तकनीकी क्षेत्र में, कोड समीक्षा पर एक गर्म चर्चा चल रही है। हर हफ्ते 2 से 5 घंटे कोड की समीक्षा करने का समय शायद इतिहास बनने जा रहा है, यह CodeRabbit कंपनी का लक्ष्य है।
कोड समीक्षा, जो डेवलपर्स के लिए एक प्यार और नफरत का मामला है, हमेशा कोड की गुणवत्ता बढ़ाने का एक महत्वपूर्ण साधन रहा है। हालाँकि, यह समय और प्रयास की खपत करने वाला भी है। आँकड़ों के अनुसार, आधे से अधिक कंपनियाँ हर हफ्ते इस पर 2 से 5 घंटे खर्च करती हैं। इससे भी बदतर, अगर मानव संसाधन की कमी हो, तो कोड समीक्षा एक बिना अंत का गड्ढा बन सकती है, जो डेवलपर्स का समय और ऊर्जा निगल जाती है।
चित्र स्रोत नोट: चित्र AI द्वारा उत्पन्न, चित्र प्राधिकरण सेवा प्रदाता Midjourney
इसी समय, CodeRabbit के सह-संस्थापक और CEO Harjot Gill ने सामने आकर दावा किया कि वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके कोड समीक्षा प्रक्रिया को काफी हद तक स्वचालित कर सकते हैं। Gill कोई नया व्यक्ति नहीं है, उसने डेटा सेंटर सॉफ्टवेयर कंपनी Nutanix में वरिष्ठ तकनीकी निदेशक के रूप में काम किया है, और उसने Nutanix द्वारा अधिग्रहित स्टार्टअप Netsil की स्थापना की है। दूसरे संस्थापक Gur Singh भी अनुभवी हैं, जिन्होंने मेडिकल पेमेंट प्लेटफॉर्म Alegeus में विकास टीम का नेतृत्व किया है।
Gill आत्मविश्वास से भरे हुए कहते हैं कि CodeRabbit प्लेटफॉर्म "उन्नत AI तर्क" का उपयोग करता है ताकि "कोड के पीछे के इरादे को समझ सके", और डेवलपर्स को "व्यवहार्य", "मानव जैसी" प्रतिक्रिया प्रदान कर सके। क्या यह सुनने में शानदार नहीं लगता? Gill ने पारंपरिक तरीकों पर भी हमला किया: "पारंपरिक स्थैतिक विश्लेषण उपकरण और कोड चेकर्स नियमों पर आधारित होते हैं, जो अक्सर उच्च झूठी सकारात्मकता उत्पन्न करते हैं, जबकि सहकर्मी समीक्षा समय लेने वाली और विषयगत होती है। इसके विपरीत, CodeRabbit एक AI प्राथमिकता वाला प्लेटफॉर्म है।"
हालांकि, इस तरह की दावों में कई फैशनेबल शब्द शामिल हैं, जो इसकी सत्यता पर संदेह पैदा करते हैं। वास्तव में, सबूत हैं कि AI संचालित कोड समीक्षा शायद मानव भागीदारी वाली समीक्षा से कम विश्वसनीय हो सकती है।
Graphite कंपनी के Greg Foster ने एक ब्लॉग पोस्ट में OpenAI के GPT-4 का उपयोग करके कोड समीक्षा के प्रयोगात्मक परिणाम साझा किए। हालांकि AI मॉडल कुछ उपयोगी चीजों को पकड़ सकता है, जैसे छोटे तार्किक त्रुटियाँ और वर्तनी की गलतियाँ, लेकिन साथ ही यह बड़ी मात्रा में झूठी सकारात्मकता भी उत्पन्न करता है। Foster ने कहा कि मॉडल को ट्यून करने का प्रयास करने के बावजूद, इन झूठी सकारात्मकताओं को महत्वपूर्ण रूप से कम करने में असफल रहा।
तो, क्या CodeRabbit वास्तव में इन समस्याओं को हल कर सकता है? या यह केवल AI के एक और प्रचार का मार्केटिंग हाइप है? वर्तमान में, हमें CodeRabbit के विशिष्ट प्रदर्शन डेटा नहीं मिले हैं, इसलिए हम इसके प्रभाव का सटीक मूल्यांकन नहीं कर सकते।
फिर भी, CodeRabbit का प्रयास तकनीकी उद्योग में दक्षता बढ़ाने की निरंतर खोज को दर्शाता है। भले ही AI शायद पूरी तरह से मानव कोड समीक्षा को प्रतिस्थापित नहीं कर सके, लेकिन यह कुछ पहलुओं में डेवलपर्स को मूल्यवान सहायता प्रदान कर सकता है।
भविष्य में, हम शायद अधिक AI-सहायता प्राप्त कोड समीक्षा उपकरणों को देखेंगे। ये उपकरण डेवलपर्स को कुछ सामान्य त्रुटियों को तेजी से पहचानने में मदद कर सकते हैं, जिससे वे जटिल समस्याओं पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकें, जिनके लिए मानव बुद्धिमत्ता की आवश्यकता होती है।
