L'AI ottimale utilizza l'API Gemini per ridurre i tempi di revisione del codice del 50%

Le revisioni del codice, sebbene fondamentali per la qualità, spesso diventano un collo di bottiglia nello sviluppo rapido. L'AI ottimale sta cambiando la situazione. La loro missione: "restituire il tempo agli ingegneri" utilizzando l'IA per automatizzare l'ingegneria e la conformità. Le sue soluzioni includono Optibot, un revisore del codice AI incentrato su sicurezza e conformità, e una piattaforma di approfondimenti basata sull'API Gemini che ottimizza la velocità di sviluppo.

In precedenza, Optimal AI aveva difficoltà con la velocità e la comprensione contestuale necessarie per una revisione del codice AI davvero efficace. "La sfida più grande è stata la comprensione contestuale: avevamo bisogno di un modello in grado di esaminare le modifiche al codice e metterle in un contesto", spiega Syed Ahmed, cofondatore e CTO.

Grazie all'integrazione dell'API Gemini, Optimal AI ha migliorato notevolmente le proprie offerte:

• Maggiore velocità e accuratezza della revisione del codice: Optibot, basato sull'API Gemini, esamina automaticamente le richieste pull per rilevare vulnerabilità di sicurezza, rischi di conformità e pattern di programmazione, fornendo feedback utili e riducendo notevolmente i tempi di revisione.
• Approfondimenti strategici estratti per l'engineering: i modelli Gemini analizzano i dati di GitHub e Jira per identificare i colli di bottiglia e comprendere il rendimento dell'engineering, distinguendo in modo efficace l'attività produttiva dal churn del codice.
• Velocità e sofisticatezza bilanciate: l'AI ottimale sfrutta Gemini 2.5 Pro per analisi complesse e comprensione approfondita del codice, mentre Gemini 2.0 Flash offre la velocità necessaria per attività a bassa latenza come i riepiloghi rapidi.

L'implementazione di Optimal AI mostra la flessibilità dell'API Gemini:

• Modelli utilizzati::
  • Gemini 2.5 Pro: per analisi approfondite del codice, controlli di sicurezza, feedback contestuale sulle richieste pull e identificazione di pattern di progettazione complessi per approfondimenti sulle prestazioni.
  • Gemini 2.0 Flash: per attività a bassa latenza come la scansione dell'albero dei file e la generazione di riepiloghi rapidi.
• Funzionalità principali e implementazione::
  • Comprensione contestuale: la grande finestra contestuale dei modelli Gemini è fondamentale per interpretare set di modifiche di codice complesse e comprendere modelli di ingegneria più ampi.
  • Supporto multilingue: la maggiore capacità dei modelli Gemini di gestire più linguaggi di programmazione e framework è stata un risultato significativo per l'AI ottimale.
  • Google AI Studio: il team utilizza molto Google AI Studio per testare rapidamente i prompt, valutare i modelli e eseguire l'iterazione. "La possibilità di visualizzare gli output insieme al codice di implementazione ha semplificato notevolmente la sperimentazione per i nostri ingegneri", osserva Ahmed.

L'impatto dell'integrazione di Gemini è stato significativo per Optimal AI e i suoi clienti. Ecco alcuni dei risultati principali:

• Riduzione del 50% dei tempi di ciclo delle richieste pull: gli ingegneri passano meno tempo in attesa delle revisioni e più tempo a scrivere codice.
• Rapida adozione ed espansione da parte dei clienti: aziende come MongoDB hanno aumentato notevolmente l'utilizzo di Optimal AI dopo aver sperimentato i suoi vantaggi, passando da 5 a oltre 40 ingegneri.
• Raccolta di fondi pre-seed di 2,25 milioni di dollari: questo risultato è stato raggiunto in versione beta privata, in gran parte grazie all'interesse e ai risultati dimostrati con le funzionalità basate sull'API Gemini.

"I team apprezzano molto il fatto che Optibot li aiuti a dimezzare i tempi di revisione delle RP, consentendo agli ingegneri di dedicare più tempo alla programmazione anziché attendere le approvazioni", afferma Ahmed.

Optimal AI si concentra sull'espansione della suite di agenti IA per automatizzare ancora di più le attività ripetitive. Attualmente sta sviluppando "Code Radar", un agente progettato per monitorare, correggere e proteggere autonomamente le basi di codice. Ripensando al suo percorso con l'API Gemini, Syed Ahmed offre questo consiglio ai colleghi sviluppatori:

"Vai direttamente a Google AI Studio: ha strumenti e documentazione migliori e rende la sperimentazione molto più efficiente." Sottolinea inoltre: "Sfrutta al meglio la finestra contestuale del modello Gemini. Fornisci ai modelli il maggior contesto pertinente possibile… più contesto forniamo, migliore diventa il ragionamento dell'IA".

Il successo di Optimal AI dimostra come l'API Gemini possa trasformare lo sviluppo software, consentendo ai team di creare software migliori e più velocemente.

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