Qodo z orodjem Codex vključuje kontekst v pregled kode z UI

Qodo⁠(odpre se v novem oknu) razvija orodja UI za pregled kode in kakovost programske opreme ter agentom za kodiranje zagotavlja znanje organizacije, ki ga potrebujejo za razumevanje kode, ki jo spreminjajo. Soustanovitelj in izvršni direktor Itamar Friedman ga imenuje »najboljši prijatelj agenta za kodiranje«.

Qodo uporablja modele OpenAI, vključno z GPT‑6 Astra, za zbiranje inženirskega znanja, pregled kode in spremljanje kakovosti programske opreme. Njegov dodatek za Codex ta kontekst in pregled vključuje v seje kodiranja razvijalcev.

Itamar opisuje okolja strank, ki lahko obsegajo 10.000 ali več repozitorijev. V njih lahko lokalna sprememba kode povzroči nedelovanje odvisne storitve, tudi če je sama po sebi videti pravilna. Qodo je za reševanje te težave razvil dodatek, ki je na voljo na tržnici Codex.

»Codex je res dober pri tem, da prevzame lokalno nalogo in jo učinkovito opravi,« pravi Itamar. Dodatek podjetja Qodo orodju Codex prek zbirke Agentic Toolbox podjetja Qodo omogoča dostop do znanja o kodni bazi, pravil organizacije in neodvisnega pregleda.

S tem kontekstom lahko Codex upošteva odvisnosti med repozitoriji, tudi če gostujejo pri različnih ponudnikih Git, in med storitvami, povezanimi prek platforme Kafka. »Qodo bo prepoznal to povezavo in orodju Codex pomagal obravnavati programsko opremo kot celoto, da ne bo spregledalo teh napak P0,« pravi Itamar.

Preden Codex začne pisati kodo, lahko z dodatkom podjetja Qodo pridobi ustrezna pravila kodne baze ter zgodovino in vzorce zahtev pull request. Ko Codex izvede spremembe, jih Qodo pregleda in svoje ugotovitve vrne neposredno orodju Codex v isti seji, še preden razvijalec odpre pull request.

Nnenna Ndukwe, vodja odnosov z razvijalci na področju UI pri podjetju Qodo, opaža, da razvijalci ta potek dela uporabljajo za razvoj funkcij in odpravljanje tehničnega dolga z modeli GPT‑6 v orodju Codex. Avtomatizirajo predajo kode, ki jo napiše Codex, v neodvisni pregled orodju Qodo. »Opažam, da razvijalci počnejo prav to, kar je res navdušujoče, saj je GPT‑6 izjemno zmogljiv,« pravi Nnenna.

Itamar agente za kodiranje in pregled opisuje kot »jin in jang«: eden ustvarja kodo, drugi jo kritično preverja. Vsaka vloga potrebuje svojo nastavitev in kontekst, vključuje pa lahko več agentov. Po njegovi viziji bi agenti razpravljali o ugotovitvah in človeku v pregled »predložili le tisto, s čimer se ne strinjajo«. Razvijalci bi prevzeli vlogo načrtovalcev in pregledovalcev, ki bi lahko pregledali nerešena vprašanja skupaj z razpravo agentov, kontekstom in prejšnjimi odločitvami razvijalcev.

»Tako zgradiš zaupanje,« pravi Itamar. »Mislim, da je zaradi tega celoten postopek učinkovitejši,« dodaja Nnenna. »Tako lahko najbolje izkoristimo svoje strokovno znanje.«

Nnenna pri svojem delu v podjetju Qodo uporablja nastavitvi intenzivnosti sklepanja Zelo visoko in Ultra modela GPT‑6 Astra, tako v avtomatiziranih razvojnih potekih dela kot pri delu z znanjem.

Nnenna nastavi urnik, po katerem Codex poroča o tem, kaj je dosegla med tednom in čemu bi se lahko posvetila ali kaj izboljšala v prihodnje. Uporablja ga tudi za raziskovanje razprav o razvoju programske opreme z agenti na družbenih omrežjih in za predloge vsebin za razvijalce. Za svoje spremembe kode nastavi urnik, po katerem Codex analizira njeno delo in predlaga veščine agentov, ki bi jih bilo smiselno ustvariti ali izpopolniti.

Itamar vidi priložnost v uporabi API-ja Decisions, ki ga je OpenAI nedavno predstavil, za izbiro pravil in veščin agentov, ki so ustrezni v posamezni fazi razvoja, namesto da bi se pri vsaki odločitvi zanašali na jezikovne modele.

Kot primer navaja možnost, da bi API Decisions izbral, katera od 200 pravil je treba preveriti, preden jezikovni model s sklepanjem obdela ustrezna pravila. S tem bi bila izbira hitrejša in cenejša, pregled pa kakovostnejši. »API Decisions je za nas izjemna priložnost, da okrepimo zaupanje v postopek,« pravi Itamar.

Pristop podjetja Qodo združuje »najboljše plati umetne inteligence ter tradicionalnega programskega inženirstva in pisanja skriptov«, pravi Nnenna. Znanje podjetja usmerja agente za kodiranje, neodvisni pregled preverja njihovo delo, človeško strokovno znanje pa razreši preostala vprašanja.

To ustvarja temelje za to, kar Itamar opisuje kot tovarno programske opreme: sistem, ki bi ga stranke lahko sestavile in imele v lasti ter bi agente za kodiranje in pregled povezoval z razumevanjem, kako se programska oprema spreminja v produkcijskem okolju.

Qodo skupaj z OpenAI gradi prihodnost, v kateri agenti za kodiranje bolje izkoriščajo izkušnje podjetja, razvijalci pa lahko svojo presojo usmerijo tja, kjer je najpomembnejša.