ການສໍາພາດ

Itamar Friedman, CEO & ຜູ້ຮ່ວມກໍ່ຕັ້ງຂອງ CodiumAI - ຊຸດສໍາພາດ

ຈັດພີມມາ

1 ເດືອນກ່ອນຫນ້ານີ້

ອາດ 10, 2024

Itamar Friedman, ເປັນ CEO ແລະຜູ້ຮ່ວມກໍ່ຕັ້ງຂອງ CodiumAI. Codium ສຸມໃສ່ດ້ານ "ຄວາມຊື່ສັດຂອງລະຫັດ" ຂອງການສ້າງລະຫັດ - ການສ້າງການທົດສອບອັດຕະໂນມັດ, ຄໍາອະທິບາຍລະຫັດແລະການທົບທວນ. ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ອອກການຄົ້ນຄວ້າກ່ຽວກັບການສ້າງການແກ້ໄຂລະຫັດສໍາລັບການທ້າທາຍການຂຽນໂປລແກລມການແຂ່ງຂັນທີ່ດີກວ່າ Google DeepMind.

ເມື່ອໃດແລະແນວໃດໃນເບື້ອງຕົ້ນທ່ານສົນໃຈ AI?

ໃນປີ 2009, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເຮັດວຽກຢູ່ Mellanox (Acq. ໂດຍ NVIDIA) ແລະສຶກສາວິສະວະກໍາໄຟຟ້າ. ໂດຍຮູ້ວ່າຂະບວນການພັດທະນາທີ່ຫນ້າເບື່ອຫນ່າຍຫຼາຍໃນ Mellanox ສາມາດອັດຕະໂນມັດໂດຍລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ຂ້ອຍໄດ້ປ່ຽນສາຂາຂອງຂ້ອຍໄປສູ່ການເພີ່ມປະສິດທິພາບແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະສໍາເລັດ MSc ໃນຊ່ອງ. ໃນປີ 2010 ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເຮັດວຽກຢູ່ໃນໂຄງການການຮຽນຮູ້ເລິກ (ມີ 3 ຊັ້ນເຄືອຂ່າຍ neural ເລິກ) ວາງພື້ນຖານສໍາລັບເວລາຂອງຂ້ອຍຢູ່ Alibaba ບ່ອນທີ່ຂ້ອຍນໍາພາກຸ່ມຄົ້ນຄ້ວາທີ່ມີຄວາມຊ່ຽວຊານໃນການຄົ້ນຫາສະຖາປັດຕະຍະກໍາ neural, ຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມ, ແລະການກໍ່ສ້າງເຄື່ອງມື AutoML ສໍາລັບນັກພັດທະນາ. ປະມານປີ 2021, ຂ້ອຍບໍ່ອາຍທີ່ຈະເອີ້ນວຽກຂອງພວກເຮົາວ່າ “AI”, ຍ້ອນວ່າຕົວແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ກາຍເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບ, ແລະຈິນຕະນາການຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ສາມາດບັນລຸໄດ້ກັບພວກມັນເພີ່ມຂຶ້ນ.

ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີທີ່ຜ່ານມາຂອງທ່ານສຸມໃສ່ການເລີ່ມຕົ້ນ Visualead ໃນທີ່ສຸດກໍ່ໄດ້ຮັບການຊື້ໂດຍ Alibaba Group, ການເລີ່ມຕົ້ນນີ້ແມ່ນຫຍັງ, ແລະສິ່ງທີ່ໄດ້ຮັບທີ່ສໍາຄັນຈາກປະສົບການນີ້?

Visualead ຊ່ຽວຊານໃນການສະແກນໂລໂກ້, ລະຫັດ QR, ແລະທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງຢູ່ໃນລະຫວ່າງ, ລວມທັງການຮັບປະກັນແລະເຊື່ອງຂໍ້ມູນໃນຮູບພາບເພື່ອເຮັດໃຫ້ທຸລະກໍາ P2P ປອດໄພແລະການມີສ່ວນຮ່ວມ. ທີ່ Visualead, ພວກເຮົາເຄີຍໃຊ້ algorithms ໃນອຸປະກອນມືຖືຕັ້ງແຕ່ປີ 2012, ລວມທັງຕົວແບບ. ມັນທ້າທາຍ ແລະຫຍຸ້ງຍາກໃນການເຮັດສິ່ງນັ້ນໃນສະໄໝນັ້ນ, ແລະພວກເຮົາໄດ້ຮຽນຮູ້ຫຼາຍຢ່າງກ່ຽວກັບການສ້າງແບບຈໍາລອງ ແລະ ຮົ້ວປ້ອງກັນທີ່ມີປະສິດທິຜົນຢູ່ອ້ອມຕົວສັດສະຖິຕິເຫຼົ່ານີ້.

ມາຮອດທຸກມື້ນີ້ຂ້າພະເຈົ້າຍັງນຳໃຊ້ບົດຮຽນທີ່ຖອດຖອນໄດ້ຈາກເວລານັ້ນກັບບັນດາໂຄງການປະຈຸບັນທີ່ຂ້າພະເຈົ້າດຳເນີນຢູ່- ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ເມື່ອພວກເຮົາສ້າງເຄື່ອງມືການຜະລິດໂຊລູຊັ່ນແບບເປີດ. AlphaCodium ພວກເຮົາໄດ້ນໍາສະເຫນີແນວຄວາມຄິດຂອງ Flow Engineering ແລະນໍາໃຊ້ແນວຄວາມຄິດນີ້ເພື່ອສ້າງການໄຫຼເຂົ້າເພື່ອປ້ອງກັນການຜະລິດຮູບແບບ LLMs.

ເຈົ້າສາມາດແບ່ງປັນເລື່ອງ genesis ທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງການເປີດຕົວ CodiumAI ໄດ້ບໍ?

ຢູ່ Alibaba, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເຫັນດ້ວຍຕົນເອງວ່າ bug ໃນລະຫັດສາມາດນໍາໄປສູ່ບັນຫາເງິນລ້ານໂດລາແລະສິ່ງທ້າທາຍທີ່ນັກພັດທະນາຕ້ອງປະເຊີນກັບການຜະລິດລະຫັດໂດຍບໍ່ມີການເສຍສະລະຄຸນນະພາບຫຼືຄວາມຊື່ສັດ. ບັນຫານີ້ຍັງຄົງຢູ່, ແລະໃນມື້ນີ້, ລະຫັດທີ່ມີຄຸນນະພາບຕ່ໍາໄດ້ຖືກກໍານົດວ່າເປັນບັນຫາພັນຕື້ໂດລາທີ່ຍັງສືບຕໍ່ເຕີບໂຕ.

ທີມງານຢູ່ CodiumAI ມີຄວາມຊ່ຽວຊານໃນການກໍ່ສ້າງເຄື່ອງມືທີ່ມີຄວາມເຂັ້ມແຂງ AI ໃນຂະຫນາດແລະຖືກຂັບເຄື່ອນເພື່ອແກ້ໄຂຈຸດເຈັບປວດທີ່ຜູ້ພັດທະນາກໍາລັງປະເຊີນ. ດ້ວຍການເກີດໃຫມ່ຂອງ LLM ແລະຄວາມສາມາດ AI, ພວກເຮົາເຂົ້າໃຈວ່ານີ້ແມ່ນໂອກາດຂອງພວກເຮົາທີ່ຈະສ້າງເວທີຄວາມຊື່ສັດຂອງລະຫັດແບບລວມຕົວເພື່ອຊ່ວຍທີມງານທີ່ຫຍຸ້ງໆເຊັ່ນຕົວເຮົາເອງຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ບົກພ່ອງແລະຫຼຸດຜ່ອນບັນຫາຄວາມຊື່ສັດອື່ນໆ. ເນື່ອງຈາກລະຫັດທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນໂດຍ AI, ບັນຫາຂອງ benchmarking ລະຫັດນີ້ແລະໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າມັນເຮັດວຽກຕາມຈຸດປະສົງໄດ້ກາຍເປັນຈຸດເຈັບປວດທີ່ສໍາຄັນແລະຫນຶ່ງທີ່ພວກເຮົາໄດ້ຮັບການຂັບເຄື່ອນເພື່ອແກ້ໄຂ. ການສ້າງເຄື່ອງມືທີ່ມີຄວາມເຂັ້ມແຂງ AI ໃນລະດັບ, ແລະດັ່ງນັ້ນ, ມາດຕະຖານ benchmark ເປັນແນວຄວາມຄິດທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບພວກເຮົາ.

ໃນຖານະເປັນກຸ່ມນັກພັດທະນາທີ່ມີປະສົບການ, ພວກເຮົາໄດ້ຮັບມັນ; ການຈັດການກັບວຽກງານທີ່ຫນ້າເບື່ອເຊັ່ນ: ການທົດສອບແລະການທົບທວນລະຫັດອາດຈະເປັນຄວາມອຸກອັ່ງ. ພວກເຮົາໄດ້ຮັບການຂັບເຄື່ອນດ້ວຍພາລະກິດສູງເພື່ອເຮັດໃຫ້ທີມງານທີ່ຫຍຸ້ງຢູ່ໃນການເພີ່ມ ແລະຈັດການຄວາມຊື່ສັດຂອງລະຫັດຂອງເຂົາເຈົ້າ.

ທ່ານສາມາດອະທິບາຍປະເພດຂອງການວິເຄາະທີ່ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງເລັກນ້ອຍທີ່ CodiumAI ປະຕິບັດໃນລະຫັດ, ແລະວິທີການນີ້ສະຫນັບສະຫນູນນັກພັດທະນາໃນການປັບປຸງຄຸນນະພາບລະຫັດ?

ຈົນກ່ວາບໍ່ດົນມານີ້, ເຄື່ອງມືທີ່ມີຢູ່ສໍາລັບນັກພັດທະນາໄດ້ສະເຫນີໃຫ້ມີມູນຄ່າຫນ້ອຍ - ແຕ່ກັບການມາຮອດຂອງ LLMs (ChatGPT, Copilot, ແລະອື່ນໆ) ຄວາມສາມາດແມ່ນເລີ່ມເກີນຄວາມຄາດຫວັງ, ແລະການສະຫນັບສະຫນູນທີ່ມີໃຫ້ກັບນັກພັດທະນາແມ່ນບໍ່ເປັນເລື່ອງເລັກນ້ອຍ.

Codiumate Coding-Agent ພັດທະນາໂດຍ CodiumAI ໃຫ້ນັກພັດທະນາເຄື່ອງມືທີ່ເປັນເອກະລັກເພື່ອປັບປຸງຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງເຂົາເຈົ້າແລະປັບປຸງການສ້າງລະຫັດ. Codiumate ປັບປຸງຂະບວນການພັດທະນາໂດຍການໃຫ້ການຊ່ວຍເຫຼືອອັດຕະໂນມັດຕະຫຼອດວຽກງານການຂຽນລະຫັດ. ການນໍາໃຊ້ລະຫັດທີ່ມີຢູ່ແລ້ວຂອງນັກພັດທະນາຂອງມະນຸດເນັ້ນໃສ່ສະພາບແວດລ້ອມຂອງພວກເຂົາ, ຕົວແທນສາມາດຮ່າງແຜນການພັດທະນາທີ່ງ່າຍຕໍ່ການຕິດຕາມແລະສອດຄ່ອງ, ຂຽນລະຫັດຕາມແຜນການນັ້ນ, ກໍານົດລະຫັດທີ່ຊ້ໍາກັນທີ່ນັກພັດທະນາອາດຈະຕ້ອງການໃຊ້ຫຼືເອົາອອກ, ຮ່າງເອກະສານ. , ແລະແນະນໍາການທົດສອບເພື່ອຮັບປະກັນລະຫັດເຮັດວຽກຢ່າງຖືກຕ້ອງກ່ອນທີ່ມັນຈະຖືກນໍາໄປໃຊ້ໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີຊີວິດ.

Codiumate ສະໜອງໃຫ້ນັກພັດທະນາດ້ວຍການວິເຄາະພຶດຕິກຳທີ່ເລິກເຊິ່ງ- ສ່ອງແສງເຖິງພຶດຕິກຳທີ່ເປັນໄປໄດ້ ແລະສາຂາທີ່ລະຫັດພາຍໃຕ້ການທົດສອບລວມ. ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ນັກພັດທະນາກວດເບິ່ງລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນແລະສ້າງການທົດສອບທີ່ (ສາຂາ) ກວມເອົາພຶດຕິກໍາທັງຫມົດ, ດັ່ງນັ້ນການປັບປຸງລະຫັດຫຼາຍກວ່າຖ້າຜູ້ພັດທະນາໄດ້ຄິດໄລ່ທຸກກໍລະນີທີ່ເປັນໄປໄດ້ດ້ວຍຕົນເອງ.

ຫນ້າທີ່ສະເພາະຂອງ PR-Agent ສະຫນອງການວິເຄາະການຮ້ອງຂໍການດຶງ, ແລະມັນປັບປຸງຂະບວນການທົບທວນໃນເວທີຕ່າງໆເຊັ່ນ GitHub ແລະ GitLab ແນວໃດ?

PR-Agent ສະເຫນີຫນ້າທີ່ຫລາກຫລາຍທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບແລະປັບປຸງຂະບວນການກວດສອບການຮ້ອງຂໍການດຶງ (PR) ແລະການທົບທວນຄືນໃນທົ່ວຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ git ຕ່າງໆ.

ການຜະລິດຄໍາອະທິບາຍແບບ PR ອັດຕະໂນມັດສ້າງຄໍາອະທິບາຍທີ່ສົມບູນແບບແລະລາຍລະອຽດສໍາລັບການຮ້ອງຂໍດຶງ. ຄຸນນະສົມບັດນີ້ແກ້ໄຂບັນຫາທົ່ວໄປທີ່ນັກພັດທະນາອາດຈະຂ້າມລາຍລະອຽດ PR ລາຍລະອຽດເນື່ອງຈາກຂໍ້ຈໍາກັດຂອງເວລາຫຼືການຕິດຕາມ. ດ້ວຍຄໍາອະທິບາຍແບບອັດຕະໂນມັດ, ທຸກໆ PR ແມ່ນອຸປະກອນທີ່ພຽງພໍ, ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຂຶ້ນສໍາລັບນັກທົບທວນທີ່ຈະເຂົ້າໃຈການປ່ຽນແປງໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງຖອດລະຫັດຄວາມແຕກຕ່າງຢ່າງກວ້າງຂວາງ. ພວກເຮົາຍັງສ້າງໃນການກວດສອບ PR ອັດຕະໂນມັດເພື່ອໃຫ້ນັກພັດທະນາມີພາບລວມຂອງ PR ຢ່າງກວ້າງຂວາງເຊິ່ງໃຫ້ພວກເຂົາສັງເກດເຫັນບັນຫາທີ່ອາດຈະເກີດຂື້ນເຊັ່ນ: ແມງໄມ້, ຄວາມອ່ອນແອດ້ານຄວາມປອດໄພ, ຫຼືມີກິ່ນຫອມຂອງລະຫັດ. ຄໍາຄຶດຄໍາເຫັນລ່ວງລະເມີດນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ນັກພັດທະນາແກ້ໄຂກ່ອນຂະບວນການທົບທວນ, ດັ່ງນັ້ນການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງລະຫັດທີ່ໄປຫາຜູ້ທົບທວນ.

ການໃຊ້ AI, ຄໍາແນະນໍາລະຫັດອັດຕະໂນມັດຍັງສາມາດແນະນໍາການປັບປຸງຫຼືການປະຕິບັດທາງເລືອກໂດຍກົງພາຍໃນການໂຕ້ຕອບ PR. ຄໍາແນະນໍາເຫຼົ່ານີ້ອາດຈະເປັນການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ການປະຕິບັດຕາມມາດຕະຖານການຂຽນລະຫັດ, ຫຼືແມ່ນແຕ່ການປັບປຸງສະຖາປັດຕະຍະກໍາ, ຊ່ວຍຍົກລະດັບຄຸນນະພາບຂອງພື້ນຖານລະຫັດເພີ່ມຂຶ້ນ.

PR-Agent ສະຫນັບສະຫນູນທາງເລືອກຈໍານວນຫລາຍສໍາລັບການປັບແຕ່ງຄໍາສັ່ງທີ່ມັນສະເຫນີ. ຫນຶ່ງໃນທາງເລືອກການປັບແຕ່ງທີ່ເປັນປະໂຫຍດທີ່ສຸດແມ່ນການນໍາໃຊ້ປ້າຍກໍານົດເອງເພື່ອເສີມຂະຫຍາຍການຈັດຕັ້ງແລະການຄຸ້ມຄອງການຮ້ອງຂໍດຶງໃນເວທີເຊັ່ນ GitHub ແລະ GitLab. ຫນ້າທີ່ນີ້ປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນປະສິດທິພາບການດໍາເນີນງານແລະຄວາມຊັດເຈນຂອງຂະບວນການພັດທະນາແລະການທົບທວນຄືນ.

CodiumAI ສ້າງການທົດສອບທີ່ມີຄວາມຫມາຍແນວໃດ, ແລະສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ການທົດສອບເຫຼົ່ານີ້ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກ່ວາການທົດສອບຫນ່ວຍມາດຕະຖານ?

ພວກເຮົາເສີມຂະຫຍາຍການຜະລິດການທົດສອບໂດຍການສະແກນລະຫັດ repositories ສໍາລັບ snippets ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຂອງລະຫັດທີ່ຢູ່ພາຍໃຕ້ການທົດສອບ. ການໃຊ້ລະບົບຕ່ອງໂສ້ຄວາມຄິດທີ່ກະຕຸ້ນໃຫ້ວາງແຜນພຶດຕິກຳລະຫັດທີ່ເປັນໄປໄດ້ທັງໝົດ, ລວມທັງເສັ້ນທາງທົ່ວໄປ ແລະກໍລະນີຂອບ, ວິທີການຂອງພວກເຮົາໃຊ້ການດຶງຂໍ້ມູນສະເພາະຂອງບໍລິບົດ ແລະການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ປັບແຕ່ງມາໃຫ້ເໝາະສົມກັບພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ການຝັງຄວາມຮູ້ຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານເພື່ອຮັບປະກັນການທົດສອບຕາມມາດຕະຖານອຸດສາຫະກໍາ. ນອກຈາກນັ້ນ, CodiumAI ຕັ້ງຄ່າສະພາບແວດລ້ອມ runtime ສະເພາະເພື່ອກວດຫາແມງໄມ້ທີ່ດີກວ່າແລະສ້າງການທົດສອບການປິ່ນປົວດ້ວຍຕົນເອງ. ຄວາມສາມາດເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ການທົດສອບທີ່ສ້າງຂຶ້ນດ້ວຍ CodiumAI ມີຄວາມສົມບູນແບບຫຼາຍກວ່າການທົດສອບຫົວໜ່ວຍມາດຕະຖານ, ເຊິ່ງມັກຈະພາດພຶດຕິກໍາທີ່ບໍ່ໄດ້ຕັ້ງໃຈເນື່ອງຈາກຄວາມລໍາອຽງຂອງນັກພັດທະນາ ແລະ ຂໍ້ຈໍາກັດໃນການຄາດເດົາທຸກສະຖານະການທີ່ເປັນໄປໄດ້. ນີ້ເຮັດໃຫ້ການທົດສອບບໍ່ພຽງແຕ່ຢ່າງລະອຽດ, ແຕ່ຍັງມີປະສິດທິພາບຫຼາຍໃນການເປີດເຜີຍຂໍ້ບົກພ່ອງທີ່ລະອຽດອ່ອນແລະກໍລະນີແຂບ.

ອີງຕາມຄໍາຕິຊົມຂອງຜູ້ໃຊ້, ຄຸນສົມບັດທີ່ມີຄຸນຄ່າທີ່ສຸດຂອງ CodiumAI ແມ່ນຫຍັງ, ແລະຄຸນສົມບັດເຫຼົ່ານີ້ມີຜົນກະທົບແນວໃດຕໍ່ການຜະລິດຂອງຜູ້ພັດທະນາ?

ອີງຕາມຄໍາຕິຊົມຂອງຜູ້ໃຊ້ທີ່ພວກເຮົາໄດ້ຮັບ, ພວກເຮົາເຫັນວ່າ / ຖາມດ້ວຍລະຫັດບລັອກບໍລິບົດ ແລະ / ການທົດສອບການຜະລິດ ຄຸນສົມບັດຂອງຕົວແທນ Codiumate ແມ່ນໄດ້ຮັບການສະແຫວງຫາຢ່າງສູງ ແລະປັບປຸງຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງນັກພັດທະນາ.

ກັບ / ຖາມດ້ວຍລະຫັດບລັອກບໍລິບົດ (ເບິ່ງເອກະສານທີ່ນີ້: / ຖາມ) ນັກພັດທະນາສາມາດຕັ້ງຄໍາຖາມເປີດກ່ຽວກັບລະຫັດຂອງເຂົາເຈົ້າ, ຫຼືຮ້ອງຂໍໃຫ້ມີການປັບປຸງລະຫັດຫຼືການທົບທວນຄືນໃນລະຫວ່າງກອງປະຊຸມສົນທະນາຟຣີ. ຄຸນນະສົມບັດນີ້ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະສໍາລັບການໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບ codebase, ຍ້ອນວ່າຕົວແບບດັ່ງກ່າວຍັງຮັກສາສະພາບການອັນເຕັມທີ່ຂອງໂຄງການ, ເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດແກ້ໄຂການສອບຖາມທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງແລະສະເພາະ.

ໄດ້ / ການທົດສອບການຜະລິດ (ເບິ່ງເອກະສານທີ່ນີ້: / ການທົດສອບ) ເຄື່ອງມືອະນຸຍາດໃຫ້ນັກພັດທະນາສ້າງຊຸດທົດສອບທີ່ສົມບູນແບບສໍາລັບລະຫັດຂອງພວກເຂົາດ້ວຍການຄລິກດຽວ. ການຂຸດຄົ້ນລະຫັດພຶດຕິກໍາ, ການກໍານົດແລະການແກ້ໄຂຂໍ້ບົກພ່ອງໃນທັນທີ, ແລະການຂະຫຍາຍການຄຸ້ມຄອງລະຫັດຢ່າງໄວວາແມ່ນຊັບສິນອັນໃຫຍ່ຫຼວງຕໍ່ການຜະລິດ.

ຕົວແທນ PR / ການທົບທວນຄືນ (ເບິ່ງເອກະສານທີ່ນີ້ - / ການທົບທວນຄືນ) ຟັງຊັນສະແກນການປ່ຽນແປງລະຫັດ PR ແລະອັດຕະໂນມັດສ້າງການທົບທວນຄືນ PR ເພື່ອຈັບບັນຫາກ່ອນທີ່ນັກພັດທະນາຈະຊຸກຍູ້ການຜະລິດ. ໄດ້

/ ອະທິບາຍ (ເບິ່ງເອກະສານທີ່ນີ້ - / ອະທິບາຍ) ຟັງຊັນສະແກນການປ່ຽນແປງລະຫັດ PR, ແລະສ້າງຄໍາອະທິບາຍສໍາລັບ PR - ຫົວຂໍ້, ປະເພດ, ສະຫຼຸບ, walkthrough, ແລະປ້າຍຊື່ທີ່ປະຫຍັດເວລາແລະພະລັງງານຂອງນັກພັດທະນາພວກເຂົາສາມາດນໍາໃຊ້ກັບວຽກງານທີ່ມີຄວາມຕ້ອງການຫຼືສ້າງສັນຫຼາຍຂຶ້ນ.

CodiumAI ກໍານົດກໍລະນີແຂບແລະພຶດຕິກໍາທີ່ຫນ້າສົງໃສໃນລະຫັດແນວໃດ?

ເຄື່ອງມືຂອງພວກເຮົາສະແກນບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນຂອງຜູ້ພັດທະນາເພື່ອຫາຂໍ້ມູນລະຫັດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການທົດສອບລະຫັດ, ແລະໂດຍໃຊ້ລະບົບຕ່ອງໂສ້ຄວາມຄິດທີ່ກະຕຸ້ນເຕືອນ, ພວກເຮົາສ້າງແຜນທີ່ທຸກພຶດຕິກໍາຂອງລະຫັດທີ່ເປັນໄປໄດ້ ແລະສະແດງໃຫ້ເຂົາເຈົ້າກັບຜູ້ພັດທະນາ. CodiumAI ສາມາດລະບຸພຶດຕິກຳທີ່ໜ້າສົງໄສໄດ້ໂດຍກົງ (ບໍ່ວ່າລຸ້ນທົດສອບ), ໂດຍການລະບຸຄວາມແຕກຕ່າງ ຫຼືຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງລະຫວ່າງສະນິບເພັດຕ່າງກັນ, ຫຼືສະນິບເພັດຂອງລະຫັດ ແລະເອກະສານປະກອບ.

CodiumAI ສະຫນັບສະຫນູນພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ສໍາຄັນ; ທ່ານສາມາດອະທິບາຍຢ່າງລະອຽດວ່າມັນຈັດການກັບຄວາມແຕກຕ່າງຂອງພາສາສະເພາະໃນການວິເຄາະລະຫັດແລະການທົດສອບແນວໃດ?

ສໍາລັບພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ສໍາຄັນ, ເວທີຂອງພວກເຮົາໄປນອກເຫນືອການສະຫນັບສະຫນູນພື້ນຖານໂດຍການປະຕິບັດເຕັກນິກພິເສດ. ເຫຼົ່ານີ້ລວມມີການດຶງຂໍ້ມູນສະເພາະບໍລິບົດ ແລະການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ປັບແຕ່ງໃຫ້ເຫມາະສົມກັບ syntax ແລະ semantics ເປັນເອກະລັກຂອງແຕ່ລະພາສາ. ການປັບແຕ່ງເຫຼົ່ານີ້ກະຕຸ້ນໃຫ້ລວມເອົາຄວາມຮູ້ຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານພາສາ-ໂດເມນເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຜົນໄດ້ຮັບລະດັບອຸດສາຫະກໍາ. ນອກຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາສະຫນອງຄວາມສາມາດໃນການສ້າງສະພາບແວດລ້ອມ runtime ໂດຍສະເພາະສໍາລັບພາສາເຫຼົ່ານີ້, ເຊິ່ງຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມສາມາດຂອງເຄື່ອງມືຂອງພວກເຮົາໃນການກວດສອບແມງໄມ້ແລະສ້າງການທົດສອບການປິ່ນປົວດ້ວຍຕົນເອງຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.

ສໍາລັບພາສາທົ່ວໄປຫນ້ອຍ, ພວກເຮົາໃຊ້ຕົວແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ (LLMs) ທີ່ເຂົ້າໃຈພາສາການຂຽນໂປລແກລມຫຼາຍໂດຍທໍາມະຊາດ. ອັນນີ້ແມ່ນໃຫ້ສົມບູນໂດຍພື້ນຖານໂຄງລ່າງໃນສະພາບການທົ່ວໄປຂອງພວກເຮົາ ແລະລະບົບການກະຕຸ້ນການປັບຕົວ, ເຊິ່ງຮ່ວມກັນສ້າງຄວາມສະດວກໃນການວິເຄາະລະຫັດທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະການສ້າງການທົດສອບໃນທົ່ວສະພາບແວດລ້ອມການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ຫຼາກຫຼາຍ. ໂດຍການໃຊ້ວິທີການສອງລະດັບ, ພວກເຮົາສາມາດຮັບປະກັນການສະຫນັບສະຫນູນທີ່ສົມບູນແບບໂດຍບໍ່ຄໍານຶງເຖິງພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ໃຊ້.

ການປັບປຸງໃນອະນາຄົດອັນໃດທີ່ວາງແຜນໄວ້ສໍາລັບ CodiumAI ເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນແລະເຮັດໃຫ້ວຽກງານຂອງນັກພັດທະນາງ່າຍຂຶ້ນ?

ຍຸດທະສາດການພັດທະນາໃນອະນາຄົດຂອງ CodiumAI ເນັ້ນໃສ່ການເພີ່ມຊຸດເຄື່ອງມື AI ທີ່ມີໃຫ້ເພື່ອເຊື່ອມໂຍງເຂົ້າກັນໃນທຸກຂັ້ນຕອນຂອງວົງຈອນການພັດທະນາຊອບແວ. ໂດຍການໃຊ້ຫຼັກການທາງວິສະວະກໍາການໄຫຼເຂົ້າຂັ້ນສູງເພື່ອເຮັດໃຫ້ການເຮັດວຽກຂອງນັກພັດທະນາມີຄວາມລຽບງ່າຍ, ຕົວແທນຂອງພວກເຮົາຈະໃຫ້ມູນຄ່າທີ່ສໍາຄັນໃນທົ່ວຂັ້ນຕອນຕ່າງໆຂອງການພັດທະນາ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, CodiumAI ມຸ່ງຫມັ້ນທີ່ຈະຮັບປະກັນເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ດີເລີດໃນການຈັດການລະຫັດທີ່ສັບສົນ, ໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງແລະສະຖານະການຂໍ້ຄວາມ, ເຮັດໃຫ້ມັນຂາດບໍ່ໄດ້ໃນວຽກງານການຂຽນໂປຼແກຼມປະຈໍາວັນ. ວິທີການລວມນີ້ມີຈຸດປະສົງເພື່ອຍົກສູງການສະເຫນີຂອງພວກເຮົາເປັນເຄື່ອງມືທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ນໍາໃຊ້ປະຈໍາວັນສໍາລັບນັກພັດທະນາ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບການຜະລິດແລະປະສິດທິພາບໃນຂະບວນການພັດທະນາຊອບແວ.

ຂອບໃຈສໍາລັບການສໍາພາດທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່, ຜູ້ອ່ານທີ່ຕ້ອງການຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມຄວນໄປຢ້ຽມຢາມ CodiumAI.