Qodo đưa ngữ cảnh vào rà soát mã bằng AI với Codex

Qodo⁠(mở trong cửa sổ mới) xây dựng các công cụ AI để rà soát mã và đảm bảo chất lượng phần mềm, cung cấp cho các tác nhân lập trình tri thức của tổ chức cần thiết để hiểu phần mã mà các tác nhân này thay đổi. Đồng sáng lập kiêm CEO Itamar Friedman gọi Qodo là “người bạn thân nhất của tác nhân lập trình”.

Qodo sử dụng các mô hình của OpenAI, bao gồm GPT‑6 Astra, để thu thập tri thức kỹ thuật, rà soát mã và giám sát chất lượng phần mềm. Tiện ích Codex của Qodo đưa ngữ cảnh và khả năng rà soát đó vào các phiên làm việc của lập trình viên.

Itamar mô tả những môi trường của khách hàng có thể trải rộng trên 10.000 kho lưu trữ trở lên, nơi một thay đổi mã cục bộ có thể làm hỏng dịch vụ phụ thuộc ở phía sau, dù bản thân thay đổi đó có vẻ đúng khi xét riêng. Qodo đã xây dựng một tiện ích trên kho tiện ích Codex để giải quyết vấn đề này.

“Codex thực sự giỏi tiếp nhận một tác vụ cục bộ và hoàn thành nó một cách hiệu quả”, Itamar nói. Tiện ích của Qodo cho phép Codex truy cập tri thức về cơ sở mã, các quy tắc của tổ chức và khả năng rà soát độc lập thông qua Agentic Toolbox của Qodo.

Khi có ngữ cảnh, Codex có thể tính đến các quan hệ phụ thuộc giữa các kho lưu trữ, kể cả các kho do những nhà cung cấp Git khác nhau lưu trữ hay các dịch vụ kết nối qua Kafka. “Qodo sẽ xác lập mối liên hệ đó, giúp Codex nhìn phần mềm một cách tổng thể và không bỏ sót những lỗi P0 ấy”, Itamar nói.

Trước khi bắt đầu viết mã, Codex có thể dùng tiện ích của Qodo để truy xuất các quy tắc liên quan của cơ sở mã, cùng lịch sử và các mẫu thường gặp trong pull request. Sau khi Codex thực hiện thay đổi, Qodo rà soát và trả kết quả trực tiếp cho Codex ngay trong cùng phiên làm việc, trước khi lập trình viên tạo pull request.

Nnenna Ndukwe, Trưởng bộ phận Quan hệ nhà phát triển AI của Qodo, nhận thấy các lập trình viên đang dùng quy trình này để xây dựng tính năng và xử lý nợ kỹ thuật bằng các mô hình GPT‑6 trong Codex. Họ đang tự động hóa bước chuyển giao từ công việc lập trình của Codex sang quy trình rà soát độc lập của Qodo. “Đó là điều tôi thấy các lập trình viên đang làm. Điều này thực sự thú vị vì GPT‑6 có năng lực rất mạnh”, Nnenna nói.

Itamar ví tác nhân lập trình và tác nhân rà soát như “âm và dương”: một bên tạo mã, bên kia phản biện. Mỗi vai trò cần cách thiết lập và ngữ cảnh riêng, đồng thời có thể có nhiều tác nhân tham gia. Ông hình dung các tác nhân sẽ thảo luận về kết quả rà soát và “chỉ đưa ra những điểm các tác nhân không chấp nhận” để con người xem xét. Lập trình viên sẽ trở thành người lập kế hoạch và rà soát, có thể xem xét các vấn đề chưa được giải quyết cùng nội dung thảo luận của các tác nhân, ngữ cảnh và những quyết định trước đó của lập trình viên.

“Đó là cách tạo dựng niềm tin”, Itamar nói. “Tôi nghĩ điều này giúp toàn bộ quy trình hiệu quả hơn”, Nnenna nói thêm. “Chúng ta có thể phát huy những thế mạnh chuyên môn của mình.”

Trong nội bộ Qodo, Nnenna đang sử dụng các mức suy luận Chuyên sâu và Ultra của GPT‑6 Astra cho các quy trình phát triển tự động cũng như công việc tri thức của mình.

Nnenna lên lịch để Codex báo cáo những việc cô đã hoàn thành trong tuần và những điểm cô có thể tập trung hoặc cải thiện tiếp theo. Cô cũng dùng Codex để tìm hiểu các cuộc thảo luận về kỹ thuật phát triển phần mềm với tác nhân trên các nền tảng mạng xã hội và đề xuất ý tưởng nội dung dành cho lập trình viên. Với những thay đổi mã do chính mình thực hiện, cô lên lịch để Codex phân tích công việc và đề xuất các kỹ năng cho tác nhân cần tạo mới hoặc tinh chỉnh.

Itamar nhìn thấy cơ hội sử dụng Decisions API mới ra mắt của OpenAI để chọn quy tắc và kỹ năng cho tác nhân cần áp dụng ở từng giai đoạn phát triển, thay vì dựa vào mô hình ngôn ngữ cho mọi quyết định.

Ông đưa ra ví dụ: Decisions API có thể chọn những quy tắc cần kiểm tra trong số 200 quy tắc, trước khi mô hình ngôn ngữ suy luận để xem xét những quy tắc liên quan. Cách này giúp việc lựa chọn nhanh hơn, ít tốn kém hơn, đồng thời nâng cao chất lượng rà soát. “Decisions API mở ra cơ hội rất lớn để chúng tôi tăng độ tin cậy cho quy trình”, Itamar nói.

Theo Nnenna, cách tiếp cận của Qodo kết hợp “những điểm ưu việt nhất của trí tuệ nhân tạo với những điểm ưu việt nhất của kỹ thuật phần mềm và lập trình kịch bản truyền thống”. Tri thức của doanh nghiệp định hướng cho các tác nhân lập trình, quy trình rà soát độc lập kiểm tra kết quả của các tác nhân này, còn chuyên môn của con người giải quyết những vấn đề còn lại.

Điều này tạo nền tảng cho thứ mà Itamar gọi là nhà máy phần mềm: một hệ thống khách hàng có thể tự lắp ghép và sở hữu, kết hợp các tác nhân lập trình và rà soát với hiểu biết về cách phần mềm thay đổi trong môi trường vận hành thực tế.

Cùng OpenAI, Qodo đang xây dựng một tương lai nơi các tác nhân lập trình tận dụng được nhiều hơn kinh nghiệm của doanh nghiệp, còn lập trình viên có thể tập trung khả năng phán đoán vào những việc quan trọng nhất.