်နိုင်မည် ဖြစ်သည်။

“ယုံကြည်မှုကို အဲဒီလို တည်ဆောက်တာပါ” ဟု Itamar က ပြောသည်။ “ဒီနည်းက လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးကို ပိုထိရောက်စေတယ်လို့ ကျွန်မ ထင်ပါတယ်” ဟု Nnenna က ထပ်ဖြည့်ပြောသည်။ “ကျွန်မတို့ရဲ့ ကျွမ်းကျင်မှုထဲက အကောင်းဆုံး အားသာချက်တွေကို အသုံးချခွင့်ရတာပါ။”

Qodo တွင် Nnenna သည် သူ၏ အလိုအလျောက် ဆော့ဖ်ဝဲဖွံ့ဖြိုးရေး လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် အသိပညာအခြေပြု အလုပ်များအတွက် GPT‑6 Astra ၏ အလွန်မြင့်နှင့် Ultra အားထုတ်မှု ဆက်တင်များကို အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။

Nnenna သည် တစ်ပတ်အတွင်း သူပြီးမြောက်ခဲ့သည့် အလုပ်များနှင့် နောက်ထပ် အာရုံစိုက်နိုင်သည့် သို့မဟုတ် တိုးတက်အောင် လုပ်နိုင်သည့်အရာများကို Codex က အစီရင်ခံပေးရန် အချိန်ဇယား သတ်မှတ်ထားသည်။ လူမှုကွန်ရက်များပေါ်ရှိ အေးဂျင့်အခြေပြု ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ ဆွေးနွေးချက်များကို သုတေသနပြုရန်နှင့် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများအတွက် အကြောင်းအရာ စိတ်ကူးများ အကြံပြုပေးရန်လည်း Codex ကို အသုံးပြုသည်။ သူကိုယ်တိုင် ပြင်ဆင်ထားသည့် ကုဒ်များအတွက်မူ သူ၏အလုပ်ကို Codex က သုံးသပ်ပြီး ဖန်တီးသင့်သည့် သို့မဟုတ် ပိုကောင်းအောင် ပြင်ဆင်သင့်သည့် အေးဂျင့်ကျွမ်းကျင်မှုများကို အကြံပြုပေးရန် အချိန်ဇယား သတ်မှတ်ထားသည်။

ဆုံးဖြတ်ချက်တိုင်းအတွက် ဘာသာစကားမော်ဒယ်များကို အားကိုးမည့်အစား ဖွံ့ဖြိုးရေးအဆင့်တစ်ခုစီ၌ သက်ဆိုင်သည့် စည်းမျဉ်းများနှင့် အေးဂျင့်ကျွမ်းကျင်မှုများကို ရွေးချယ်ရန် OpenAI မကြာသေးမီက မိတ်ဆက်ခဲ့သော Decisions API ကို အသုံးချနိုင်မည်ဟု Itamar က မြင်သည်။

ဥပမာအားဖြင့် စည်းမျဉ်း ၂၀၀ ထဲမှ စစ်ဆေးရန်လိုသည့် စည်းမျဉ်းများကို Decisions API က ရွေးချယ်ပြီးမှ ဘာသာစကားမော်ဒယ်က သက်ဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းများအပေါ် အခြေခံ၍ ဆင်ခြင်သုံးသပ်နိုင်ကြောင်း သူက ရှင်းပြသည်။ ထိုသို့လုပ်ခြင်းက ရွေးချယ်မှုကို ပိုမြန်စေပြီး ကုန်ကျစရိတ် သက်သာစေသည့်အပြင် စစ်ဆေးသုံးသပ်မှု အရည်အသွေးကိုလည်း မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်။ “Decisions API က ကျွန်တော်တို့ရဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုယုံကြည်စိတ်ချရအောင် လုပ်ပေးနိုင်မယ့် အခွင့်အလမ်းကြီးတစ်ခုပါ” ဟု Itamar က ပြောသည်။

Qodo ၏ ချဉ်းကပ်ပုံသည် “ဉာဏ်ရည်တုရဲ့ အကောင်းဆုံး အားသာချက်တွေကို သမားရိုးကျ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာလုပ်ငန်းနဲ့ စခရစ်ရေးသားမှုရဲ့ အကောင်းဆုံး အားသာချက်တွေနဲ့ ပေါင်းစပ်ထားတာပါ” ဟု Nnenna က ပြောသည်။ ကုမ္ပဏီ၏ အသိပညာက ကုဒ်ရေးသားသည့် အေးဂျင့်များကို လမ်းညွှန်ပေးပြီး သီးခြားလွတ်လပ်သော စစ်ဆေးသုံးသပ်မှုက ၎င်းတို့၏ အလုပ်ကို စစ်ဆေးပေးကာ ကျန်ရှိနေသည့် မေးခွန်းများကို လူ၏ ကျွမ်းကျင်မှုဖြင့် ဖြေရှင်းပေးသည်။

ဤနည်းလမ်းက Itamar ခေါ်ဆိုသည့် ဆော့ဖ်ဝဲစက်ရုံ၏ အခြေခံကို ဖန်တီးပေးသည်။ ယင်းသည် လက်တွေ့အသုံးပြုနေစဉ် ဆော့ဖ်ဝဲ မည်သို့ပြောင်းလဲသည်ကို နားလည်မှုနှင့်အတူ ကုဒ်ရေးသားသည့် အေးဂျင့်များ၊ စစ်ဆေးသုံးသပ်သည့် အေးဂျင့်များကို ပေါင်းစည်းထားပြီး ဖောက်သည်များ ကိုယ်တိုင် တပ်ဆင်ဖွဲ့စည်းကာ ပိုင်ဆိုင်နိုင်မည့် စနစ်တစ်ခု ဖြစ်သည်။

Qodo သည် OpenAI နှင့်အတူ ကုဒ်ရေးသားသည့် အေးဂျင့်များက ကုမ္ပဏီ၏ အတွေ့အကြုံကို ပိုမိုအသုံးချနိုင်ပြီး ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများက မိမိတို့၏ ဆုံးဖြတ်နိုင်စွမ်းကို အရေးအကြီးဆုံး နေရာများတွင် အာရုံစိုက် အသုံးချနိုင်မည့် အနာဂတ်ကို တည်ဆောက်နေသည်။