Qodo, Codex ile AI kod incelemesine bağlam katıyor
Qodo, kurumsal bağlamı ve kod tabanı standartlarını Codex’e taşıyarak geliştiricilerin depolar arasındaki P0 sorunlarını yakalamasına yardımcı oluyor.
Qodo(yeni bir pencerede açılır), kod incelemesi ve yazılım kalitesi için AI araçları geliştiriyor; kodlama ajanlarına, değiştirdikleri kodu anlamak için ihtiyaç duydukları kurum bilgisini sağlıyor. Kurucu Ortak ve CEO Itamar Friedman, Qodo’yu “kodlama ajanının en iyi arkadaşı” olarak tanımlıyor.
Qodo, mühendislik bilgisini toplamak, kodu incelemek ve yazılım kalitesini izlemek için GPT‑6 Astra dâhil OpenAI modellerini kullanıyor. Codex eklentisi, bu bağlamı ve inceleme işlevini geliştiricilerin kodlama oturumlarına taşıyor.
“OpenAI modellerini çok seviyoruz. En üst seviye, en iyi akıl yürütme modellerini istiyoruz, ama aynı zamanda gerçekten hızlı olmalarını da bekliyoruz.”
Itamar, 10.000 veya daha fazla depoyu kapsayabilen müşteri ortamlarından söz ediyor. Bu ortamlarda yerel bir kod değişikliği, tek başına doğru görünse bile ona bağımlı bir hizmeti bozabiliyor. Qodo, bu sorunu çözmek için bir eklenti geliştirip Codex pazar yerinde kullanıma sundu.
Itamar, “Codex, yerel bir görevi alıp verimli bir şekilde tamamlamakta gerçekten çok iyi” diyor. Qodo’nun eklentisi, Qodo Agentic Toolbox aracılığıyla Codex’e kod tabanı bilgisine, kurum kurallarına ve bağımsız incelemeye erişim sağlıyor.
Bu bağlam sayesinde Codex, farklı Git sağlayıcılarında barındırılan depolar veya Kafka üzerinden bağlanan hizmetler de dâhil olmak üzere depolar arasındaki bağımlılıkları hesaba katabiliyor. Itamar, “Qodo bu bağlantıyı kuracak ve Codex’in yazılıma bir bütün olarak bakmasına, P0 hatalarını gözden kaçırmamasına yardımcı olacak” diyor.
Codex, kod yazmaya başlamadan önce ilgili kod tabanı kurallarını, pull request geçmişini ve bu geçmişteki örüntüleri almak için Qodo’nun eklentisini kullanabiliyor. Codex değişiklikleri yaptıktan sonra Qodo bunları inceliyor ve geliştirici bir pull request açmadan önce bulgularını aynı oturumda doğrudan Codex’e iletiyor.
Qodo’nun AI Geliştirici İlişkileri Lideri Nnenna Ndukwe, geliştiricilerin bu iş akışını kullanarak Codex’teki GPT‑6 modelleriyle özellikler geliştirdiğini ve teknik borçları ele aldığını gözlemliyor. Geliştiriciler, Codex’in kodlama çalışmasından Qodo’nun bağımsız incelemesine geçişi otomatikleştiriyor. Nnenna, “Geliştiricilerin tam da bunu yaptığını görüyorum. Bu gerçekten heyecan verici, çünkü GPT‑6 son derece yetenekli” diyor.
Itamar, kodlama ve inceleme ajanlarını “yin ve yang” olarak tanımlıyor: Biri kodu oluşturuyor, diğeri ise sorguluyor. Her rol kendine özgü bir yapılandırma ve bağlam gerektiriyor; birden fazla ajanı da içerebiliyor. Itamar’ın hedefi, ajanların bulguları tartışması ve insan incelemesi için “yalnızca kabul etmedikleri noktaları gündeme getirmesi”. Böylece geliştiriciler planlama ve inceleme rollerini üstlenebilecek; çözülmemiş sorunları ajanların tartışmaları, bağlam ve önceki geliştirici kararlarıyla birlikte inceleyebilecek.
Itamar, “Güven böyle oluşturulur” diyor. Nnenna da “Bence bu, sürecin tamamını daha verimli hâle getiriyor” diye ekliyor. “Uzmanlığımızın en güçlü yönlerinden yararlanabiliyoruz.”
Nnenna, Qodo’daki çalışmalarında GPT‑6 Astra’nın Çok Yüksek ve Ultra akıl yürütme ayarlarını hem kendi otomatik geliştirme iş akışlarında hem de bilgiye dayalı işlerde kullanıyor.
“Codex’in yapmadığı bir şey var mı? Codex’in yaptığı her şeyi çok seviyorum. AI ile otomasyonu birleştirme fikrine bayılıyorum.”
Nnenna, Codex’i hafta boyunca neler başardığını ve bundan sonra nelere odaklanabileceğini veya neleri geliştirebileceğini raporlayacak şekilde zamanlıyor. Ayrıca sosyal platformlarda ajanlarla mühendislik hakkındaki tartışmaları araştırmak ve geliştiricilere yönelik içerik fikirleri önermek için de Codex’i kullanıyor. Kendi kod değişiklikleri söz konusu olduğunda ise Codex’i, çalışmalarını analiz edip oluşturabileceği veya iyileştirebileceği ajan becerileri önerecek şekilde zamanlıyor.
Itamar, her karar için dil modellerine bel bağlamak yerine, geliştirmenin her aşamasında hangi kuralların ve ajan becerilerinin uygulanacağını seçmek için OpenAI’ın kısa süre önce kullanıma sunduğu Decisions API’den yararlanılabileceğini düşünüyor.
Verdiği örnekte Decisions API, 200 kuraldan hangilerinin kontrol edilmesi gerektiğini seçebilir; ardından bir dil modeli, ilgili kurallar üzerinde akıl yürütebilir. Bu da seçimi hızlandırıp maliyetini düşürürken incelemenin kalitesini artırabilir. Itamar, “Decisions API, sürece duyulan güveni artırmamız için muazzam bir fırsat” diyor.
Nnenna, Qodo’nun yaklaşımının “yapay zekânın en iyi yönleriyle geleneksel yazılım mühendisliğinin ve betik yazımının en iyi yönlerini” birleştirdiğini söylüyor. Kurum bilgisi kodlama ajanlarına rehberlik ediyor, bağımsız inceleme onların çalışmalarını denetliyor, insan uzmanlığı da geriye kalan soruları çözüme kavuşturuyor.
Bu, Itamar’ın yazılım fabrikası olarak tanımladığı yapının temelini oluşturuyor: Müşterilerin kurup sahip olabileceği bu sistem, kodlama ve inceleme ajanlarını yazılımın üretim ortamında nasıl değiştiğine dair bir anlayışla bir araya getiriyor.
Qodo, OpenAI ile birlikte, kodlama ajanlarının şirketlerin deneyiminden daha fazla yararlandığı ve geliştiricilerin uzman görüşlerini en çok ihtiyaç duyulan noktalara odaklayabildiği bir gelecek inşa ediyor.
