هوش مصنوعی بهینه (Optimal AI) با استفاده از رابط برنامه‌نویسی Gemini، زمان بررسی کد را تا 50 درصد کاهش می‌دهد.

بررسی کد، اگرچه برای کیفیت بسیار مهم است، اما اغلب به یک گلوگاه در توسعه سریع تبدیل می‌شود. هوش مصنوعی بهینه در حال تغییر این وضعیت است. ماموریت آنها: "بازگرداندن وقت مهندسان" با استفاده از هوش مصنوعی برای خودکارسازی مهندسی و انطباق. راهکارهای آنها شامل Optibot، یک بررسی‌کننده کد هوش مصنوعی متمرکز بر امنیت و انطباق، و یک پلتفرم بینش مبتنی بر Gemini API است که سرعت توسعه را بهینه می‌کند.

پیش از این، Optimal AI با چالش‌هایی در زمینه سرعت و درک زمینه‌ای مورد نیاز برای بررسی کد هوش مصنوعی واقعاً مؤثر مواجه بود. سید احمد، یکی از بنیانگذاران و مدیر ارشد فناوری، توضیح می‌دهد: «بزرگترین چالش، درک زمینه‌ای بود - ما به مدلی نیاز داشتیم که بتواند تغییرات کد را بررسی کرده و در واقع آنها را زمینه‌سازی کند.»

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

• افزایش سرعت و دقت بررسی کد : Optibot، که توسط رابط برنامه‌نویسی Gemini پشتیبانی می‌شود، به‌طور خودکار درخواست‌های pull را برای آسیب‌پذیری‌های امنیتی، خطرات انطباق و الگوهای کدنویسی بررسی می‌کند، بازخوردهای عملی ارائه می‌دهد و زمان بررسی را به‌طور چشمگیری کاهش می‌دهد.
• بینش‌های مهندسی کاربردی استخراج‌شده : مدل‌های Gemini داده‌های GitHub و Jira را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا تنگناها را شناسایی کرده و عملکرد مهندسی را درک کنند و به طور مؤثر بین فعالیت تولیدی و ریزش کد تمایز قائل شوند.
• سرعت و پیچیدگی متعادل : هوش مصنوعی بهینه از Gemini 2.5 Pro برای تجزیه و تحلیل پیچیده و درک عمیق کد استفاده می‌کند، در حالی که Gemini 2.0 Flash سرعت مورد نیاز برای وظایف با تأخیر کم مانند خلاصه‌سازی سریع را فراهم می‌کند.

پیاده‌سازی Optimal AI انعطاف‌پذیری Gemini API را نشان می‌دهد:

• مدل‌های مورد استفاده: :
  • Gemini 2.5 Pro: برای تجزیه و تحلیل عمیق کد، بررسی‌های امنیتی، بازخورد متنی در مورد درخواست‌های pull و شناسایی الگوهای مهندسی پیچیده برای بینش‌های عملکرد.
  • Gemini 2.0 Flash: برای وظایف با تأخیر کم مانند اسکن درخت فایل و تولید خلاصه‌های سریع.
• ویژگی‌های کلیدی و پیاده‌سازی:
  • درک زمینه‌ای : پنجره زمینه‌ای بزرگ مدل‌های Gemini برای تفسیر تغییرات پیچیده کد و درک الگوهای مهندسی گسترده‌تر بسیار مهم است.
  • پشتیبانی از چند زبان : توانایی بهبود یافته مدل‌های Gemini در مدیریت چندین زبان برنامه‌نویسی و چارچوب، یک برد قابل توجه برای Optimal AI بود.
  • استودیوی هوش مصنوعی گوگل : این تیم به شدت از استودیوی هوش مصنوعی گوگل برای آزمایش سریع، ارزیابی مدل و تکرار استفاده می‌کند. احمد خاطرنشان می‌کند: «قابلیت مشاهده خروجی‌ها در کنار کد پیاده‌سازی، آزمایش را برای مهندسان ما بسیار آسان‌تر کرده است.»

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

• کاهش ۵۰ درصدی زمان چرخه درخواست‌های pull : مهندسان زمان کمتری را صرف انتظار برای بررسی‌ها و زمان بیشتری را صرف کدنویسی می‌کنند.
• پذیرش و گسترش سریع مشتری : شرکت‌هایی مانند MongoDB پس از تجربه مزایای Optimal AI، استفاده از آن را به طور قابل توجهی افزایش داده‌اند و تعداد مهندسان خود را از ۵ به بیش از ۴۰ نفر رسانده‌اند.
• دور تأمین مالی پیش از مرحله کشت ایده (pre-seed) با مبلغ ۲.۲۵ میلیون دلار موفقیت‌آمیز بود : این مبلغ در نسخه بتای خصوصی به دست آمد که عمدتاً به دلیل کشش و نتایج نشان داده شده با ویژگی‌های مبتنی بر API جمینی بود.

شرکت Optimal AI بر گسترش مجموعه‌ی عوامل هوش مصنوعی خود برای خودکارسازی وظایف تکراری‌تر تمرکز دارد. آن‌ها در حال حاضر در حال توسعه‌ی «رادار کد» هستند، عاملی که برای نظارت، وصله‌بندی و ایمن‌سازی خودکار پایگاه‌های کد طراحی شده است. سید احمد با تأمل در سفر خود با رابط برنامه‌نویسی Gemini، این توصیه را به توسعه‌دهندگان دیگر ارائه می‌دهد:

«مستقیماً به سراغ استودیوی هوش مصنوعی گوگل بروید - ابزار بهتری دارد، مستندات بهتری ارائه می‌دهد و آزمایش را بسیار کارآمدتر می‌کند.» او همچنین تأکید می‌کند: «از پنجره‌ی زمینه‌ی مدل Gemini نهایت استفاده را ببرید. تا حد امکان زمینه‌ی مرتبط را به مدل‌ها بدهید... هر چه زمینه‌ی بیشتری فراهم کنیم، استدلال هوش مصنوعی بهتر می‌شود.»

موفقیت Optimal AI نشان می‌دهد که چگونه رابط برنامه‌نویسی نرم‌افزار Gemini می‌تواند توسعه نرم‌افزار را متحول کند و تیم‌ها را قادر سازد تا نرم‌افزارهای بهتر و سریع‌تری بسازند.

آماده ساخت هستید؟ مستندات API Gemini را بررسی کنید و همین امروز با Google AI Studio شروع به کار کنید.