AI Optimal Menggunakan Gemini API untuk Mengurangi Waktu Peninjauan Kode sebesar 50%

Meskipun penting untuk kualitas, peninjauan kode sering kali menjadi bottleneck dalam pengembangan yang cepat. AI Optimal mengubahnya. Misi mereka: "memberi engineer waktu mereka kembali" menggunakan AI untuk mengotomatiskan engineering dan kepatuhan. Solusi mereka mencakup Optibot, peninjau kode AI yang berfokus pada keamanan dan kepatuhan, serta platform insight yang didukung oleh Gemini API yang mengoptimalkan kecepatan pengembangan.

Sebelumnya, Optimal AI menghadapi tantangan terkait kecepatan dan pemahaman kontekstual yang diperlukan untuk peninjauan kode AI yang benar-benar efektif. "Tantangan terbesarnya adalah pemahaman kontekstual—kami memerlukan model yang dapat melihat changeset kode dan benar-benar mengontekstualisasinya", jelas Syed Ahmed, Co-founder & CTO.

Dengan mengintegrasikan Gemini API, Optimal AI telah meningkatkan penawarannya secara signifikan:

• Meningkatkan kecepatan dan akurasi peninjauan kode: Optibot, yang didukung oleh Gemini API, secara otomatis meninjau permintaan pull untuk menemukan kerentanan keamanan, risiko kepatuhan, dan pola coding, memberikan masukan yang bisa ditindaklanjuti, serta mengurangi waktu peninjauan secara drastis.
• Mengekstrak insight engineering yang bisa ditindaklanjuti: Model Gemini menganalisis data dari GitHub dan Jira untuk mengidentifikasi bottleneck dan memahami performa engineering, yang secara efektif membedakan antara aktivitas produktif dan churn kode.
• Kecepatan dan kecanggihan yang seimbang: AI Optimal memanfaatkan Gemini 2.5 Pro untuk analisis kompleks dan pemahaman kode yang mendalam, sedangkan Gemini 2.0 Flash memberikan kecepatan yang diperlukan untuk tugas dengan latensi rendah seperti ringkasan cepat.

Penerapan AI yang optimal menunjukkan fleksibilitas Gemini API:

• Model yang digunakan::
  • Gemini 2.5 Pro: Untuk analisis kode mendalam, pemeriksaan keamanan, masukan kontekstual pada permintaan pull, dan mengidentifikasi pola engineering yang kompleks untuk insight performa.
  • Gemini 2.0 Flash: Untuk tugas dengan latensi rendah seperti pemindaian hierarki file dan pembuatan ringkasan cepat.
• Fitur utama & penerapan::
  • Pemahaman kontekstual: Jendela konteks besar model Gemini sangat penting untuk menafsirkan perubahan set kode yang kompleks dan memahami pola engineering yang lebih luas.
  • Dukungan multibahasa: Peningkatan kemampuan model Gemini untuk menangani beberapa bahasa dan framework pemrograman adalah pencapaian yang signifikan bagi Optimal AI.
  • Google AI Studio: Tim ini sangat mengandalkan Google AI Studio untuk pengujian perintah, evaluasi model, dan iterasi yang cepat. "Kemampuan untuk melihat output bersama dengan kode penerapan telah mempermudah engineer kami untuk bereksperimen", kata Ahmed.

Dampak integrasi Gemini sangat signifikan bagi Optimal AI dan pelanggannya. Hasil utama mencakup:

• Pengurangan waktu siklus permintaan pull sebesar 50%: Engineer menghabiskan lebih sedikit waktu untuk menunggu peninjauan dan lebih banyak waktu untuk melakukan coding.
• Adopsi dan perluasan pelanggan yang cepat: Perusahaan seperti MongoDB telah meningkatkan penggunaan Optimal AI secara signifikan setelah merasakan manfaatnya, yang meningkat dari 5 menjadi lebih dari 40 engineer.
• Mencapai putaran pendanaan pra-tahap awal sebesar $2,25 juta: Hal ini dicapai dalam versi beta pribadi, yang sebagian besar didorong oleh traksi dan hasil yang ditunjukkan dengan fitur yang didukung Gemini API.

"Tim menyukai bahwa Optibot membantu mereka memangkas waktu peninjauan PR menjadi setengahnya, sehingga para engineer dapat menghabiskan lebih banyak waktu untuk melakukan coding, bukan menunggu persetujuan," ujar Ahmed.

Optimal AI berfokus untuk memperluas rangkaian agen AI-nya guna mengotomatiskan lebih banyak tugas berulang. Saat ini, mereka sedang mengembangkan "Code Radar", agen yang dirancang untuk memantau, menerapkan patch, dan mengamankan codebase secara otomatis. Dengan merenungkan perjalanannya menggunakan Gemini API, Syed Ahmed memberikan saran ini kepada sesama developer:

"Langsung gunakan Google AI Studio—alat ini memiliki alat yang lebih baik, dokumentasi yang lebih baik, dan membuat eksperimen jauh lebih efisien." Ia juga menekankan, "Manfaatkan jendela konteks model Gemini sepenuhnya. Berikan konteks yang relevan sebanyak mungkin ke model...semakin banyak konteks yang kami berikan, semakin baik penalaran AI."

Keberhasilan Optimal AI menunjukkan bagaimana Gemini API dapat mengubah pengembangan software, sehingga tim dapat membuat software yang lebih baik dengan lebih cepat.

Siap untuk mem-build? Jelajahi dokumentasi Gemini API dan mulai gunakan Google AI Studio sekarang.