مشاركة

‫9 نيسان (أبريل) 2025

شركة Optimal AI تستخدِم واجهة برمجة التطبيقات Gemini API لتقليل مدّة مراجعة الرموز البرمجية بنسبة %50

سيد أحمد

المؤسس المشارك ورئيس قسم التكنولوجيا

فيشال دارماديكاري

مهندس حلول المنتجات

صورة رئيسية لعرض AgentOps

على الرغم من أنّ مراجعات الرموز البرمجية ضرورية لضمان الجودة، إلا أنّها غالبًا ما تصبح عائقًا في عملية التطوير السريعة. تغيّر ذلك بفضل الذكاء الاصطناعي الأفضل. مهمتها: "استعادة وقت المهندسين" باستخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة الهندسة والامتثال. تشمل حلولها Optibot، وهو أداة مراجعة الرموز البرمجية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي والتي تركّز على الأمان والامتثال، ومنصة إحصاءات مستندة إلى واجهة برمجة التطبيقات Gemini API تعمل على تحسين سرعة التطوير.

في السابق، واجهت ميزة "الذكاء الاصطناعي الأفضل" تحديات في ما يتعلّق بالسرعة والفهم السياقي اللازمَين لمراجعة رموز الذكاء الاصطناعي الفعّالة حقًا. يوضّح ساييد أحمد، المؤسس المشارك وكبير خبراء التكنولوجيا، أنّ "أكبر تحدّي كان فهم السياق، فكنا بحاجة إلى نموذج يمكنه الاطّلاع على التغييرات في الرموز البرمجية ووضعها في سياقها الفعلي".

الاستفادة من الكفاءة

من خلال دمج Gemini API، حسّنت شركة Optimal AI عروضها بشكل كبير:

  • تحسين سرعة ودقة مراجعة الرموز البرمجية: يراجع Optibot، المستنِد إلى Gemini API، تلقائيًا طلبات سحب الرمز البرمجي بحثًا عن الثغرات الأمنية ومخاطر الامتثال وأنماط الترميز، ما يقدّم ملاحظات وآراء عملية ويقللّ من أوقات المراجعة بشكل كبير.
  • استخراج إحصاءات هندسية قابلة للتنفيذ: تعمل نماذج Gemini على تحليل البيانات من GitHub وJira لتحديد نقاط التوقف وفهم الأداء الهندسي، ما يؤدي إلى التفريق بفعالية بين النشاط المثمر وتغيير الرموز البرمجية.
  • سرعة وتطور متوازنان: يستفيد الذكاء الاصطناعي الأفضل من Gemini 2.5 Pro لإجراء تحليل معقّد وفهم الرموز البرمجية بشكل معمّق، في حين يقدّم Gemini 2.0 Flash السرعة المطلوبة للمهام التي تتطلّب وقت استجابة منخفضًا، مثل الملخصات السريعة.

كيفية استخدام Optimal AI لواجهة برمجة التطبيقات Gemini API

يُظهر تنفيذ الذكاء الاصطناعي الأمثل مرونة Gemini API:

  • النماذج المستخدَمة::
    • ‫Gemini 2.5 Pro: لتحليل الرموز البرمجية بشكل معمّق، وعمليات التحقّق من الأمان، والملاحظات السياقية حول طلبات الربط، وتحديد الأنماط الهندسية المعقدة لتحسين أداء التطبيقات
    • ‫Gemini 2.0 Flash: للمهام التي تتطلّب وقت استجابة منخفضًا، مثل فحص شجرة الملفات وإنشاء ملخّصات سريعة
  • الميزات الرئيسية وتنفيذها::
    • الفهم السياقي: إنّ قدرة استيعاب النماذج في Gemini الكبيرة هي أمر بالغ الأهمية لتفسير التغييرات المعقدة في الرموز البرمجية وفهم الأنماط الهندسية الأوسع نطاقًا.
    • إتاحة استخدام لغات متعددة: حقّقت شركة Optimal AI فوزًا كبيرًا من خلال قدرة نماذج Gemini المحسّنة على التعامل مع لغات برمجة وأطر عمل متعددة.
    • Google AI Studio: يستخدم الفريق Google AI Studio بشكل كبير لاختبار الطلبات السريع وتقييم النماذج وتكرارها. ويشير أحمد إلى أنّ "القدرة على الاطّلاع على النتائج إلى جانب رمز التنفيذ سهّلت على مهندسينا إجراء التجارب بسهولة أكبر".

مقارنة بين مقاييس مراجعة الرموز البرمجية في OpenAI GPT-4 وGemini 1.5 Pro وGemini 2.5 Experimental

النتائج: مراجعات أسرع

كان لتكامل Gemini تأثير كبير في شركة Optimal AI وعملائها. تشمل النتائج الرئيسية ما يلي:

  • انخفاض بنسبة% 50 في أوقات دورة طلب سحب: يقضي المهندسون وقتًا أقل في انتظار المراجعات ووقتًا أكثر في الترميز.
  • التوسّع السريع واستخدام العملاء للميزات بسرعة: زادت شركات مثل MongoDB من استخدامها لخدمة "الذكاء الاصطناعي الأفضل" بشكلٍ كبير بعد الاستفادة من مزاياها، حيث ارتفع عدد المهندسين من 5 إلى أكثر من 40 مهندسًا.
  • جولة تمويل ناجحة بقيمة 2.25 مليون دولار أمريكي في مرحلة ما قبل الطرح: تم تحقيق ذلك في الإصدار التجريبي الخاص، ويعود ذلك إلى حد كبير إلى التأثير والنتائج التي تمّ إثباتها من خلال الميزات المستندة إلى Gemini API.


يقول أحمد: "تحب الفِرق أن يساعدها Optibot في تقليل أوقات مراجعة العلاقات العامة إلى النصف، ما يمنح المهندسين مزيدًا من الوقت لكتابة الرموز البرمجية بدلاً من انتظار الموافقات".

العمل للمستقبل

تركّز شركة Optimal AI على توسيع مجموعة موظفي الدعم من الذكاء الاصطناعي لتنفيذ المزيد من المهام المتكرّرة تلقائيًا. ويعمل الفريق حاليًا على تطوير "رادار الرموز البرمجية"، وهو وكيل مصمّم لمراقبة قواعد الرموز البرمجية بشكل مستقل وتصحيحها وتأمينها. عند التفكير في تجربته مع Gemini API، يقدّم ساييد أحمد هذه النصيحة إلى المطوّرين الآخرين:

"يمكنك الانتقال مباشرةً إلى Google AI Studio، فهي تتضمّن أدوات ووثائق أفضل وتجعل التجربة أكثر فعالية". ويؤكد أيضًا على "الاستفادة إلى أقصى حد من نافذة السياق في نموذج Gemini. يجب تزويد النماذج بأكبر قدر ممكن من السياق ذي الصلة...وكلما زاد السياق الذي قدّمناه، تحسّن استدلال الذكاء الاصطناعي".

يُظهر نجاح Optimal AI كيف يمكن لواجهة برمجة التطبيقات Gemini API أن تغيّر تطوير البرامج، ما يتيح للفِرق إنشاء برامج أفضل وأسرع.

هل أنت على استعداد للإنشاء؟ اطّلِع على مستندات Gemini API وابدأ استخدام Google AI Studio اليوم.