Масштабирование понимания кода: как Jolt AI использует API Gemini

Разработчики, работающие с разросшимися кодовыми базами промышленного масштаба, знают, как это сложно. Понимание контекста, поиск нужных файлов и внесение изменений могут показаться блужданием по лабиринту. Jolt AI решает эту проблему с помощью инструмента кодогенерации и чата, разработанного специально для реальных кодовых баз, состоящих из более чем 100 тысяч строк. Их секретное оружие для обеспечения скорости и точности? API Gemini, в частности, Gemini 2.0 Flash.

Миссия Jolt AI — дать разработчикам возможность мгновенно понимать и вносить свой вклад в любую кодовую базу. Многие современные инструменты не справляются с большими существующими кодовыми базами и требуют от пользователей вручную выбирать файлы контекста. Это утомительно и непрактично. Jolt AI использует новый семантический поиск, который точно и автоматически определяет нужные файлы контекста. Это кардинально меняет подход к разработке функций, исправлению ошибок, адаптации и многому другому.

Перед Jolt AI стояла задача найти модель, которая могла бы обеспечить работу их поискового конвейера, сочетая в себе скорость, согласованность и понимание кода. «Мы стремились ускорить три этапа поиска кода, выполняемых с помощью ИИ», — объясняет Ев Спектор, генеральный директор Jolt AI. «Каждый этап требует понимания различных языков программирования, фреймворков, пользовательского кода и намерений пользователя».

Встречайте Gemini 2.0 Flash. Для Jolt AI эта модель обеспечила необходимый скачок производительности. «После быстрой настройки нам удалось добиться более стабильного и качественного результата с Gemini 2.0 Flash, чем с более медленной и объёмной моделью другого поставщика», — отмечает Спектор.

Как Jolt AI использует Gemini 2.0 Flash? Он обеспечивает несколько ключевых этапов поиска кода, обеспечивая скорость и точность, необходимые для навигации и понимания обширных репозиториев. Хотя точные детали — их «секретный ингредиент», эффект очевиден: Gemini 2.0 Flash позволяет Jolt AI быстро находить нужную информацию в сложных кодовых базах.

Переход на API Gemini оказался невероятно эффективным. «Пара часов ушла на внедрение SDK, и два дня ушли на оперативную настройку и тестирование», — сообщает Спектор. Команда также использовала Google AI Studio для оперативного формирования идей и настройки, оптимизируя процесс разработки.

Переход на Gemini 2.0 Flash дал впечатляющие результаты для Jolt AI:

• Сокращение времени отклика на 70–80 %: этапы поиска, выполняемые с помощью ИИ, стали значительно быстрее.
• Более качественные и последовательные ответы: пользователи получают лучшие результаты более чем в два раза быстрее.
• Снижение затрат на 80%: перенесенные рабочие нагрузки ИИ теперь стали значительно более экономичными.

Jolt AI активно расширяет поддержку IDE с помощью готовящегося плагина JetBrains и изучает возможности API. Спектор с энтузиазмом относится к широкому потенциалу Jolt AI в различных сферах деятельности: от помощи разработчикам и руководителям инженерных подразделений до поддержки служб поддержки клиентов и автоматизации процессов разработки ИИ-кода.

Размышляя о своем пути к API Gemini, Спектор дает такой совет коллегам-разработчикам:

«Gemini 2.0 Flash мощнее, чем вы думаете, не стоит недооценивать его. Он очень хорошо запоминает данные — гораздо лучше, чем некоторые медленные и более дорогие модели». Он также призывает разработчиков изучить новейшие модели семейства Gemini: «Новое поколение, Gemini 2.0 Flash и Gemini 2.5 Pro, заслуживает внимания. Gemini 2.0 Flash сделал наш продукт вдвое быстрее, одновременно повысив качество отклика. Новые модели — это важный шаг вперёд».

История успеха Jolt AI наглядно демонстрирует, как скорость и возможности Gemini 2.0 Flash могут значительно улучшить инструменты разработки на базе ИИ, особенно те, которые имеют дело со сложностью больших кодовых баз.

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