Greptile ve GPT‑6 Astra: Kod incelemesinin ötesinde hata tespiti

Greptile⁠(yeni bir pencerede açılır), kod tabanının tamamını dikkate alarak kod değişikliklerini inceleyen ve test eden yapay zekâ ajanları geliştiriyor. Kurucu Ortak ve CEO Daksh Gupta, “İşimiz, hataları azaltmak ve dünyadaki yazılımları daha güvenilir hâle getirmek” diyor.

Daksh’a göre bu misyon, bir uygulamanın kodunu okumanın yanı sıra davranışını da test etmeyi gerektiriyor. GPT‑6 Astra’nın bilgisayar kullanımı yeteneği, Greptile’ın bu testleri geniş ölçekte otomatikleştirmesine olanak tanıyor.

Bir pull request’i doğrulamak için kodun mantıksal olarak doğru olduğu, geliştiricinin amaçladığı işi yaptığı, güvenli olduğu ve mevcut işlevleri bozmadığı kontrol edilmelidir. Bu testlerin bir kısmında uygulamayı gerçekten çalıştırmanız gerekir; çünkü yalnızca kodu okumak sorunu ortaya çıkarmayabilir.

Daksh, bir web sitesi iPhone’da görüntülendiğinde kaybolan bir düğmeyi örnek veriyor. Greptile, GPT‑6 Astra ile bir pull request için geliştirme sunucusu başlatabiliyor, tarayıcının görüntü alanını iPhone ekranı boyutlarına getirebiliyor ve bir kullanıcının uygulamada gezinmesini simüle edebiliyor. Model, görsel anlama yeteneği sayesinde ekranı inceleyip düğmenin görünmediğini fark edebiliyor.

Daksh, “Bu modellerle kodu ne kadar hızlı kullanıma sunabildiğimizi düşünürsek, tüm değişikliklerinizi bir kalite güvence şirketinin test etmesi, pratikte uygulanamayacak kadar yavaş kalıyor” diyor. Greptile, GPT‑6 Astra ile bu tür uygulama testlerini geniş ölçekte otomatikleştirebiliyor.

Daksh, daha güçlü modellerin saldırganların uygulamalardaki açıklardan yararlanmasını da kolaylaştırdığını söylüyor. Bu durum, daha önce tipik bir hedef sayılmayacak şirketleri bile riske atıyor.

Daksh, “Yeni kurulmuş bir şirketin bile sistemlerini güvence altına almasını çok kolaylaştırmak istiyoruz” diyor. “Daybreak ile bunu son derece güvenli bir şekilde yapabiliyor ve müşterilerimizin savunma mekanizmalarının, saldırganların saldırı mekanizmalarından daha gelişmiş olmasını sağlayabiliyoruz.”

Greptile’ın Bilgi Tabanı, bir şirketin kod tabanını dizine ekliyor ve nasıl çalıştığını insanların ve ajanların okuyabileceği bir biçimde belgeliyor. Şirket, bu belgeleri bir Model Bağlam Protokolü (MCP) sunucusu aracılığıyla Codex’in erişimine açıyor.

Böylece Codex, müşterinin mevcut kod kalıplarına uygun kod yazabiliyor. Daksh’a göre binlerce müşteri, Codex’i Greptile’ın bilgi tabanına bağlamış durumda.

Ekip, bunun etkisini ölçmek için yapay zekânın ürettiği kodun ne sıklıkla geri alındığını takip ediyor. Daksh, “Ajanlara bağlam sağladığımızda değişiklikler daha az geri alınıyor; müşteriler hem zamandan hem de çıkarım kaynaklarından tasarruf ediyor” diyor. Müşteriler, aynı değişiklikleri tekrar yapmak yerine tasarruf ettikleri kaynakları yeni işlere ayırabiliyor.

Greptile, kendi yazılımlarını ve ajanlarını geliştirmek için de Codex’i kullanıyor. Daksh, “Codex’i çok yoğun kullanıyoruz” diyor. “Başta mühendislik olmak üzere tüm birimlerimizde kullanım hacmimiz çok yüksek.”

Daksh, Greptile için asıl darboğazın yalnızca ekibin fikirleri çalışan yazılımlara dönüştürme hızı olduğunu açıklıyor. Modellerin zekâ düzeyinin birçok görev için zaten yeterli olduğunu söylüyor. Bu nedenle Ultra Hızlı'yı geliştirme sürecini hızlandırmanın bir yolu olarak görüyor.

Uzun vadeli hedefi, kritik kurumsal yazılımları değiştirip kullanıma sunmayı bir yan projeyi yayınlamak kadar kolaylaştırmak. OpenAI da bunun için gereken doğrulama süreçlerini geliştirmede Greptile’a yardımcı oluyor.