Optimal AI 使用 Gemini API 將程式碼審查時間縮短 50%

雖然程式碼審查對於品質至關重要，但在快速開發作業中，這項作業往往會成為瓶頸。最佳 AI 技術正在改變這個現況。他們的使命是「讓工程師有更多時間專注於其他工作」，透過 AI 技術自動化工程和法規遵循作業。他們的解決方案包括 Optibot，這是一款專注於安全性和法規遵循的 AI 程式碼審查工具，以及 Gemini API 輔助的洞察平台，可提升開發速度。

先前，Optimal AI 在速度和背景資訊方面遇到挑戰，無法有效進行 AI 程式碼審查。共同創辦人兼 CTO 賽義‧艾哈邁 (Syed Ahmed) 解釋：「最大的挑戰是瞭解情境，我們需要能夠查看程式碼變更集並實際將其置入情境的模型。」

透過整合 Gemini API，Optimal AI 大幅提升了產品服務：

• 提升程式碼審查速度和準確度：Optibot 採用 Gemini API，可自動審查提取要求，找出安全漏洞、法規遵循風險和程式碼模式，提供可行的意見回饋，並大幅縮短審查時間。
• 擷取可行的工程師洞察資料：Gemini 模型會分析 GitHub 和 Jira 的資料，找出瓶頸並瞭解工程師的表現，有效區分有助於提升生產力的活動和程式碼流失。
• 平衡速度與精密度：Optimal AI 會使用 Gemini 2.5 Pro 進行複雜分析和深入瞭解程式碼，而 Gemini 2.0 Flash 則可提供快速摘要等低延遲工作所需的速度。

Optimal AI 的導入方式展現了 Gemini API 的彈性：

• 使用的模型：：
  • Gemini 2.5 Pro：提供深入的程式碼分析、安全性檢查、提取要求的內容回饋，以及識別複雜的工程模式，以便提供效能洞察資料。
  • Gemini 2.0 Flash：適用於低延遲時間的工作，例如掃描檔案樹狀結構和產生快速摘要。
• 主要功能與實作方式：：
  • 瞭解脈絡：Gemini 模型的大型脈絡窗口對於解讀複雜的程式碼變更集，以及瞭解更廣泛的工程模式至關重要。
  • 多語言支援：Gemini 模型可處理多種程式設計語言和架構，這對最佳 AI 來說是一大勝利。
  • Google AI Studio：團隊大量使用 Google AI Studio 快速測試提示、評估模型及進行迭代。Ahmed 表示：「能夠一併查看輸出內容和實作程式碼，讓工程師更輕鬆地進行實驗。」

整合 Gemini 對 Optimal AI 及其客戶而言，帶來了重大影響。主要結果包括：

• 提取要求週期縮短 50%：工程師可減少等待審查的時間，將更多時間用於編寫程式碼。
• 客戶快速採用並擴大使用規模：MongoDB 等公司在體驗到 Optimal AI 的優點後，便大幅增加了使用量，從 5 位工程師增加到 40 位以上。
• 成功完成 225 萬美元的種子前期融資輪：這項成就是在私人 Beta 版中達成，主要歸功於 Gemini API 支援功能帶來的吸引力和成效。

Ahmed 表示：「團隊很喜歡 Optibot，因為它能將 PR 審查時間縮短一半，讓工程師有更多時間編寫程式，不必等待核准。」

Optimal AI 專注於擴充 AI 代理人套件，以便自動執行更多重複性工作。他們目前正在開發「Code Radar」，這是一種代理程式，可自動監控、修補及保護程式碼集。回顧他們使用 Gemini API 的歷程，Syed Ahmed 向其他開發人員提供以下建議：

「直接使用 Google AI Studio，這個平台提供更優質的工具和說明文件，可讓實驗更有效率。」他也強調：「充分利用 Gemini 模型的脈絡窗口。盡可能提供相關的背景資訊給模型...我們提供的背景資訊越多，AI 的推理就會越精確。」

最佳 AI 的成功案例證明 Gemini API 如何徹底改變軟體開發作業，讓團隊能夠更快建構更優質的軟體。

準備開始建構了嗎？請參閱 Gemini API 說明文件，並立即開始使用 Google AI Studio。