Optimal AI ने Gemini API का इस्तेमाल करके, कोड की समीक्षा में लगने वाले समय को 50% तक कम किया

कोड की समीक्षा करना, क्वालिटी के लिए ज़रूरी है. हालांकि, इससे डेवलपमेंट की प्रोसेस में अक्सर रुकावट आती है. ऑप्टिमल एआई इस समस्या को हल कर रहा है. इनका मिशन है: "इंजीनियरों को उनका समय वापस देना". इसके लिए, एआई का इस्तेमाल करके इंजीनियरिंग और नियमों का पालन करने से जुड़े कामों को ऑटोमेट किया जाता है. इनके समाधानों में, Optibot शामिल है. यह एआई की मदद से कोड की समीक्षा करने वाला टूल है. यह सुरक्षा और अनुपालन पर फ़ोकस करता है. साथ ही, इसमें Gemini API की मदद से काम करने वाला एक इनसाइट प्लैटफ़ॉर्म भी शामिल है, जो डेवलपमेंट की प्रोसेस को ऑप्टिमाइज़ करता है.

इससे पहले, Optimal AI को एआई कोड की समीक्षा करने में, तेज़ी से काम करने और कॉन्टेक्स्ट को समझने में समस्याएं आती थीं. सह-संस्थापक और सीटीओ, सैयद अहमद बताते हैं, "सबसे बड़ी चुनौती कॉन्टेक्स्ट को समझना था. हमें एक ऐसे मॉडल की ज़रूरत थी जो कोड में किए गए बदलावों को देख सके और उन्हें कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से समझ सके."

Gemini API को इंटिग्रेट करके, Optimal AI ने अपनी सेवाओं को बेहतर बनाया है:

• कोड की समीक्षा करने की बेहतर सुविधा और तेज़ी से समीक्षा करने की क्षमता: Optibot, Gemini API की मदद से काम करता है. यह सुरक्षा से जुड़ी कमियों, नियमों के उल्लंघन के जोखिमों, और कोडिंग पैटर्न के लिए पुल अनुरोधों की अपने-आप समीक्षा करता है. साथ ही, कार्रवाई करने लायक सुझाव देता है और समीक्षा के समय को काफ़ी कम कर देता है.
• इंजीनियरिंग से जुड़ी अहम जानकारी निकाली गई: Gemini मॉडल, GitHub और Jira से मिले डेटा का विश्लेषण करते हैं. इससे उन्हें रुकावटों का पता लगाने और इंजीनियरिंग की परफ़ॉर्मेंस को समझने में मदद मिलती है. साथ ही, वे काम की गतिविधि और कोड चर्न के बीच अंतर कर पाते हैं.
• तेज़ी से काम करने और बेहतर नतीजे देने की क्षमता: Optimal AI, मुश्किल विश्लेषण करने और कोड को बारीकी से समझने के लिए Gemini 2.5 Pro का इस्तेमाल करता है. वहीं, Gemini 2.0 Flash, कम समय में नतीजे देने वाले कामों को तेज़ी से पूरा करता है. जैसे, किसी जानकारी को कम शब्दों में बताना.

Optimal AI ने Gemini API को इस तरह से लागू किया है कि यह इसकी फ़्लेक्सिबिलिटी को दिखाता है:

• इस्तेमाल किए गए मॉडल::
  • Gemini 2.5 Pro: इसका इस्तेमाल कोड का बारीकी से विश्लेषण करने, सुरक्षा की जाँच करने, पुल अनुरोधों पर कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से सुझाव/राय देने या शिकायत करने, और परफ़ॉर्मेंस की अहम जानकारी के लिए मुश्किल इंजीनियरिंग पैटर्न की पहचान करने के लिए किया जाता है.
  • Gemini 2.0 Flash: इसका इस्तेमाल, कम समय में पूरे किए जाने वाले टास्क के लिए किया जाता है. जैसे, फ़ाइल ट्री स्कैन करना और तुरंत ख़ास जानकारी जनरेट करना.
• मुख्य सुविधाएं और उन्हें लागू करने का तरीका::
  • कॉन्टेक्स्ट को समझना: Gemini मॉडल की बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो, कोड में किए गए मुश्किल बदलावों को समझने और इंजीनियरिंग के पैटर्न को बेहतर तरीके से समझने के लिए ज़रूरी है.
  • कई भाषाओं में उपलब्ध: Gemini मॉडल की, कई प्रोग्रामिंग भाषाओं और फ़्रेमवर्क को हैंडल करने की बेहतर क्षमता, Optimal AI के लिए एक बड़ी उपलब्धि थी.
  • Google AI Studio: टीम, Google AI Studio का इस्तेमाल बड़े पैमाने पर करती है. इससे प्रॉम्प्ट को तेज़ी से टेस्ट किया जा सकता है, मॉडल का आकलन किया जा सकता है, और उसे दोहराया जा सकता है. अहमद कहते हैं, "कोड लागू करने के साथ-साथ आउटपुट देखने की सुविधा की वजह से, हमारे इंजीनियरों के लिए एक्सपेरिमेंट करना बहुत आसान हो गया है."

Gemini को इंटिग्रेट करने से, Optimal AI और उसके ग्राहकों को काफ़ी फ़ायदा मिला है. मुख्य नतीजों में ये शामिल हैं:

• पुल अनुरोध के साइकल टाइम में 50% की कमी आई: इंजीनियरों को समीक्षाओं के लिए कम समय तक इंतज़ार करना पड़ता है और वे कोडिंग पर ज़्यादा समय दे पाते हैं.
• ग्राहकों की संख्या में तेज़ी से बढ़ोतरी और कारोबार का विस्तार: MongoDB जैसी कंपनियों ने Optimal AI के फ़ायदों को देखने के बाद, इसका इस्तेमाल काफ़ी बढ़ा दिया है. इनकी इंजीनियरिंग टीम में, 5 से बढ़कर 40 से ज़्यादा इंजीनियर शामिल हो गए हैं.
• प्री-सीड फ़ंडिंग के दौर में 22.5 लाख डॉलर का फ़ंड मिला: यह फ़ंडिंग, निजी बीटा वर्शन के दौरान मिली. इसकी मुख्य वजह, Gemini API की मदद से काम करने वाली सुविधाओं के इस्तेमाल में हुई बढ़ोतरी और उनसे मिले नतीजे हैं.

अहमद ने बताया कि "टीमों को यह बात बहुत पसंद आई कि Optibot की मदद से, पीआर की समीक्षा में लगने वाला समय आधा हो गया. इससे इंजीनियरों को मंज़ूरी मिलने का इंतज़ार करने के बजाय, कोडिंग पर ज़्यादा समय बिताने का मौका मिला."

Optimal AI, एआई एजेंट के अपने सुइट को बढ़ाने पर फ़ोकस कर रहा है, ताकि बार-बार किए जाने वाले ज़्यादा से ज़्यादा टास्क को ऑटोमेट किया जा सके. फ़िलहाल, वे "कोड रडार" डेवलप कर रहे हैं. यह एक ऐसा एजेंट है जिसे कोडबेस की अपने-आप निगरानी करने, पैच करने, और सुरक्षित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है. Gemini API के साथ अपने अनुभव के बारे में बताते हुए, सैयद अहमद ने अन्य डेवलपर को यह सलाह दी:

"सीधे Google AI Studio पर जाएं. इसमें बेहतर टूलिंग और बेहतर दस्तावेज़ मौजूद हैं. साथ ही, एक्सपेरिमेंट को ज़्यादा असरदार बनाया जा सकता है." उन्होंने यह भी कहा, "Gemini मॉडल की कॉन्टेक्स्ट विंडो का पूरा फ़ायदा लें. मॉडल को ज़्यादा से ज़्यादा काम की जानकारी दें...हमने जितनी ज़्यादा जानकारी दी, एआई उतना ही बेहतर तरीके से जवाब दे पाया."

Optimal AI की सफलता से पता चलता है कि Gemini API, सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट को कैसे बदल सकता है. इससे टीमें, बेहतर सॉफ़्टवेयर को तेज़ी से बना सकती हैं.

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