Optimal AI использует API Gemini для сокращения времени проверки кода на 50%.

Проверка кода, хотя и имеет решающее значение для качества, часто становится узким местом в быстро развивающейся среде. Компания Optimal AI меняет это. Их миссия: «вернуть инженерам их время», используя ИИ для автоматизации разработки и обеспечения соответствия требованиям. В число их решений входят Optibot, инструмент проверки кода на основе ИИ, ориентированный на безопасность и соответствие требованиям, и аналитическая платформа на базе API Gemini, которая оптимизирует скорость разработки.

Ранее Optimal AI сталкивалась с проблемами, связанными со скоростью и контекстным пониманием, необходимыми для действительно эффективного анализа кода с помощью ИИ. «Самой большой проблемой было контекстное понимание — нам нужна была модель, которая могла бы анализировать изменения в коде и действительно контекстуализировать их», — объясняет Сайед Ахмед, соучредитель и технический директор.

Благодаря интеграции API Gemini компания Optimal AI значительно расширила спектр своих услуг:

• Повышена скорость и точность проверки кода : Optibot, работающий на базе API Gemini, автоматически проверяет запросы на слияние (pull requests) на наличие уязвимостей безопасности, рисков соответствия требованиям и шаблонов кода, предоставляя полезную обратную связь и значительно сокращая время проверки.
• Полученные практические выводы для инженеров : модели Gemini анализируют данные из GitHub и Jira для выявления узких мест и понимания производительности инженеров, эффективно различая продуктивную деятельность и отток кода.
• Сбалансированная скорость и сложность : Optimal AI использует Gemini 2.5 Pro для комплексного анализа и глубокого понимания кода, а Gemini 2.0 Flash обеспечивает скорость, необходимую для задач с низкой задержкой, таких как быстрое суммирование.

Реализация Optimal AI демонстрирует гибкость API Gemini:

• Используемые модели:
  • Gemini 2.5 Pro: Для углубленного анализа кода, проверок безопасности, контекстной обратной связи по запросам на слияние и выявления сложных инженерных шаблонов для анализа производительности.
  • Gemini 2.0 Flash: Для задач с низкой задержкой, таких как сканирование файловой структуры и создание быстрых сводок.
• Основные особенности и реализация:
  • Понимание контекста : Большое контекстное окно моделей Gemini имеет решающее значение для интерпретации сложных наборов изменений кода и понимания более широких инженерных закономерностей.
  • Поддержка нескольких языков : Улучшенная способность моделей Gemini обрабатывать несколько языков программирования и фреймворков стала значительным достижением для Optimal AI.
  • Google AI Studio : Команда активно использует Google AI Studio для быстрого тестирования, оценки моделей и итераций. «Возможность видеть результаты рядом с кодом реализации значительно упростила экспериментирование для наших инженеров», — отмечает Ахмед.

Интеграция Gemini оказала значительное влияние на Optimal AI и ее клиентов. Ключевые результаты включают:

• Сокращение времени выполнения запросов на слияние на 50% : инженеры тратят меньше времени на ожидание проверок и больше времени на написание кода.
• Быстрое внедрение и расширение клиентской базы : такие компании, как MongoDB, значительно увеличили использование Optimal AI после того, как оценили его преимущества, увеличив штат инженеров с 5 до более чем 40 человек.
• Успешно завершен предварительный раунд финансирования в размере 2,25 млн долларов : это было достигнуто в ходе закрытого бета-тестирования, во многом благодаря успеху и результатам, продемонстрированным с помощью функций, работающих на основе API Gemini.

Компания Optimal AI сосредоточена на расширении своего набора агентов ИИ для автоматизации еще большего количества повторяющихся задач. В настоящее время они разрабатывают «Code Radar» — агента, предназначенного для автономного мониторинга, исправления и защиты кодовых баз. Размышляя о своем опыте работы с API Gemini, Сайед Ахмед дает следующий совет коллегам-разработчикам:

«Переходите сразу в Google AI Studio — там лучше инструменты, лучше документация, и эксперименты становятся намного эффективнее». Он также подчеркивает: «В полной мере используйте контекстное окно модели Gemini. Предоставляйте моделям как можно больше релевантного контекста... чем больше контекста мы предоставляем, тем лучше становится логика ИИ».

Успех Optimal AI демонстрирует, как API Gemini может трансформировать разработку программного обеспечения, позволяя командам создавать более качественное ПО быстрее.

Готовы к созданию? Изучите документацию по API Gemini и начните работу с Google AI Studio уже сегодня.