Optimal AI использует API Gemini для сокращения времени проверки кода на 50%

Обзоры кода, хотя и имеют решающее значение для качества, часто становятся узким местом в быстрой разработке. Optimal AI меняет это. Их миссия: «вернуть инженерам их время» с помощью ИИ для автоматизации проектирования и соответствия. Их решения включают Optibot, ИИ-обозреватель кода, ориентированный на безопасность и соответствие, и платформу аналитики на основе API Gemini, которая оптимизирует скорость разработки.

Ранее Optimal AI сталкивался с проблемами скорости и контекстного понимания, необходимых для действительно эффективного обзора кода AI. «Самой большой проблемой было контекстное понимание — нам нужна была модель, которая могла бы рассматривать наборы изменений кода и фактически контекстуализировать их», — объясняет Сайед Ахмед, соучредитель и технический директор.

Благодаря интеграции API Gemini компания Optimal AI значительно расширила свои возможности:

• Повышенная скорость и точность проверки кода : Optibot, работающий на базе API Gemini, автоматически проверяет запросы на наличие уязвимостей безопасности, рисков соответствия и шаблонов кодирования, предоставляя полезную обратную связь и значительно сокращая время проверки.
• Извлеченные практические инженерные идеи : модели Gemini анализируют данные из GitHub и Jira, чтобы выявить узкие места и оценить эффективность инженерных разработок, эффективно различая продуктивную деятельность и откат кода.
• Сбалансированная скорость и сложность : Optimal AI использует Gemini 2.5 Pro для комплексного анализа и глубокого понимания кода, в то время как Gemini 2.0 Flash обеспечивает скорость, необходимую для задач с малой задержкой, таких как быстрое суммирование.

Реализация оптимального ИИ демонстрирует гибкость API Gemini:

• Использованные модели: :
  • Gemini 2.5 Pro: для глубокого анализа кода, проверок безопасности, контекстной обратной связи по запросам на извлечение и выявления сложных инженерных шаблонов для анализа производительности.
  • Gemini 2.0 Flash: для задач с малой задержкой, таких как сканирование дерева файлов и создание быстрых сводок.
• Основные характеристики и реализация:
  • Контекстное понимание : большое контекстное окно моделей Gemini имеет решающее значение для интерпретации сложных наборов изменений кода и понимания более широких инженерных шаблонов.
  • Поддержка нескольких языков : улучшенная способность моделей Gemini работать с несколькими языками программирования и фреймворками стала значительным достижением для Optimal AI.
  • Google AI Studio : команда активно использует Google AI Studio для быстрого оперативного тестирования, оценки моделей и итераций. «Возможность видеть результаты вместе с кодом реализации значительно облегчила эксперименты для наших инженеров», — отмечает Ахмед.

Влияние интеграции Gemini было значительным для Optimal AI и ее клиентов. Основные результаты включают:

• Сокращение времени цикла запроса на извлечение на 50% : инженеры тратят меньше времени на ожидание отзывов и больше времени на кодирование.
• Быстрое внедрение и расширение среди клиентов : такие компании, как MongoDB, значительно расширили использование Optimal AI, ощутив его преимущества, увеличив число инженеров с 5 до более чем 40.
• Успешный раунд предварительного финансирования в размере 2,25 млн долларов США : он был достигнут в ходе закрытого бета-тестирования, во многом благодаря популярности и результатам, продемонстрированным с помощью функций на базе API Gemini.

Optimal AI сосредоточена на расширении своего набора агентов ИИ для автоматизации еще более повторяющихся задач. В настоящее время они разрабатывают «Code Radar», агента, предназначенного для автономного мониторинга, исправления и защиты кодовых баз. Размышляя о своем пути с Gemini API, Сайед Ахмед дает такой совет коллегам-разработчикам:

«Переходите прямо в Google AI Studio — там лучший инструментарий, лучшая документация, и эксперименты проводятся гораздо эффективнее». Он также подчеркивает: «Используйте все преимущества контекстного окна модели Gemini. Предоставьте моделям как можно больше релевантного контекста... чем больше контекста мы предоставим, тем лучше будет рассуждать ИИ».

Успех Optimal AI демонстрирует, как API Gemini может трансформировать разработку программного обеспечения, позволяя командам создавать более качественное программное обеспечение быстрее.

Готовы к разработке? Изучите документацию API Gemini и начните работу с Google AI Studio уже сегодня.