CodeRabbit zhvillon me agjentë dhe ofron 20 herë më shumë softuer

Për Harjot Gill, bashkëthemelues dhe drejtor ekzekutiv i CodeRabbit⁠(hapet në një dritare të re), vlerësimi i besueshmërisë dhe verifikimi i kodit të agjentëve po bëhen pika ku ekipet ushtrojnë gjykimin e tyre mbi një vëllim gjithnjë e më të madh pune të gjeneruar nga IA-ja. “Pengesa e parë me të cilën përballet çdo kompani sapo fillon të përdorë agjentë kodimi është shqyrtimi i kodit”, thotë Harjot.

CodeRabbit krijoi një platformë qeverisjeje dhe kontrolli të mundësuar nga IA-ja, për të verifikuar kodin e gjeneruar nga IA-ja dhe për të krijuar besim tek ai. I përdorur nga mbi 20 000 organizata dhe më shumë se 150 000 projekte me burim të hapur, CodeRabbit i ndihmon ekipet të kuptojnë, të shqyrtojnë dhe të mbrojnë kodin e prodhuar nga agjentët e IA-së, si dhe të vendosin se çfarë është gati për publikim.

Sipas CodeRabbit, raporti më i mirë çmim-performancë që ofron OpenAI e ndihmon të shtojë më shumë agjentë të IA-së në shqyrtimet e kodit dhe t'ua kalojë përfitimet klientëve, ndërsa Codex⁠ e ndihmon të ofrojë 20 herë më shumë softuer me të njëjtin ekip inxhinierësh. Kompania përdor edhe Daybreak⁠ për të mbrojtur si infrastrukturën e vet teknologjike, ashtu edhe kodin e klientëve. Produkti i saj më i fundit, CodeRabbit Secure, përdor Daybreak me modelet Codex për të gjetur dhe rregulluar dobësi sigurie përmes agjentëve të tij të specializuar për sigurinë.

CodeRabbit krijoi produktin e vet të parë me GPT‑3.5 Turbo. Harjot thotë se ardhja e GPT‑4 e bëri produktin efektiv në shqyrtimin e kodit. Më pas, kompania ishte ndër të parat që filloi të përdorte OpenAI o1 dhe OpenAI o3. Meqë shqyrtimet e kodit kryhen në mënyrë asinkrone në cloud, CodeRabbit mund të përdorte modele që kërkonin më shumë kohë për të arsyetuar mbi një problem, por që ofronin analiza më të mira.

Ekipi i vlerëson modelet e reja kundrejt testit të vet krahasues me probleme të njohura. Në kohën e intervistës, Harjot vlerësonte se GPT‑6 Astra⁠ zbulonte 50% të problemeve në atë grup të dhënash, duke u renditur i pari mes modeleve në atë test krahasues.

Testi krahasues vazhdon të evoluojë, ndërsa agjentët bëjnë lloje të ndryshme gabimesh dhe rregullimet nxjerrin në pah probleme që shqyrtimet e mëparshme nuk i kishin zbuluar. “Natyra e gabimeve ndryshon vazhdimisht, ndaj edhe testi ynë krahasues evoluon teksa modelet përmirësohen”, thotë Harjot.

Raporti më i mirë çmim-performancë i modeleve të OpenAI e ka ndihmuar CodeRabbit t'i kalojë aftësitë nga faza kërkimore në produktin e vet. Harjot thekson përmirësimet në çmimet e modeleve dhe në ruajtjen në memorien e përkohshme, të cilat i mundësojnë kompanisë të përdorë më shumë IA, të shtojë më shumë nënagjentë dhe t'ua kalojë përfitimet klientëve.

Në fillimet e tij, CodeRabbit përdorte një ose dy nënagjentë për të lundruar nëpër kod. Modelet me kosto më të ulët, si GPT‑6 Luna, tani mundësojnë më shumë nënagjentë në të gjithë platformën, ndërsa modele si GPT‑6 Astra merren me planifikimin dhe orkestrimin.

“Tani po përdorim agjentë kudo, për raste përdorimi që më parë as nuk mund t'i përballonim financiarisht”, thotë Harjot. Kjo zgjeron gamën e verifikimeve që mund të kryejë CodeRabbit dhe të shpjegimeve që mund t'u japë zhvilluesve, duke i ndihmuar të kuptojnë dhe t'u besojnë ndryshimeve që nuk i kanë shkruar vetë.

Harjot thotë se, falë përdorimit të Codex, kompania ka ofruar afërsisht 20 herë më shumë softuer gjatë 6 muajve të fundit, pa shtuar inxhinierë. Ai vlerëson se ka dërguar personalisht 2 500 deri në 3 000 kërkesa pull request gjatë 30 ditëve para intervistës.

Për të arritur deri këtu, nuk mjaftonte vetëm përdorimi i Codex. Përdorimi i disa agjentëve nxori në pah kufizime në të gjithë procesin e zhvillimit, nga memoria dhe fuqia përpunuese e laptopëve deri te testimi, mjetet që kompilojnë dhe paketojnë softuerin, si dhe varësitë.

Ekipi thjeshtoi procesin e publikimit dhe rishikoi se në cilat hapa nevojitej miratimi njerëzor, ndërsa përdorte CodeRabbit për të publikuar automatikisht ndryshime me rrezik të ulët që nuk kërkonin ndërhyrje njerëzore. “Na u desh ta rimendonim nga e para të gjithë procesin e ofrimit të softuerit”, thotë Harjot.

Kompania ka krijuar edhe një bot për Slack, të mundësuar nga Codex, që vlerëson dhe rendit sipas përparësisë incidentet në mjedisin e prodhimit, mesazhet në Slack dhe kërkesat për mbështetje. Ai mund të krijojë një pull request që ekipi ta shqyrtojë dhe ta bashkojë me kodin bazë. Harjot e sheh zhvillimin në cloud si një mënyrë për të zvogëluar kufizimet e kompjuterëve lokalë dhe për t'u dhënë ekipeve më shumë kontroll mbi aksesin dhe auditimin.

CodeRabbit e përdor Codex edhe për punë jashtë inxhinierisë, përfshirë menaxhimin e detyrave të marketingut dhe të operacioneve përmes kodit. “Po e drejtojmë kompaninë përmes kodit sa më shumë që të jetë e mundur”, thotë Harjot.

Në marketing, kompania menaxhon Google Ads përmes kërkesave pull request. Ekipi hap një kërkesë dhe e bashkon me kodin bazë për të publikuar reklamat. Ai përdor edhe një depo për krijimin e përmbajtjeve, ku Codex krijon prezantime me diapozitiva dhe dokumente për klientët. “Nëse mund t'i ktheni problemet e marketingut në probleme kodimi, do të ecni 10 herë më shpejt”, thotë Harjot.

Që nga viti 2023, CodeRabbit përdor agjentë në mjedise të izoluara, duke klonuar depo dhe duke i lënë agjentët të shkruajnë kod për të ndihmuar në shqyrtimin e tij. Kohët e fundit, CodeRabbit përdori modelin Cyber të OpenAI përmes Daybreak për të testuar dhe mbrojtur platformën e vet.

Ekipi e përdori modelin për teste të brendshme depërtimi, duke kërkuar në platformën e vet mënyra përmes të cilave një sulmues mund të hynte në të. Harjot thotë se aksesi i hershëm e ndihmoi CodeRabbit të mbronte infrastrukturën e vet teknologjike. “Gjetëm shumë dobësi sigurie, mënyra të sofistikuara sulmi që as nuk e imagjinonim se mund të ndodhnin”, thotë Harjot.

Që atëherë, kompania i ka hedhur këto aftësi në treg, duke ndihmuar në mbrojtjen e kodit të klientëve me produktin e saj më të fundit, CodeRabbit Secure. Gjatë dy javëve të fundit, kompania zhvilloi një ofertë promocionale ku mbuloi skanime të thelluara falas me vlerë 1 milion dollarë për përdoruesit e saj dhe zbuloi mbi 43 000 dobësi sigurie në 13 000 skanime të thelluara, të gjitha të mundësuara nga modelet Codex. Klientët e saj tashmë kanë rregulluar mijëra prej këtyre dobësive, duke përmirësuar sigurinë e kodit të tyre.

Ndërsa agjentët që punojnë në sfond fillojnë t'u përgjigjen sinjalizimeve dhe incidenteve pa pasur nevojë që dikush të nisë çdo detyrë, Harjot parashikon se ekipeve do t'u duhet më shumë ndihmë për të vendosur se cilat ndryshime të çojnë deri në fund.

Duke parë nga e ardhmja, CodeRabbit po zgjerohet drejt zhvillimit të softuerit me agjentë, duke ndihmuar ekipet të vlerësojnë, të renditin sipas përparësisë, të shpjegojnë, të mbrojnë dhe të verifikojnë në shkallë të gjerë ndryshimet në kod të gjeneruara nga agjentët.

Kjo hap mundësinë për t'i ndihmuar zhvilluesit të ruajnë kontrollin ndërsa agjentët marrin përsipër më shumë nga puna e zhvillimit, me verifikime, shpjegime dhe mirëmbajtje që ecin me ritmin e kodit që prodhohet.