Greptile tìm lỗi ngoài phạm vi rà soát mã với GPT‑6 Astra

Greptile⁠(mở trong cửa sổ mới) xây dựng các tác nhân AI có khả năng rà soát và kiểm thử các thay đổi trong mã với đầy đủ ngữ cảnh của cơ sở mã. “Công việc của chúng tôi là giảm lỗi và giúp phần mềm trên toàn thế giới trở nên đáng tin cậy hơn”, Daksh Gupta, Đồng sáng lập kiêm CEO, chia sẻ.

Với Daksh, sứ mệnh đó đòi hỏi phải kiểm thử cách ứng dụng hoạt động, chứ không chỉ đọc mã. Khả năng sử dụng máy tính của GPT‑6 Astra giúp Greptile tự động hóa việc kiểm thử trên quy mô lớn.

Việc xác thực một pull request bao gồm kiểm tra xem mã có đúng về mặt logic, thực hiện đúng ý định của nhà phát triển, bảo đảm tính bảo mật và không làm hỏng chức năng hiện có hay không. Một số bước kiểm thử đòi hỏi phải thực sự chạy ứng dụng, vì chỉ đọc mã có thể không phát hiện được vấn đề.

Daksh lấy ví dụ về một nút bấm biến mất khi người dùng xem trang web trên iPhone. Với GPT‑6 Astra, Greptile có thể khởi động máy chủ phát triển cho một pull request, điều chỉnh vùng hiển thị của trình duyệt về kích thước màn hình iPhone và mô phỏng người dùng thao tác trong ứng dụng. Khả năng hiểu hình ảnh cho phép mô hình kiểm tra màn hình và phát hiện nút bấm bị ẩn.

“Nhờ một công ty đảm bảo chất lượng kiểm thử mọi thay đổi sẽ quá chậm và không còn thực tế, xét đến tốc độ chúng tôi có thể phát hành mã nhờ các mô hình này”, anh nói. Với GPT‑6 Astra, Greptile có thể tự động hóa hình thức kiểm thử ứng dụng này trên quy mô lớn.

Theo Daksh, các mô hình mạnh hơn cũng giúp kẻ tấn công dễ khai thác lỗ hổng ứng dụng hơn, khiến các công ty đối mặt với rủi ro, kể cả những công ty trước đây ít có khả năng trở thành mục tiêu.

“Chúng tôi muốn ngay cả một công ty khởi nghiệp cũng có thể bảo vệ hệ thống của mình một cách thật dễ dàng”, Daksh nói. “Với Daybreak, chúng tôi có thể làm điều này một cách rất an toàn và đảm bảo khách hàng có cơ chế phòng vệ tinh vi hơn cơ chế tấn công của đối thủ.”

Kho kiến thức của Greptile lập chỉ mục cơ sở mã của doanh nghiệp và ghi lại cách mã hoạt động dưới dạng tài liệu mà cả con người lẫn tác nhân đều có thể đọc. Công ty cung cấp tài liệu đó cho Codex thông qua máy chủ Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP).

Nhờ đó, Codex có thể viết mã theo các mẫu sẵn có của khách hàng. Theo Daksh, hàng nghìn khách hàng đã kết nối Codex với kho kiến thức của Greptile.

Để đo lường tác động, đội ngũ theo dõi tần suất phải hoàn tác mã do AI tạo ra. “Khi chúng tôi cung cấp ngữ cảnh cho tác nhân, số lần phải hoàn tác giảm đi, giúp khách hàng tiết kiệm thời gian và tài nguyên suy luận”, Daksh nói. Khách hàng có thể dành nguồn lực tiết kiệm được cho công việc mới thay vì làm đi làm lại cùng một thay đổi.

Greptile cũng sử dụng Codex để xây dựng phần mềm và tác nhân của riêng mình. “Chúng tôi dùng Codex rất nhiều”, Daksh nói. “Mọi bộ phận đều sử dụng với khối lượng rất lớn, đặc biệt là bộ phận kỹ thuật.”

Daksh giải thích rằng, với Greptile, điểm nghẽn thực sự duy nhất là tốc độ đội ngũ biến ý tưởng thành phần mềm hoạt động được. Theo anh, các mô hình đã đủ thông minh để xử lý nhiều tác vụ, nên anh xem Ultrafast là cách để tăng tốc phát triển.

Mục tiêu dài hạn của anh là giúp việc thay đổi và phát hành phần mềm trọng yếu của doanh nghiệp trở nên dễ dàng như phát hành một dự án phụ, với sự hỗ trợ của OpenAI để Greptile xây dựng khả năng xác thực cần thiết.