Tinjauan kode adalah tautan penting dalam pengembangan perangkat lunak, tetapi karakteristik yang memakan waktu dan intensif tenaga kerja selalu mengganggu pengembang. Metode tinjauan kode tradisional, seperti tinjauan sejawat buatan dan alat analisis statis berbasis aturan, adalah efisiensi rendah dan rentan terhadap kesalahpahaman. Coderabbit mengklaim bahwa penggunaan teknologi kecerdasan buatan dapat sangat mengotomatiskan proses peninjauan kode untuk menghemat banyak waktu. Namun, apakah tinjauan kode yang digerakkan AI benar-benar dapat mencapai hasil yang diharapkan, masih ada kontroversi.
Dalam lingkaran teknologi, diskusi hangat tentang tinjauan kode sedang dipentaskan. Hari -hari ketika Anda menghabiskan 2 hingga 5 jam seminggu dapat segera menjadi sejarah.
Tinjauan kode, tautan ini yang membuat pengembang mencintai dan membenci, selalu menjadi cara penting untuk meningkatkan kualitas kode. Namun, juga diketahui dengan baik. Menurut statistik, setengah dari perusahaan menghabiskan 2 hingga 5 jam seminggu. Lebih buruk lagi, jika orang tidak mencukupi, tinjauan kode dapat menjadi lubang tanpa dasar, menelan waktu dan energi pengembang.
Pernyataan Sumber Gambar: Gambar dari AI, Penyedia Layanan Otorisasi Gambar Midjourney
Pada saat ini, co -founder dan CEO Harjot Gill dari Coderabbit menonjol, mengklaim bahwa mereka dapat menggunakan kecerdasan buatan untuk mengotomatiskan proses peninjauan kode. Gill bukan pemula yang masih baru. Pendiri lain Gur Singh juga seorang veteran yang berpengalaman dan memimpin tim pengembangan di platform pembayaran medis Alegeus.
Gill mengatakan dengan keyakinan bahwa platform coderabit menggunakan penalaran AI canggih untuk memahami niat di balik kode dan memberikan umpan balik kepada pengembang dari umpan balik orang. Apakah kedengarannya bagus? Gill belum lupa metode tradisional: alat analisis statis tradisional dan pemeriksa kode didasarkan pada aturan, sering menghasilkan tingkat kesalahan yang tinggi, dan peer review adalah waktu yang memakan waktu dan subyektif. Sebaliknya, Coderabbit adalah platform prioritas AI.
Namun, kata -kata yang luar biasa ini penuh dengan berbagai kosa kata yang modis, yang membuat orang meragukan keasliannya. Faktanya, ada bukti bahwa tinjauan kode dari kode yang digerakkan AI mungkin tidak lebih dapat diandalkan daripada yang berpartisipasi secara artifisial.
Grafit's Greg Foster membagikan hasil eksperimen dari tinjauan kode GPT-4 dari OpenAi dalam posting blog untuk posting blog. Meskipun model AI dapat menangkap beberapa hal yang berguna, seperti kesalahan logika kecil dan kesalahan ejaan, itu juga menghasilkan banyak kesalahan. Foster mengatakan bahwa bahkan jika Anda mencoba untuk mendenda -ke model, kesalahpahaman ini belum dikurangi secara signifikan.
Jadi, bisakah coderabbit benar -benar menyelesaikan masalah ini? Atau apakah ini hype lain dari tipuan pemasaran AI? Saat ini, kami belum melihat data kinerja spesifik Coderabbit, jadi kami tidak dapat membuat penilaian yang akurat tentang efeknya.
Bagaimanapun, upaya Coderabbit mencerminkan pengejaran efisiensi yang tak henti -hentinya dalam industri teknologi. Meskipun AI mungkin tidak sepenuhnya digantikan oleh tinjauan kode buatan, itu mungkin memberikan bantuan yang berharga bagi pengembang dalam beberapa aspek.
Di masa depan, kita mungkin melihat lebih banyak alat peninjauan kode yang dibawa AI. Alat -alat ini dapat membantu pengembang menemukan beberapa kesalahan umum, memungkinkan mereka untuk menempatkan lebih banyak energi pada masalah kompleks yang membutuhkan kebijaksanaan manusia.
Alat sensor kode AI Coderabbit dapat benar -benar menyelesaikan titik rasa sakit industri, masih harus diuji. Namun, usahanya tidak diragukan lagi mempromosikan pengembangan teknologi tinjauan kode, menunjukkan bahwa teknologi AI akan memainkan peran yang lebih besar dalam pengembangan perangkat lunak di masa depan.