A Optimal AI usa a API Gemini para reduzir em 50% o tempo de revisão de código

As revisões de código, embora sejam cruciais para a qualidade, geralmente se tornam um gargalo no desenvolvimento rápido. A IA ideal está mudando isso. A missão deles é "devolver o tempo dos engenheiros" usando a IA para automatizar a engenharia e a conformidade. As soluções incluem o Optibot, um revisor de código de IA focado em segurança e compliance, e uma plataforma de insights com tecnologia da API Gemini que otimiza a velocidade de desenvolvimento.

Antes, a IA ideal enfrentava desafios com a velocidade e a compreensão contextual necessárias para uma revisão de código de IA realmente eficaz. "O maior desafio foi a compreensão contextual. Precisávamos de um modelo que pudesse analisar conjuntos de mudanças de código e contextualizá-los", explica Syed Ahmed, cofundador e CTO.

Ao integrar a API Gemini, a Optimal AI melhorou significativamente as ofertas:

• Aumento na velocidade e na precisão da revisão de código: o Optibot, com tecnologia da API Gemini, revisa automaticamente solicitações de envio em busca de vulnerabilidades de segurança, riscos de compliance e padrões de programação, oferecendo feedback prático e reduzindo drasticamente os tempos de revisão.
• Insights de engenharia extraídos e úteis: os modelos do Gemini analisam dados do GitHub e do Jira para identificar gargalos e entender o desempenho de engenharia, diferenciando de forma eficaz a atividade produtiva e a rotatividade de código.
• Velocidade e sofisticação equilibradas: a IA ideal usa o Gemini 2.5 Pro para análises complexas e compreensão detalhada de código, enquanto o Gemini 2.0 Flash oferece a velocidade necessária para tarefas de baixa latência, como resumos rápidos.

A implementação da Optimal AI mostra a flexibilidade da API Gemini:

• Modelos usados:
  • Gemini 2.5 Pro: para análise detalhada de código, verificações de segurança, feedback contextual em solicitações de pull e identificação de padrões de engenharia complexos para insights de performance.
  • Gemini 2.0 Flash: para tarefas de baixa latência, como verificação da árvore de arquivos e geração de resumos rápidos.
• Principais recursos e implementação:
  • Compreensão contextual: a grande janela de contexto dos modelos do Gemini é crucial para interpretar conjuntos de mudanças de código complexos e entender padrões de engenharia mais amplos.
  • Suporte a vários idiomas: a capacidade aprimorada dos modelos do Gemini de lidar com várias linguagens de programação e frameworks foi uma grande vitória para a Optimal AI.
  • Google AI Studio: a equipe usa muito o Google AI Studio para testes rápidos de comandos, avaliação de modelos e iteração. "A capacidade de ver as saídas ao lado do código de implementação facilitou muito a experimentação dos nossos engenheiros", observa Ahmed.

O impacto da integração do Gemini foi significativo para a Optimal AI e seus clientes. Os principais resultados incluem:

• Redução de 50% nos tempos de ciclo de solicitação de pull: os engenheiros gastam menos tempo esperando revisões e mais tempo programando.
• Adoção e expansão rápidas pelos clientes: empresas como o MongoDB aumentaram significativamente o uso da IA ideal depois de conhecer os benefícios dela, passando de 5 para mais de 40 engenheiros.
• Rodada de financiamento pré-seed de US $2,25 milhões: isso foi alcançado no Beta fechado, principalmente devido à tração e aos resultados demonstrados com os recursos da API Gemini.

"As equipes adoram que o Optibot ajuda a reduzir pela metade os tempos de revisão de PR, liberando os engenheiros para passar mais tempo programando em vez de esperar por aprovações", compartilha Ahmed.

A Optimal AI está focada em expandir o conjunto de agentes de IA para automatizar ainda mais tarefas repetitivas. No momento, eles estão desenvolvendo o "Code Radar", um agente projetado para monitorar, corrigir e proteger bases de código de forma autônoma. Ao refletir sobre a jornada com a API Gemini, Syed Ahmed oferece este conselho a outros desenvolvedores:

"Vá direto para o Google AI Studio. Ele tem ferramentas e documentação melhores e torna a experimentação muito mais eficiente". Ele também enfatiza: "Aproveite ao máximo a janela de contexto do modelo do Gemini. Forneça aos modelos o máximo de contexto relevante possível. Quanto mais contexto fornecemos, melhor fica o raciocínio da IA".

O sucesso da Optimal AI demonstra como a API Gemini pode transformar o desenvolvimento de software, permitindo que as equipes criem softwares melhores e mais rápidos.

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