A Optimal AI usa a API Gemini para reduzir o tempo de revisão de código em 50%

As revisões de código, embora sejam essenciais para a qualidade, muitas vezes se tornam um gargalo no desenvolvimento rápido. A IA ideal está mudando isso. A missão deles é "dar aos engenheiros o tempo de que precisam" usando a IA para automatizar a engenharia e o compliance. As soluções incluem o Optibot, um revisor de código de IA focado em segurança e compliance, e uma plataforma de insights com a API Gemini que otimiza a velocidade de desenvolvimento.

Antes, a Optimal AI enfrentava desafios com a velocidade e o entendimento contextual necessários para uma análise de código de IA realmente eficaz. "O maior desafio foi o entendimento contextual. Precisávamos de um modelo que pudesse analisar as mudanças de código e contextualizá-las", explica Syed Ahmed, cofundador e CTO.

Ao integrar a API Gemini, a Optimal AI melhorou significativamente as ofertas:

• Aumento da velocidade e precisão da análise de código: o Optibot, com tecnologia da API Gemini, analisa automaticamente as solicitações de envio em busca de vulnerabilidades de segurança, riscos de compliance e padrões de programação, oferecendo feedback útil e reduzindo drasticamente o tempo de análise.
• Insights úteis de engenharia extraídos: os modelos do Gemini analisam dados do GitHub e do Jira para identificar gargalos e entender o desempenho da engenharia, diferenciando de forma eficaz a atividade produtiva e a rotatividade do código.
• Velocidade e sofisticação equilibradas: a IA ideal aproveita o Gemini 2.5 Pro para análises complexas e compreensão detalhada do código, enquanto o Gemini 2.0 Flash oferece a velocidade necessária para tarefas de baixa latência, como resumos rápidos.

A implementação da Optimal AI mostra a flexibilidade da API Gemini:

• Modelos usados:
  • Gemini 2.5 Pro: para análise detalhada de código, verificações de segurança, feedback contextual em solicitações de pull e identificação de padrões de engenharia complexos para insights de desempenho.
  • Gemini 2.0 Flash: para tarefas de baixa latência, como a verificação da árvore de arquivos e a geração de resumos rápidos.
• Principais recursos e implementação:
  • Entendimento contextual: a janela de contexto grande dos modelos do Gemini é crucial para interpretar mudanças complexas de código e entender padrões de engenharia mais amplos.
  • Suporte a vários idiomas: a capacidade aprimorada dos modelos Gemini de lidar com várias linguagens de programação e frameworks foi uma vitória significativa para a Optimal AI.
  • Google AI Studio: a equipe usa bastante o Google AI Studio para testes rápidos de comandos, avaliação de modelos e iteração. "A capacidade de conferir as saídas com o código de implementação facilitou muito a experimentação dos nossos engenheiros", afirma Ahmed.

A integração do Gemini foi significativa para a Optimal AI e seus clientes. Os principais resultados incluem:

• Redução de 50% no tempo do ciclo de solicitação de pull: os engenheiros passam menos tempo esperando por análises e mais tempo programando.
• Adoção e expansão rápida dos clientes: empresas como a MongoDB aumentaram significativamente o uso da Optimal AI depois de conhecer os benefícios, passando de cinco para mais de 40 engenheiros.
• Rodada de financiamento de US $2,25 milhões: isso foi alcançado na versão Beta privada, em grande parte impulsionada pela tração e pelos resultados demonstrados com os recursos da API Gemini.

"As equipes adoram que o Optibot ajuda a reduzir pela metade o tempo de revisão de PR, liberando os engenheiros para passar mais tempo codificando em vez de esperar por aprovações", explica Ahmed.

A Optimal AI está focada em expandir o conjunto de agentes de IA para automatizar ainda mais tarefas repetitivas. Atualmente, eles estão desenvolvendo o "Code Radar", um agente projetado para monitorar, corrigir e proteger bases de código de forma autônoma. Ao refletir sobre sua jornada com a API Gemini, Syed Ahmed oferece este conselho a outros desenvolvedores:

"Acesse diretamente o Google AI Studio, que tem ferramentas e documentação melhores, além de tornar a experimentação muito mais eficiente." Ele também enfatiza: "Aproveite ao máximo a janela de contexto do modelo do Gemini. Alimentamos os modelos com o máximo de contexto relevante possível. Quanto mais contexto fornecemos, melhor o raciocínio da IA se tornou."

O sucesso da Optimal AI demonstra como a API Gemini pode transformar o desenvolvimento de software, permitindo que as equipes criem softwares melhores com mais rapidez.

Tudo pronto para criar? Conheça a documentação da API Gemini e comece a usar o Google AI Studio hoje mesmo.