Anthropic запустила Code Review: ИИ будет проверять на ошибки код, написанный ИИ
Ни для кого не секрет, что технологии на базе искусственного интеллекта в наши дни используются повсеместно — в том числе в области программирования. ИИ-инструменты и вайб-кодинг предоставляют возможность генерировать большие объёмы кода за короткий промежуток времени, ускоряя процесс разработки, но, к сожалению, количество ошибок, проблем с безопасностью и просто непонятного человеку кода тоже становится гораздо больше. И чтобы нивелировать эту проблему, вчера, 9 марта, компания Anthropic представила систему Code Review, которая работает в рамках среды Claude Code и ищет возможные ошибки, которые нужно исправить в запросах pull requests.
«Объём кода, который генерируется инженерами Anthropic, за последний год вырос на 200%. При этом процесс проверки этого кода стал узким местом — и мы слышим об аналогичной проблеме от наших клиентов буквально каждую неделю. Они говорят, что разработчики перегружены, и многие pull requests получают беглое, а не глубокое прочтение», — говорится в официальном блоге Anthropic.
Pull requests (или «запросы на слияние») — механизм, который разработчики используют для отправки изменений в коде на проверку перед тем, как эти изменения будут интегрированы непосредственно в программное обеспечение. И так как люди-разработчики из-за объёмов созданного кода читать и комментировать всё не успевают, теперь эту задачу будет выполнять ИИ-рецензент — Code Review.
«Когда открывается pull requests, система Code Review отправляет команду ИИ-агентов, которые в параллельном режиме ищут ошибки, проверяют их, чтобы отфильтровать ложные срабатывания, а затем ранжируют баги по степени серьёзности. Результат анализа отображается в запросе в виде общего комментария, а также в виде комментариев к конкретным ошибкам непосредственно в коде», — объяснили разработчики.
Это более тщательный и дорогостоящий вариант ревью-кода, который представляет собой углублённую многофакторную проверку. В Anthropic заявили, что их новая система способна выявлять даже те ошибки, которые пропускают люди-рецензенты — если раньше содержательные комментарии по pull requests получали только 16% запросов, то теперь система комментирует 54% кода. Примечательно, что это всё ещё не совсем автоматизированная система — в компании рассказали, что ИИ не одобряет pull requests, а лишь анализирует код на ошибки. Окончательное решение по одобрению запроса всё ещё принимает человек.
