Optimal AI Menggunakan Gemini API untuk Memangkas Waktu Peninjauan Kode hingga 50%

Peninjauan kode, meskipun penting untuk kualitas, sering kali menjadi hambatan dalam pengembangan yang serba cepat. Optimal AI mengubahnya. Misi mereka: "mengembalikan waktu para engineer" dengan menggunakan AI untuk mengotomatiskan engineering dan kepatuhan. Solusi mereka mencakup Optibot, peninjau kode AI yang berfokus pada keamanan dan kepatuhan, serta platform insight yang didukung oleh Gemini API yang mengoptimalkan kecepatan pengembangan.

Sebelumnya, Optimal AI menghadapi tantangan terkait kecepatan dan pemahaman kontekstual yang diperlukan untuk peninjauan kode AI yang benar-benar efektif. "Tantangan terbesarnya adalah pemahaman kontekstual—kami memerlukan model yang dapat melihat changeset kode dan benar-benar mengontekstualisasikannya," jelas Syed Ahmed, Co-founder & CTO.

Dengan mengintegrasikan Gemini API, Optimal AI telah meningkatkan penawarannya secara signifikan:

• Meningkatkan kecepatan dan akurasi peninjauan kode: Optibot, yang didukung oleh Gemini API, secara otomatis meninjau permintaan pull untuk mengetahui kerentanan keamanan, risiko kepatuhan, dan pola coding, memberikan masukan yang dapat ditindaklanjuti, dan secara signifikan mengurangi waktu peninjauan.
• Mengekstrak insight engineering yang dapat ditindaklanjuti: Model Gemini menganalisis data dari GitHub dan Jira untuk mengidentifikasi hambatan dan memahami performa engineering, sehingga secara efektif membedakan antara aktivitas produktif dan churn kode.
• Kecepatan dan kecanggihan yang seimbang: AI Optimal memanfaatkan Gemini 2.5 Pro untuk analisis kompleks dan pemahaman kode mendalam, sementara Gemini 2.0 Flash memberikan kecepatan yang diperlukan untuk tugas latensi rendah seperti ringkasan cepat.

Implementasi Optimal AI menunjukkan fleksibilitas Gemini API:

• Model yang digunakan::
  • Gemini 2.5 Pro: Untuk analisis kode mendalam, pemeriksaan keamanan, masukan kontekstual pada permintaan pull, dan mengidentifikasi pola teknik yang kompleks untuk insight performa.
  • Gemini 2.0 Flash: Untuk tugas latensi rendah seperti pemindaian struktur file dan pembuatan ringkasan cepat.
• Fitur utama & penerapan::
  • Pemahaman kontekstual: Jendela konteks besar model Gemini sangat penting untuk menafsirkan perubahan set kode yang kompleks dan memahami pola teknik yang lebih luas.
  • Dukungan multi-bahasa: Kemampuan model Gemini yang ditingkatkan untuk menangani beberapa bahasa dan framework pemrograman merupakan pencapaian penting bagi Optimal AI.
  • Google AI Studio: Tim ini banyak menggunakan Google AI Studio untuk pengujian perintah, evaluasi model, dan iterasi yang cepat. "Kemampuan untuk melihat output bersama dengan kode penerapan telah mempermudah eksperimen bagi engineer kami," kata Ahmed.

Dampak integrasi Gemini sangat signifikan bagi Optimal AI dan pelanggannya. Hasil utama meliputi:

• Pengurangan waktu siklus permintaan penarikan sebesar 50%: Engineer menghabiskan lebih sedikit waktu untuk menunggu peninjauan dan lebih banyak waktu untuk coding.
• Adopsi dan ekspansi pelanggan yang cepat: Perusahaan seperti MongoDB telah meningkatkan penggunaan Optimal AI secara signifikan setelah merasakan manfaatnya, dari 5 hingga lebih dari 40 engineer.
• Putaran pendanaan pra-seed senilai $2,25 juta yang berhasil: Hal ini dicapai dalam beta pribadi, yang sebagian besar didorong oleh daya tarik dan hasil yang ditunjukkan dengan fitur yang didukung Gemini API.

"Tim menyukai Optibot karena membantu mereka memangkas waktu peninjauan PR hingga setengahnya, sehingga engineer dapat menghabiskan lebih banyak waktu untuk membuat kode, bukan menunggu persetujuan," kata Ahmed.

Optimal AI berfokus untuk memperluas rangkaian agen AI-nya guna mengotomatiskan lebih banyak tugas berulang. Saat ini, mereka sedang mengembangkan "Code Radar", sebuah agen yang dirancang untuk memantau, menerapkan patch, dan mengamankan codebase secara mandiri. Merefleksikan perjalanannya dengan Gemini API, Syed Ahmed memberikan saran berikut kepada sesama developer:

"Langsung saja buka Google AI Studio—alatnya lebih baik, dokumentasinya lebih baik, dan eksperimen menjadi jauh lebih efisien." Dia juga menekankan, "Manfaatkan sepenuhnya jendela konteks model Gemini. Berikan konteks yang relevan sebanyak mungkin ke model...semakin banyak konteks yang kami berikan, semakin baik penalaran AI."

Keberhasilan Optimal AI menunjukkan bagaimana Gemini API dapat mengubah pengembangan software, sehingga memungkinkan tim membuat software yang lebih baik dengan lebih cepat.

Siap membangun? Jelajahi dokumentasi Gemini API dan mulai gunakan Google AI Studio sekarang.