Quando se trata de codificação, a revisão por pares é importante para detectar bugs antecipadamente, alcançar consistência em toda a base de código e melhorar a qualidade geral do programa.
A ascensão da “vibe coding” – ferramentas alimentadas por IA que fornecem instruções em linguagem simples e geram rapidamente grandes quantidades de código – mudou a forma como a eletrônica funciona. Embora essas ferramentas tenham acelerado o desenvolvimento, elas também introduziram novos bugs, riscos de segurança e códigos mal compreendidos.
A solução da Anthropic é um revisor de IA projetado para detectar bugs antes que eles cheguem ao código do software. Um novo produto, chamado Review Code, foi lançado na segunda-feira no Close Code.
“Temos visto um grande crescimento no Claudius Code, especialmente dentro da empresa, e uma das perguntas que continuamos recebendo dos líderes de projeto é: agora que o Claudius Code está lançando um monte de pull requests, como podemos fazer com que sejam revisados de forma eficiente?” Cat Wu, chefe de produto da Anthropo, disse ao TechCrunch.
Solicitações pull são um mecanismo que os desenvolvedores usam para enviar alterações no código antes de confirmá-las no programa. Wu disse que o Close Code aumentou drasticamente a produção de código, o que aumentou o número de solicitações pull que resultaram em um gargalo no código de envio.
“Nossa revisão de código é a resposta para isso”, disse Wu.
O lançamento do Anthropic Code Review – chegando primeiro aos clientes Close for Teams e Close for Enterprise em uma prévia da pesquisa – chega em um momento crucial para a empresa.
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Na segunda-feira, a Anthropic entrou com duas ações judiciais contra o Departamento de Defesa, em resposta à designação da agência pela agência como um risco na cadeia de suprimentos. A discussão provavelmente fará com que o antropocêntrico soe mais fortemente em sua iniciativa empresarial, que viu as assinaturas quadruplicarem desde o início do ano. A receita do Claudius Code ultrapassou US$ 2,5 bilhões desde o lançamento, segundo a empresa.
“Este produto é muito direcionado aos nossos usuários corporativos maiores, então empresas como Uber, Salesforce, Accenture, que já estão usando Open Code e agora precisam de ajuda com uma grande quantidade de (rastreamento de preços) para ajudar nas vendas”, disse Wu.
Ele acrescentou que os leads do desenvolvedor podem ser convertidos em uma revisão de código para ser executada em caso de falha para cada equipe de design. Uma vez ativado, o GitHub integra e analisa automaticamente solicitações pull, deixando comentários diretamente no código para explicar possíveis problemas e sugerir correções.
O foco está na definição de erros lógicos em detrimento do estilo, disse Wu.
“Isso é realmente importante porque muitos desenvolvedores já viram feedback automatizado de IA antes e ficam chateados quando não é imediatamente viável”, disse Wu. “Decidimos focar puramente nos erros lógicos. Dessa forma, estamos corrigindo os problemas de maior prioridade.”
A IA explica seu raciocínio passo a passo, descrevendo o que ela acha que é o problema, por que é problemático e como pode ser potencialmente corrigido. O sistema rotula a gravidade dos problemas do usuário por cor: vermelho para maior gravidade, amarelo para possíveis problemas de revisão e roxo para problemas relacionados a códigos pré-existentes ou bugs históricos.
Wu disse que isso pode ser feito de forma rápida e eficiente, contando com vários agentes trabalhando em paralelo, com cada agente olhando para a base de código de uma perspectiva ou perspectiva diferente. O agente final agrega e organiza as descobertas, removendo duplicatas e priorizando o que é mais importante.
A ferramenta de segurança fornece análises leves e os guias de engenharia também podem verificar se há atualizações adicionais com base nas melhores práticas internas. Wu disse que um escritor antrópico lançou recentemente Código Cláudio de Segurança fornece uma análise de segurança mais profunda.
A arquitetura multiagente significa que este pode ser um produto que consome muitos recursos, disse Wu. Semelhante a outros serviços de IA, o preço é baseado em ingressos e o custo varia dependendo da complexidade do código – embora Wu estimou que cada revisão custaria em média US$ 15 a US$ 25. Ele acrescentou que é uma experiência premium e é necessária que as ferramentas de IA gerem cada vez mais código.
“(Code Review) é algo que vem de uma quantidade absurda de atração de mercado”, disse Wu. “À medida que os engenheiros desenvolvem com código fechado, eles veem atritos com o novo recurso (diminuindo) e percebem uma demanda muito maior por revisão de código. Portanto, esperamos que, com isso, nos esforcemos para construir mais rápido do que nunca e ter muito menos bugs do que antes.”
