Itamar Friedman, CodiumAI의 CEO 겸 공동 창립자 - 인터뷰 시리즈

Itamar Friedman은 CEO이자 공동 창립자입니다. 코디엄AI. Codium은 코드 생성의 "코드 무결성" 측면, 즉 자동화된 테스트, 코드 설명 및 검토를 생성하는 데 중점을 둡니다. 그들은 Google DeepMind를 능가하는 경쟁력 있는 프로그래밍 과제에 대한 코드 솔루션 생성에 대한 연구를 발표했습니다.

언제, 어떻게 처음 AI에 관심을 갖게 되었나요?

2009년에는 Mellanox(NVIDIA 인수)에서 근무하면서 전기공학을 공부했습니다. Mellanox의 지루한 개발 프로세스 중 상당수가 기계 학습 알고리즘으로 자동화될 수 있다는 사실을 깨닫고 전공을 최적화와 기계 학습으로 바꾸고 해당 분야에서 석사 과정을 마쳤습니다. 2010년까지 저는 이미 Alibaba에서 근무할 기반을 마련하는 딥 러닝 프로젝트(3레이어 심층 신경망 포함)를 진행하고 있었습니다. 그곳에서 저는 신경 아키텍처 검색, 모델 훈련, 개발자를 위한 AutoML 도구 구축을 전문으로 하는 연구 그룹을 이끌었습니다. 2021년쯤에는 대규모 언어 모델이 강력한 도구가 되었고, 이를 통해 무엇을 달성할 수 있는지에 대한 상상력이 커졌기 때문에 저는 우리 작업을 "AI"라고 부르는 것이 부끄럽지 않았습니다.

귀하의 이전 컴퓨터 비전 중심 스타트업 Visualead는 결국 Alibaba Group에 인수되었습니다. 이 스타트업은 무엇이었으며, 이 경험에서 얻은 주요 내용은 무엇입니까?

Visualead는 안전한 P2P 거래 및 참여를 가능하게 하기 위해 이미지의 정보를 보호하고 숨기는 것을 포함하여 로고, QR 코드 및 그 사이의 모든 것을 스캔하는 데 특화되어 있습니다. Visuallead에서는 2012년부터 모델을 포함하여 모바일 장치에서 알고리즘을 실행해 왔습니다. 예전에는 그렇게 하는 것이 어렵고 까다로웠으며, 우리는 이러한 통계적 생물 주위에 효율적인 모델과 가드레일을 구축하는 방법에 대해 많은 것을 배웠습니다.

오늘날까지도 나는 그 때 배운 교훈을 내가 수행하는 현재 프로젝트에 적용합니다. 예를 들어 오픈 소스 솔루션 생성 도구를 구축할 때입니다. 알파코듐 우리는 Flow Engineering의 개념을 도입하고 이 개념을 적용하여 가드레일 LLM 모델 출력에 대한 흐름을 구축했습니다.

CodiumAI 출시 비하인드 스토리를 공유해 주실 수 있나요?

나는 Alibaba에서 코드의 버그가 어떻게 백만 달러 규모의 문제로 이어질 수 있는지, 그리고 개발자가 품질이나 무결성을 희생하지 않고 코드 생성을 따라가기 위해 직면하는 어려움을 직접 목격했습니다. 이 문제는 지속되고 있으며 오늘날 품질이 낮은 코드는 계속해서 증가하는 1조 달러 규모의 문제로 인해 발생하고 있습니다.

CodiumAI 팀은 AI 기반 도구를 대규모로 구축하는 데 특화되어 있으며 개발자가 직면한 문제점을 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 새로운 LLM 및 AI 기능의 탄생과 함께 우리는 이것이 우리와 같은 바쁜 팀이 버그를 줄이고 기타 무결성 문제를 완화하는 데 도움이 되는 전체적인 코드 무결성 플랫폼을 구축할 수 있는 기회라는 것을 이해했습니다. AI에 의해 생성되는 코드가 점점 더 많아짐에 따라 이 코드를 벤치마킹하고 의도한 대로 작동하는지 확인하는 문제가 우리가 해결해야 할 중요한 문제가 되었습니다. AI 기반 도구를 대규모로 구축하므로 벤치마킹은 우리에게 필수적인 개념입니다.

숙련된 개발자 그룹으로서 우리는 이를 이해합니다. 테스트 및 코드 검토와 같은 지루한 작업을 처리하는 것은 좌절스러울 수 있습니다. 우리는 바쁜 팀이 코드 무결성을 향상하고 관리할 수 있도록 미션 중심으로 노력하고 있습니다.

CodiumAI가 코드에 대해 어떤 유형의 중요한 분석을 수행하고, 이것이 개발자의 코드 품질 개선에 어떻게 도움이 되는지 설명할 수 있습니까?

최근까지 개발자가 사용할 수 있는 기존 도구는 거의 가치를 제공하지 못했습니다. 그러나 LLM(ChatGPT, Copilot 등)의 등장으로 기능이 기대치를 초과하기 시작했으며 개발자가 사용할 수 있는 지원은 더 이상 사소한 것이 아닙니다.

CodiumAI가 개발한 Codiumate Coding-Agent는 개발자에게 작업 흐름을 개선하고 코드 생성을 향상시킬 수 있는 고유한 도구를 제공합니다. Codiumate는 코딩 작업 전반에 걸쳐 자동화된 지원을 제공하여 개발 프로세스를 간소화합니다. 인간 개발자가 자신의 환경에서 강조하는 기존 코드 조각을 사용하여 에이전트는 자동으로 따라하기 쉽고 응집력 있는 개발 계획 초안을 작성하고, 해당 계획에 따라 코드를 작성하고, 개발자가 사용하거나 제거하려는 중복 코드를 식별하고, 문서 초안을 작성할 수 있습니다. , 실제 환경에 배포되기 전에 코드가 제대로 작동하는지 확인하기 위한 테스트를 제안합니다.

Codiumate는 개발자에게 가능한 동작과 테스트 중인 코드가 포함하는 분기를 조명하는 심층적인 동작 분석을 제공합니다. 이를 통해 개발자는 생성된 코드를 검사하고 모든 동작을 포괄하는 테스트(분기)를 생성할 수 있으므로 개발자가 가능한 모든 사례를 스스로 설명했을 때보다 코드가 더 향상됩니다.

PR-Agent는 풀 요청 분석을 위해 어떤 특정 기능을 제공하며 GitHub 및 GitLab과 같은 플랫폼에서 검토 프로세스를 어떻게 간소화합니까?

PR-Agent는 다양한 git 제공자 전반에 걸쳐 PR(풀 요청) 분석 및 검토 프로세스를 향상하고 간소화하도록 설계된 다양한 기능을 제공합니다.

자동 PR 설명 생성은 풀 요청에 대한 포괄적이고 자세한 설명을 자동으로 생성합니다. 이 기능은 개발자가 시간 제약이나 감독으로 인해 자세한 PR 설명을 건너뛸 수 있는 일반적인 문제를 해결합니다. 자동화된 설명을 통해 모든 PR에는 충분한 컨텍스트가 제공되므로 검토자가 코드 차이점을 광범위하게 해독할 필요 없이 변경 사항을 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 또한 개발자에게 버그, 보안 취약점 또는 코드 냄새와 같은 잠재적인 문제를 사전에 발견할 수 있는 PR에 대한 포괄적인 개요를 제공하기 위해 자동 PR 검토 기능을 내장했습니다. 이러한 선제적 피드백을 통해 개발자는 검토 프로세스 전에 수정 작업을 수행할 수 있으므로 검토자에게 전달되는 코드의 품질이 향상됩니다.

AI를 활용하면 자동 코드 제안이 PR 인터페이스 내에서 직접 개선 사항이나 대체 구현을 제안할 수도 있습니다. 이러한 제안에는 코드 기반의 품질을 점진적으로 높이는 데 도움이 되는 최적화, 코딩 표준 준수 또는 아키텍처 개선이 포함될 수 있습니다.

PR-Agent는 제공하는 명령을 사용자 정의하기 위한 다양한 옵션을 지원합니다. 가장 유용한 사용자 정의 옵션 중 하나는 사용자 정의 레이블을 사용하여 GitHub 및 GitLab과 같은 플랫폼에서 끌어오기 요청의 구성 및 관리를 향상시키는 것입니다. 이 기능은 개발 및 검토 프로세스의 운영 효율성과 명확성에 기여합니다.

CodiumAI는 어떻게 의미 있는 테스트를 생성하며, 이러한 테스트가 표준 단위 테스트보다 더 효과적인 이유는 무엇입니까?

테스트 중인 코드와 관련된 관련 조각에 대한 코드 저장소를 검색하여 테스트 생성을 향상합니다. 일반적인 경로 및 극단적 사례를 포함하여 모든 잠재적인 코드 동작을 매핑하기 위해 일련의 사고방식 프롬프트를 사용하는 우리의 접근 방식은 상황별 가져오기 및 다양한 프로그래밍 언어에 맞춰진 사용자 정의 프롬프트를 활용하고 전문 지식을 내장하여 테스트가 업계 표준을 충족하는지 확인합니다. 또한 CodiumAI는 버그를 더 잘 감지하고 자가 치유 테스트를 생성하기 위해 특정 런타임 환경을 설정합니다. 이러한 기능은 CodiumAI 생성 테스트를 표준 단위 테스트보다 더 포괄적으로 만듭니다. 표준 단위 테스트는 개발자의 고유한 편견과 가능한 모든 시나리오를 예측하는 데 있어서의 한계로 인해 의도하지 않은 동작을 놓치는 경우가 많습니다. 그 결과 테스트는 철저할 뿐만 아니라 미묘한 버그와 극단적인 경우를 발견하는 데 더욱 효과적입니다.

사용자 피드백을 바탕으로 CodiumAI의 가장 가치 있는 기능은 무엇이며 이러한 기능이 개발자의 생산성에 어떤 영향을 미쳤습니까?

우리가 받은 사용자 피드백을 바탕으로 우리는 /코드 블록 컨텍스트로 요청 및 /테스트 생성 Codiumate 에이전트의 기능은 많은 관심을 받고 있으며 개발자 작업 흐름을 향상시킵니다.

와 /코드 블록 컨텍스트로 요청 (여기 문서를 참조하세요: /묻다) 개발자는 무료 채팅 세션 중에 자신의 코드에 대해 공개 질문을 제기하거나 코드 개선 또는 검토를 요청할 수 있습니다. 이 기능은 모델이 프로젝트의 전체 컨텍스트를 유지하여 매우 상세하고 구체적인 문의 사항을 처리할 수 있으므로 코드베이스에 대한 더 깊은 이해를 얻는 데 특히 유용합니다.

XNUMXD덴탈의 /테스트 생성 (여기 문서를 참조하세요: /테스트) 도구를 사용하면 개발자는 단 한 번의 클릭으로 코드에 대한 포괄적인 테스트 모음을 생성할 수 있습니다. 코드 동작을 탐색하고, 버그를 신속하게 식별 및 해결하고, 코드 적용 범위를 빠르게 확장하는 것은 생산성에 큰 자산입니다.

PR 에이전트 /검토 (여기 문서 참조 – /검토) 기능은 PR 코드 변경 사항을 스캔하고 자동으로 PR 검토를 생성하여 개발자가 프로덕션에 푸시하기 전에 문제를 포착합니다. 그만큼

/설명하다 (여기 문서 참조 – /설명하다) 기능은 PR 코드 변경 사항을 스캔하고 PR에 대한 설명(제목, 유형, 요약, 연습 및 레이블)을 생성하여 개발자의 시간과 에너지를 절약하여 더 까다롭거나 창의적인 작업에 더 잘 적용할 수 있습니다.

CodiumAI는 코드에서 극단적인 사례와 의심스러운 동작을 어떻게 식별합니까?

우리 도구는 개발자의 저장소에서 테스트 중인 코드와 관련된 관련 코드 조각을 검색하고 일련의 사고 프롬프트를 사용하여 가능한 모든 코드 동작을 매핑하여 개발자에게 표시합니다. CodiumAI는 다양한 코드 조각 또는 코드 조각과 그에 수반되는 문서 간의 불일치 또는 불일치를 식별하여 테스트 생성에 관계없이 의심스러운 동작을 직접 식별할 수 있습니다.

CodiumAI는 주요 프로그래밍 언어를 지원합니다. 코드 분석 및 테스트 생성에서 언어별 미묘한 차이를 처리하는 방법에 대해 자세히 설명해 주실 수 있나요?

주요 프로그래밍 언어의 경우 당사 플랫폼은 전문적인 기술을 구현하여 기본 지원을 뛰어넘습니다. 여기에는 각 언어의 고유한 구문과 의미에 맞는 상황별 가져오기 및 사용자 정의 프롬프트가 포함됩니다. 이러한 맞춤형 프롬프트에는 언어 영역의 전문 지식이 통합되어 업계 수준의 결과를 얻을 수 있습니다. 또한 이러한 언어에 맞게 런타임 환경을 구축하는 기능을 제공하여 버그를 감지하고 자가 치유 테스트를 효과적으로 생성하는 도구의 기능을 향상시킵니다.

덜 일반적인 언어의 경우 본질적으로 여러 프로그래밍 언어를 이해하는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용합니다. 이는 다양한 프로그래밍 환경에서 정확한 코드 분석과 테스트 생성을 함께 촉진하는 일반 컨텍스트 인프라와 적응형 프롬프트 시스템으로 보완됩니다. 이중 수준 접근 방식을 취함으로써 사용되는 프로그래밍 언어에 관계없이 포괄적인 지원을 보장할 수 있습니다.

개발자의 작업을 더욱 지원하고 단순화하기 위해 CodiumAI에는 어떤 향후 개선이 계획되어 있습니까?

CodiumAI의 미래 개발 전략은 소프트웨어 개발 수명주기의 모든 단계에서 원활하게 통합되도록 사용 가능한 AI 도구 제품군을 향상시키는 데 중점을 둡니다. 개발자의 작업 흐름을 간소화하고 간소화하기 위해 고급 흐름 엔지니어링 원칙을 채택함으로써 에이전트는 다양한 개발 단계에서 상당한 가치를 제공할 것입니다. 또한 CodiumAI는 이러한 도구가 복잡한 실제 코드 및 텍스트 시나리오를 처리하는 데 탁월하여 일상적인 프로그래밍 작업에 없어서는 안될 도구가 되도록 최선을 다하고 있습니다. 이러한 전체적인 접근 방식은 우리 제품을 개발자를 위한 강력하고 일상적인 도구로 향상시켜 소프트웨어 개발 프로세스의 생산성과 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

훌륭한 인터뷰 감사합니다. 자세한 내용을 알고 싶은 독자는 방문하세요. 코디엄AI.