CodeSee, doğal dil sorgularıyla kod tabanlarını keşfetmek için üretken yapay zeka ekler

KodBakınız 2019 yılında programcıların bir şirket içindeki tüm kod tabanını anlamalarına yardımcı olmak amacıyla kuruldu. Buradaki fikir, hizmetler ve sistemler arasındaki bağlantıları ve değişikliklerin farklı bağlantıları nasıl etkileyebileceğini görebilmeniz için görsel haritalar sağlamaktı. Bugün şirket, platforma üretken bir AI yeteneği eklediğini ve kod tabanı hakkında doğal dilde soru sormayı kolaylaştırdığını duyurdu.

Şirketin kurucu ortağı ve CEO’su Shanea Leven, üretken yapay zekanın CodeSee’de yapmaya çalıştıkları şey için mükemmel bir seçim olduğunu söylüyor. TechCrunch’a “Yani, AI’nın eklenmesiyle, hipotezlerimiz, misyonumuz ve kullanım durumlarımız aslında değişmiyor, ancak insanların kodu nasıl kavradığı ve anladığı konusundaki içgörümüz, üzerine AI eklediğinizde gerçekten gelişiyor” dedi.

Üretken yapay zeka özelliği, IDE’nizdeki kod hakkında soru sormak için etkileşimli bir yol sağlar. mesela şöyle şeyler sorabilirsin günlük kaydı nasıl çalışır veya kod tabanında durum yönetimi nasıl kullanılır ve CodeSee, sorunuza dayalı olarak kod tabanının farklı bölümleri arasındaki bağlantıları gösteren çizgiler içeren bir kod haritasıyla birlikte metin tabanlı bir yanıt sunar.

“Böylece, bu farklı şeylerin nerede olduğuna dair derin bir dalış yapabilirsiniz. Ve sonra bu sorudan, aslında bir şeyin gerçekte nasıl çalıştığına dair bağlamı anlamanız için IDE’nizde bu dosyaların ve işlevlerin gerçekte nerede bulunduğuna dair çizgiler çiziyoruz,” dedi. CodeSee’nin zaten sunduğu işlevselliğin yanı sıra akıllı bir uzantı haline gelir.

Görsel Kaynakları: CodeSee

Leven, şirketin yeni üretken AI işlevselliğini oluşturmaya yardımcı olmak için Microsoft ve OpenAI ile ortaklık kurduğunu söylüyor. Bu, birden fazla şekilde yardımcı oldu çünkü şirket 11 çalışanıyla yalınlığını koruyor ve bir ortaklık, ekstra çalışan eklemeden yeni işlevselliği hızlı bir şekilde oluşturmalarını sağladı.

CodeBakınız son zamanlarda tanıtılan hizmet haritaları şirketlere birden fazla kod tabanında görünürlük sağlamak için. “Tüm uç noktalarınızın, mesaj kuyruklarınızın, tüm Kafka ardışık düzenlerinizin, her şeyin tam bir çapraz repo görünürlük görünümüdür. [in your system]ve onu takın ve daha önce sahip olmadığımız bu tam üst düzey mimari görünümü elde edersiniz, bu da birçok kurumsal müşterinin kod tabanlarında neler olup bittiğini gerçekten anlamalarına gerçekten yardımcı olur,” dedi Leven. .

Şirket, müşterilerine kodları hakkında daha fazla netlik sunarak tekliflerini genişlettikçe, yapay zeka tabanlı bir soru motoruna sahip olmanın daha da yararlı olacağı kanıtlanmalıdır. Başlangıç ​​olarak, yeni üretken yapay zeka özelliğinin istek üzerine beta olarak sunulacağını söylüyor. Aracı bu yıl içinde genel kullanıma sunmadan önce iyileştirmek için kurumsal müşterileriyle birlikte çalışmayı umuyorlar.