هوش مصنوعی بهینه از Gemini API برای کاهش زمان بازبینی کد تا 50٪ استفاده می کند.

بررسی کدها، اگرچه برای کیفیت بسیار مهم است، اما اغلب به یک گلوگاه در توسعه سریع تبدیل می شود. هوش مصنوعی بهینه در حال تغییر آن است. ماموریت آنها: "به مهندسان زمان خود را برگرداند" با استفاده از هوش مصنوعی برای خودکارسازی مهندسی و انطباق. راه‌حل‌های آن‌ها شامل Optibot، یک بازبینی کد هوش مصنوعی متمرکز بر امنیت و انطباق، و یک پلت‌فرم بینش با استفاده از API Gemini است که سرعت توسعه را بهینه می‌کند.

پیش از این، هوش مصنوعی بهینه با چالش هایی با سرعت و درک متنی مورد نیاز برای بررسی کدهای هوش مصنوعی واقعاً مؤثر مواجه بود. سید احمد، یکی از بنیانگذاران و CTO توضیح می دهد: "بزرگترین چالش درک زمینه بود - ما به مدلی نیاز داشتیم که بتواند به تغییرات کد نگاه کند و در واقع آنها را زمینه سازی کند."

با ادغام Gemini API، Optimal AI به طور قابل توجهی پیشنهادات خود را افزایش داده است:

• افزایش سرعت و دقت بررسی کد : Optibot که توسط Gemini API پشتیبانی می‌شود، به‌طور خودکار درخواست‌های کششی برای آسیب‌پذیری‌های امنیتی، خطرات انطباق و الگوهای کدگذاری را بررسی می‌کند، بازخورد عملی ارائه می‌دهد و زمان بررسی را به‌طور چشمگیری کاهش می‌دهد.
• بینش‌های مهندسی کاربردی استخراج شده : مدل‌های Gemini داده‌های GitHub و Jira را برای شناسایی تنگناها و درک عملکرد مهندسی تجزیه و تحلیل می‌کنند و به طور موثر بین فعالیت تولیدی و ریزش کد تفاوت قائل می‌شوند.
• سرعت و پیچیدگی متعادل : هوش مصنوعی بهینه از Gemini 2.5 Pro برای تجزیه و تحلیل پیچیده و درک عمیق کد استفاده می کند، در حالی که Gemini 2.0 Flash سرعت مورد نیاز برای کارهای با تأخیر کم مانند خلاصه سازی سریع را فراهم می کند.

پیاده سازی Optimal AI انعطاف پذیری Gemini API را نشان می دهد:

• مدل های استفاده شده:
  • Gemini 2.5 Pro: برای تجزیه و تحلیل عمیق کد، بررسی های امنیتی، بازخورد متنی در مورد درخواست های کشش، و شناسایی الگوهای مهندسی پیچیده برای بینش عملکرد.
  • فلش Gemini 2.0: برای کارهای با تأخیر کم مانند اسکن درخت فایل و ایجاد خلاصه های سریع.
• ویژگی های کلیدی و اجرا: :
  • درک متنی : پنجره زمینه بزرگ مدل‌های Gemini برای تفسیر مجموعه‌های پیچیده کد تغییرات و درک الگوهای مهندسی گسترده‌تر بسیار مهم است.
  • پشتیبانی از چند زبان : توانایی بهبود یافته مدل‌های Gemini برای مدیریت چندین زبان برنامه‌نویسی و فریم‌ورک‌ها، یک پیروزی قابل توجه برای Optimal AI بود.
  • Google AI Studio : این تیم به‌شدت از Google AI Studio برای آزمایش سریع، ارزیابی مدل و تکرار استفاده می‌کند. احمد خاطرنشان می کند: «توانایی دیدن خروجی ها در کنار کد پیاده سازی، آزمایش را برای مهندسان ما بسیار آسان کرده است.

تأثیر ادغام Gemini برای Optimal AI و مشتریان آن قابل توجه بوده است. نتایج کلیدی عبارتند از:

• کاهش 50 درصدی در زمان‌های چرخه درخواست کشش : مهندسان زمان کمتری را در انتظار بررسی و زمان بیشتری برای کدنویسی صرف می‌کنند.
• پذیرش و گسترش سریع مشتری : شرکت‌هایی مانند MongoDB پس از تجربه مزایای هوش مصنوعی بهینه، استفاده خود را از 5 به بیش از 40 مهندس افزایش داده‌اند.
• دور موفقیت آمیز بودجه 2.25 میلیون دلاری : این امر در نسخه بتا خصوصی به دست آمد که عمدتاً به دلیل کشش و نتایج نشان داده شده با ویژگی های Gemini API انجام شد.

هوش مصنوعی بهینه بر گسترش مجموعه عوامل هوش مصنوعی خود برای خودکارسازی کارهای تکراری تر متمرکز شده است. آنها در حال حاضر در حال توسعه "Code Radar" هستند، عاملی که برای نظارت مستقل، وصله و ایمن سازی پایگاه های کد طراحی شده است. سید احمد با بازتاب سفر خود با Gemini API، این توصیه را به توسعه دهندگان دیگر ارائه می دهد:

مستقیماً به Google AI Studio بروید – ابزارهای بهتر، مستندات بهتری دارد و آزمایش را بسیار کارآمدتر می‌کند. او همچنین تاکید می کند، "از پنجره زمینه مدل Gemini نهایت استفاده را ببرید. مدل ها را تا آنجا که ممکن است زمینه مرتبط را تغذیه کنید... هرچه زمینه بیشتری ارائه کنیم، استدلال هوش مصنوعی بهتر می شود."

موفقیت Optimal AI نشان می‌دهد که چگونه API Gemini می‌تواند توسعه نرم‌افزار را متحول کند و تیم‌ها را قادر می‌سازد تا نرم‌افزار بهتر و سریع‌تر بسازند.

آماده ساختن؟ اسناد Gemini API را کاوش کنید و همین امروز با Google AI Studio شروع به کار کنید.