Рост популярности «кодинга по настроению» (vibe coding) — использования инструментов на базе ИИ, которые генерируют большие объемы кода по запросам на естественном языке, — изменил методы работы разработчиков. Хотя эти инструменты ускорили разработку, они также привнесли новые ошибки, риски безопасности и плохо документированный код.
Решение от Anthropic — это инструмент для проверки кода на базе ИИ, призванный выявлять ошибки до того, как они попадут в кодовую базу программного обеспечения. Новый продукт под названием Code Review был запущен в понедельник в Claude Code.
«Мы наблюдаем значительный рост использования Claude Code, особенно в корпоративном секторе, и один из вопросов, который мы постоянно слышим от руководителей предприятий: теперь, когда Claude Code создает множество pull request’ов, как мне обеспечить их эффективную проверку?» — рассказала Кэт Ву, руководитель продуктового направления Anthropic, изданию TechCrunch.
Pull request’ы — это механизм, который разработчики используют для отправки изменений в коде на проверку, прежде чем эти изменения войдут в программное обеспечение. Ву отметила, что Claude Code значительно увеличил объем генерируемого кода, что привело к росту числа проверок pull request’ов, которые стали узким местом в процессе выпуска кода.
«Code Review — наш ответ на это», — сказала Ву.
Запуск Code Review компанией Anthropic — сначала для клиентов Claude for Teams и Claude for Enterprise в режиме предварительного исследования — происходит в переломный для компании момент.
В понедельник Anthropic подала два иска против Министерства обороны в ответ на присвоение ведомством статуса поставщика с риском для цепочки поставок. Вероятно, в результате этого спора Anthropic будет больше полагаться на свой бурно растущий корпоративный бизнес, где число подписок с начала года увеличилось в четыре раза. По данным компании, совокупный доход Claude Code с момента запуска превысил 2,5 миллиарда долларов, если судить по темпам начисления.
«Этот продукт в значительной степени ориентирован на наших крупных корпоративных пользователей — такие компании, как Uber, Salesforce, Accenture, которые уже используют Claude Code и теперь нуждаются в помощи с огромным количеством [pull request’ов], которые он помогает генерировать», — отметила Ву.
Она добавила, что руководители команд разработчиков могут включить Code Review по умолчанию для каждого инженера в команде. После активации инструмент интегрируется с GitHub и автоматически анализирует pull request’ы, оставляя комментарии непосредственно в коде с указанием потенциальных проблем и предложенных исправлений.
Основное внимание уделяется исправлению логических ошибок, а не стиля, подчеркнула Ву.
«Это очень важно, потому что многие разработчики уже сталкивались с автоматизированной обратной связью от ИИ и раздражаются, когда она не несет немедленной практической пользы», — сказала Ву. «Мы решили сосредоточиться исключительно на логических ошибках. Таким образом, мы выявляем наиболее приоритетные для исправления моменты».
ИИ пошагово объясняет свою логику, описывая, в чем, по его мнению, заключается проблема, почему она может быть проблематичной и как ее можно потенциально исправить. Система будет маркировать серьезность проблем цветом: красный — для самой высокой степени, желтый — для потенциальных проблем, требующих проверки, и фиолетовый — для проблем, связанных с существующим кодом или историческими ошибками.
Ву сообщила, что это достигается быстро и эффективно за счет использования нескольких агентов, работающих параллельно, причем каждый агент анализирует кодовую базу с разной точки зрения или измерения. Финальный агент агрегирует и ранжирует результаты, удаляя дубликаты и приоритизируя наиболее важное.
Инструмент предоставляет легкий анализ безопасности, а руководители инженерных отделов могут настраивать дополнительные проверки в соответствии с внутренними лучшими практиками. Ву отметила, что более глубокий анализ безопасности обеспечивает недавно запущенный Anthropic инструмент Claude Code Security.
Многоагентная архитектура, однако, делает этот продукт ресурсоемким, признала Ву. Как и в случае с другими сервисами на базе ИИ, ценообразование основано на токенах, а стоимость варьируется в зависимости от сложности кода — хотя Ву предположила, что средняя стоимость одного обзора составит от 15 до 25 долларов. Она добавила, что это премиальный и необходимый опыт по мере того, как инструменты ИИ генерируют все больше кода.
«[Code Review] — это то, что продиктовано огромным рыночным спросом», — заявила Ву. «По мере того как инженеры разрабатывают с помощью Claude Code, они видят снижение трения при создании новой функции, и они сталкиваются с гораздо более высоким спросом на проверку кода. Поэтому мы надеемся, что с помощью этого инструмента мы дадим возможность предприятиям создавать быстрее, чем когда-либо прежде, и с гораздо меньшим количеством ошибок, чем когда-либо прежде».
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Rebecca Bellan
