Optimal AI, Gemini API를 사용하여 코드 검토 시간을 50% 단축

코드 검토는 품질에 매우 중요하지만 빠른 속도의 개발에서는 병목 현상을 일으키는 경우가 많습니다. 최적화 AI가 이러한 상황을 변화시키고 있습니다. 엔지니어링 및 규정 준수를 자동화하는 AI를 사용하여 '엔지니어의 시간을 되찾아 드리겠다'는 사명을 가지고 있습니다. 솔루션에는 보안 및 규정 준수에 중점을 둔 AI 코드 검토 도구인 Optibot과 개발 속도를 최적화하는 Gemini API 기반 인사이트 플랫폼이 포함됩니다.

이전에는 Optimal AI가 진정으로 효과적인 AI 코드 검토에 필요한 속도와 문맥 이해에 어려움을 겪었습니다. 공동 창립자 겸 CTO인 사이드 아메드가 설명합니다. "가장 큰 어려움은 문맥 이해였습니다. 코드 변경사항을 살펴보고 실제로 문맥을 부여할 수 있는 모델이 필요했습니다."

Optimal AI는 Gemini API를 통합하여 제품을 크게 개선했습니다.

• 코드 검토 속도 및 정확성 향상: Gemini API를 기반으로 하는 Optibot은 보안 취약점, 규정 준수 위험, 코딩 패턴에 대한 풀 요청을 자동으로 검토하여 조치 가능한 의견을 제공하고 검토 시간을 대폭 단축합니다.
• 실행 가능한 엔지니어링 통계 추출: Gemini 모델은 GitHub 및 Jira의 데이터를 분석하여 병목 현상을 파악하고 엔지니어링 실적을 파악하여 생산적인 활동과 코드 변경을 효과적으로 구분합니다.
• 속도와 정교함의 균형: 최적화된 AI는 복잡한 분석과 심층적인 코드 이해를 위해 Gemini 2.5 Pro를 활용하고, Gemini 2.0 Flash는 빠른 요약과 같은 지연 시간이 짧은 작업에 필요한 속도를 제공합니다.

Optimal AI의 구현은 Gemini API의 유연성을 보여줍니다.

• 사용된 모델::
  • Gemini 2.5 Pro: 심층적인 코드 분석, 보안 검사, 풀 리퀘스트에 대한 문맥적 의견, 성능 통계를 위한 복잡한 엔지니어링 패턴 식별
  • Gemini 2.0 Flash: 파일 트리 스캔 및 빠른 요약 생성과 같은 지연 시간이 짧은 작업에 사용합니다.
• 주요 기능 및 구현:
  • 문맥 이해: Gemini 모델의 대규모 컨텍스트 창은 복잡한 코드 변경사항을 해석하고 더 광범위한 엔지니어링 패턴을 이해하는 데 중요합니다.
  • 다국어 지원: Gemini 모델의 향상된 프로그래밍 언어 및 프레임워크 처리 기능은 Optimal AI에 큰 도움이 되었습니다.
  • Google AI Studio: Google AI Studio는 빠른 프롬프트 테스트, 모델 평가, 반복에 많이 사용됩니다. 아메드님은 "구현 코드와 함께 출력을 볼 수 있으므로 엔지니어가 실험을 훨씬 더 쉽게 할 수 있었습니다."라고 말합니다.

Gemini 통합은 Optimal AI와 고객에게 큰 영향을 미쳤습니다. 주요 결과는 다음과 같습니다.

• 풀 리퀘스트 주기 시간이 50% 단축: 엔지니어가 검토를 기다리는 데 드는 시간을 줄이고 코딩에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
• 고객의 빠른 도입 및 확장: MongoDB와 같은 기업은 Optimal AI의 이점을 경험한 후 엔지니어 수를 5명에서 40명 이상으로 늘려 사용량을 크게 늘렸습니다.
• 225만 달러 규모의 프리시드 투자 라운드 성공: 비공개 베타에서 달성했으며, 이는 주로 Gemini API 기반 기능으로 얻은 관심과 결과에 힘입었습니다.

"Optibot을 사용하면 PR 검토 시간을 절반으로 줄일 수 있어 엔지니어가 승인을 기다리는 대신 코딩에 더 많은 시간을 할애할 수 있다는 점이 팀에 큰 호응을 얻고 있습니다."라고 Ahmed는 말합니다.

Optimal AI는 더 많은 반복 작업을 자동화하기 위해 AI 상담사 제품군을 확장하는 데 주력하고 있습니다. 현재 코드베이스를 자동으로 모니터링, 패치, 보호하도록 설계된 에이전트인 'Code Radar'를 개발하고 있습니다. Gemini API를 사용한 경험을 되돌아본 사이드 아메드님은 동료 개발자에게 다음과 같은 조언을 전합니다.

"Google AI 스튜디오로 바로 이동하세요. 더 나은 도구와 문서가 제공되며 실험을 훨씬 더 효율적으로 할 수 있습니다." 또한 'Gemini 모델의 컨텍스트 윈도우를 최대한 활용하세요. 모델에 최대한 관련성 높은 맥락을 제공합니다. 맥락을 많이 제공할수록 AI의 추론이 개선되었습니다."

Optimal AI의 성공은 Gemini API가 소프트웨어 개발을 혁신하여 팀이 더 나은 소프트웨어를 더 빠르게 빌드할 수 있도록 지원하는 방법을 보여줍니다.

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