Qodo adaugă context analizei de cod cu AI prin Codex

Qodo⁠(se deschide într-o fereastră nouă) dezvoltă instrumente AI pentru analiza codului și calitatea software-ului, oferind agenților de programare cunoștințele organizaționale necesare pentru a înțelege codul pe care îl modifică. Cofondatorul și directorul general Itamar Friedman îl numește „cel mai bun prieten al agentului de programare”.

Qodo folosește modele OpenAI, inclusiv GPT‑6 Astra, pentru a aduna cunoștințe de inginerie software, a analiza codul și a monitoriza calitatea software-ului. Pluginul său pentru Codex aduce acest context și această analiză în sesiunile de programare ale dezvoltatorilor.

Itamar descrie medii ale clienților care pot cuprinde 10.000 sau mai multe depozite de cod, unde o modificare locală poate afecta funcționarea unui serviciu dependent, chiar dacă, privită izolat, pare corectă. Pentru a rezolva această problemă, Qodo a creat un plugin disponibil în magazinul Codex.

„Codex se pricepe foarte bine să preia o sarcină locală și să o ducă la bun sfârșit într-un mod eficient”, spune Itamar. Pluginul Qodo îi oferă lui Codex acces la cunoștințe despre baza de cod, la regulile organizației și la o analiză independentă, prin Agentic Toolbox de la Qodo.

Având contextul necesar, Codex poate ține cont de dependențele dintre depozite, inclusiv dintre cele găzduite de furnizori Git diferiți sau dintre servicii conectate prin Kafka. „Qodo va face această legătură și va ajuta Codex să privească software-ul în ansamblu, fără să rateze acele erori P0”, spune Itamar.

Înainte să înceapă să scrie cod, Codex poate folosi pluginul Qodo pentru a obține regulile relevante ale bazei de cod, precum și istoricul și tiparele de pull request. După ce Codex face modificările, Qodo le analizează și îi transmite constatările direct, în aceeași sesiune, înainte ca dezvoltatorul să deschidă un pull request.

Nnenna Ndukwe, coordonatoarea relațiilor cu dezvoltatorii AI la Qodo, observă cum dezvoltatorii folosesc acest flux de lucru pentru a crea funcționalități și a reduce datoria tehnică folosind modelele GPT‑6 din Codex. Ei automatizează trecerea de la codul scris de Codex la analiza independentă realizată de Qodo. „Asta am văzut că fac dezvoltatorii, ceea ce este foarte încurajator, fiindcă GPT‑6 are capacități extraordinare”, spune Nnenna.

Itamar descrie agenții de programare și de analiză drept „yin și yang”: unul creează codul, celălalt îl examinează critic. Fiecare rol are nevoie de propria configurație și de propriul context și poate implica mai mulți agenți. În viziunea sa, agenții ar discuta constatările și ar „semnala doar ceea ce nu acceptă” pentru a fi analizat de oameni. Dezvoltatorii ar prelua roluri de planificare și verificare, putând examina problemele nerezolvate împreună cu discuția dintre agenți, contextul și deciziile anterioare ale dezvoltatorilor.

„Așa construiești încrederea”, spune Itamar. „Cred că asta face întregul proces mai eficient”, adaugă Nnenna. „Putem valorifica punctele forte ale expertizei noastre.”

În activitatea sa la Qodo, Nnenna folosește nivelurile de efort „Foarte ridicată” și „Ultra” ale GPT‑6 Astra atât în propriile fluxuri automatizate de dezvoltare, cât și în sarcinile intelectuale.

Nnenna programează Codex să întocmească rapoarte despre ce a realizat în cursul săptămânii și despre aspectele pe care s-ar putea concentra sau pe care le-ar putea îmbunătăți în continuare. Îl folosește și pentru a studia discuțiile despre ingineria software cu agenți de pe platformele sociale și pentru a propune idei de conținut destinat dezvoltatorilor. Când vine vorba de propriile modificări de cod, programează Codex să îi analizeze munca și să sugereze abilități pentru agenți pe care să le creeze sau să le perfecționeze.

Itamar vede în API-ul Decisions, lansat recent de OpenAI, o oportunitate de a alege regulile și abilitățile agenților aplicabile în fiecare etapă de dezvoltare, în loc să se bazeze pe modele lingvistice pentru fiecare decizie.

El dă un exemplu în care API-ul Decisions ar putea selecta, din 200 de reguli, pe cele care trebuie verificate, înainte ca un model lingvistic să le analizeze pe cele relevante. Astfel, selecția ar fi mai rapidă și mai ieftină, iar calitatea analizei ar crește. „API-ul Decisions ne oferă o oportunitate imensă de a spori încrederea în acest proces”, spune Itamar.

Abordarea Qodo îmbină „cele mai bune aspecte ale inteligenței artificiale cu cele mai bune aspecte ale ingineriei software tradiționale și ale programării prin scripturi”, spune Nnenna. Cunoștințele companiei ghidează agenții de programare, o analiză independentă le verifică munca, iar expertiza umană clarifică întrebările rămase.

Astfel se pun bazele a ceea ce Itamar numește o fabrică de software: un sistem pe care clienții l-ar putea asambla și deține, reunind agenți de programare și de analiză cu o înțelegere a modului în care software-ul se schimbă în producție.

Alături de OpenAI, Qodo construiește un viitor în care agenții de programare valorifică mai mult din experiența unei companii, iar dezvoltatorii își pot concentra discernământul acolo unde contează cel mai mult.