تجمع CodeRabbit 16 مليون دولار لجلب الذكاء الاصطناعي إلى مراجعات الأكواد

تستغرق مراجعات التعليمات البرمجية — مراجعات النظراء للتعليمات البرمجية التي تساعد المطورين على تحسين جودة التعليمات البرمجية — وقتًا طويلاً. وفقًا لأحد المصادر، فإن 50% من الشركات تقضي ساعتين إلى خمس ساعات أسبوعيًا عليها. بدون عدد كافٍ من الأشخاص، يمكن أن تكون مراجعات التعليمات البرمجية مرهقة وتأخذ المطورين بعيدًا عن الأعمال المهمة الأخرى.

يعتقد هارجوت جيل أن مراجعات التعليمات البرمجية يمكن أن تتم بشكل آلي إلى حد كبير باستخدام الذكاء الاصطناعي. وهو المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة CodeRabbit، التي تحلل التعليمات البرمجية باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لتقديم التعليقات.

قبل تأسيس CodeRabbit، كان جيل مديرًا أول للتكنولوجيا في شركة برمجيات مراكز البيانات Nutanix. انضم إلى الشركة عندما استحوذت Nutanix على شركته الناشئة Netsil في مارس 2018. وكان المؤسس الآخر لشركة CodeRabbit، Gur Singh، قد قاد سابقًا فرق التطوير في منصة مدفوعات الرعاية الصحية ذات العلامة البيضاء، Alegeus.

وفقًا لجيل، تقوم منصة CodeRabbit بأتمتة مراجعات التعليمات البرمجية باستخدام “الاستدلال المتقدم للذكاء الاصطناعي” من أجل “فهم القصد” من وراء التعليمات البرمجية وتقديم تعليقات “قابلة للتنفيذ” و”شبيهة بالإنسان” للمطورين.

قال جيل لـ TechCrunch: “تعتمد أدوات التحليل الثابت التقليدية والأدوات المستخدمة في التحليل على القواعد، وغالبًا ما تولد معدلات إيجابية كاذبة عالية، في حين أن مراجعات النظراء تستغرق وقتًا طويلاً وغير موضوعية”. “على النقيض من ذلك، تعد CodeRabbit منصة تعتمد على الذكاء الاصطناعي أولاً.”

هذه ادعاءات جريئة مع الكثير من الكلمات الطنانة. لسوء الحظ بالنسبة لـ CodeRabbit، تشير الأدلة المتناقلة إلى أن مراجعات التعليمات البرمجية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تميل إلى أن تكون أقل جودة مقارنة بتلك التي يقوم بها الإنسان.

في منشور بالمدونة، يتحدث جريج فوستر من Graphite عن التجارب الداخلية لتطبيق OpenAI’s GPT-4 في مراجعات التعليمات البرمجية. في حين أن النموذج قد يلتقط بعض الأشياء المفيدة – مثل الأخطاء المنطقية البسيطة والأخطاء الإملائية – إلا أنه يولد الكثير من النتائج الإيجابية الخاطئة. حتى محاولات الضبط الدقيق لم تقلل هذه المشكلة بشكل كبير، وفقًا لفوستر.

هذه ليست اكتشافات. وجدت دراسة حديثة أجرتها جامعة ستانفورد أن المهندسين الذين يستخدمون أنظمة إنشاء التعليمات البرمجية هم أكثر عرضة لإدخال ثغرات أمنية في التطبيقات التي يطورونها. حقوق الطبع والنشر هي مصدر قلق مستمر أيضًا.

هناك أيضًا عيوب لوجستية لاستخدام الذكاء الاصطناعي لمراجعة التعليمات البرمجية. وكما يشير فوستر، فإن مراجعات التعليمات البرمجية التقليدية تجبر المهندسين على التعلم من خلال الجلسات والمحادثات مع أقرانهم من المطورين. إن تفريغ المراجعات يهدد مشاركة المعرفة هذه.

يشعر جيل بشكل مختلف. وقال: “يعمل نهج الذكاء الاصطناعي أولاً من CodeRabbit على تحسين جودة التعليمات البرمجية ويقلل بشكل كبير من الجهد اليدوي المطلوب في عملية مراجعة التعليمات البرمجية”.

بعض الناس يشترون الملعب المبيعات. وتدفع حوالي 600 مؤسسة اليوم مقابل خدمات CodeRabbit، كما يزعم جيل، كما أن CodeRabbit في مرحلة تجريبية مع “عدة” شركات مدرجة في قائمة Fortune 500.

كما أن لديها استثمارات: أعلنت CodeRabbit اليوم عن جولة تمويل من السلسلة A بقيمة 16 مليون دولار بقيادة CRV، بمشاركة Flex Capital وEngineering Capital. وبذلك يصل إجمالي الشركة إلى ما يقل قليلاً عن 20 مليون دولار، وسيتم تخصيص الأموال الجديدة لتوسيع وظائف المبيعات والتسويق وعروض المنتجات في CodeRabbit المكونة من 10 أشخاص، مع التركيز على تعزيز قدرات تحليل الثغرات الأمنية.

وقال جيل: “سنستثمر في عمليات تكامل أعمق مع منصات مثل Jira وSlack، بالإضافة إلى التحليلات وأدوات إعداد التقارير المستندة إلى الذكاء الاصطناعي”، مضيفًا أن شركة CodeRabbbit، ومقرها منطقة الخليج، بصدد إنشاء مكتب جديد في بنغالور إنه يضاعف حجم الفريق تقريبًا. “ستقدم المنصة أيضًا أتمتة الذكاء الاصطناعي المتقدمة لإدارة التبعية، وإعادة هيكلة التعليمات البرمجية، وإنشاء اختبار الوحدة، وتوليد الوثائق.”