Itamar Friedman 氏は、CodiumAI の CEO 兼共同創設者です。Codium は、コード生成の「コード整合性」の側面、つまり自動テスト、コードの説明、レビューの生成に重点を置いています。同社は、Google DeepMind を上回る競技プログラミング チャレンジのコード ソリューションを生成する研究を発表しました。
AI に興味を持ったのはいつ、どのようにしてですか?
2009 年、私は Mellanox (NVIDIA が買収) で働き、電気工学を学びました。Mellanox での面倒な開発プロセスの多くは、機械学習アルゴリズムによって自動化できることに気付き、専攻を最適化と機械学習に変更し、この分野で修士号を取得しました。2010 年までに、私はすでにディープラーニング プロジェクト (3 層のディープ ニューラル ネットワークを使用) に取り組んでおり、Alibaba での仕事の基礎を築いていました。Alibaba では、ニューラル アーキテクチャ検索、モデルのトレーニング、開発者向けの AutoML ツールの構築を専門とする研究グループを率いていました。2021 年頃には、大規模な言語モデルが強力なツールになり、それらを使用して何が達成できるかという想像力が膨らんだため、私たちの仕事を「AI」と呼ぶことを恥ずかしく思わなくなりました。
あなたが以前勤めていたコンピューター ビジョンに特化したスタートアップ企業 Visualead は、最終的に Alibaba Group に買収されましたが、このスタートアップ企業とは何だったのでしょうか。また、この経験から得た重要な教訓は何でしたか。
Visualead は、ロゴ、QR コード、その他あらゆるスキャンを専門としており、画像内の情報の保護や非表示化も行い、安全な P2P トランザクションとエンゲージメントを実現しています。Visualead では、2012 年からモデルを含むアルゴリズムをモバイル デバイスで実行してきました。当時は、それを実行するのは困難で難しい作業でしたが、統計的な生き物の周囲に効率的なモデルとガードレールを構築する方法について多くのことを学びました。
今でも、そのとき学んだ教訓を、現在取り組んでいるプロジェクトに活かしています。たとえば、オープンソースのソリューション生成ツール AlphaCodium を構築したとき、フロー エンジニアリングの概念を導入し、この概念を適用して、LLM モデルの出力をガードレールするフローを構築しました。
CodiumAI を立ち上げたきっかけについて教えていただけますか?
Alibaba では、コードのバグが 100 万ドルの問題につながる可能性があること、そして開発者が品質や整合性を犠牲にすることなくコード生成を続けるために直面する課題を目の当たりにしました。この問題は依然として存在し、今日では低品質のコードが 1 兆ドルの問題の原因となっており、その問題は拡大し続けています。
CodiumAI のチームは、大規模な AI 強化ツールの構築を専門としており、開発者が直面している問題点に取り組むことに注力しています。新しい LLM と AI 機能の誕生により、これは私たちのような多忙なチームがバグを減らし、その他の整合性の問題を軽減するのに役立つ総合的なコード整合性プラットフォームを構築するチャンスであると認識しました。AI によって生成されるコードが増えるにつれて、このコードをベンチマークし、意図したとおりに動作することを確認するという問題が重大な問題点となり、解決に注力するようになりました。大規模な AI 強化ツールの構築、つまりベンチマークは、私たちにとって不可欠な概念です。
経験豊富な開発者のグループとして、テストやコードレビューなどの面倒な作業はストレスになる可能性があることを理解しています。私たちは、忙しいチームが最終的にコードの整合性を高め、管理できるようにすることを使命としています。
CodiumAI がコードに対して実行する重要な分析の種類と、それが開発者のコード品質の向上にどのように役立つかを説明していただけますか?
最近まで、開発者が利用できる既存のツールはあまり価値がありませんでしたが、LLM (ChatGPT、Copilot など) の登場により、機能が期待を超え始めており、開発者が利用できるサポートはもはや些細なものではなくなりました。
CodiumAI が開発した Codiumate コーディング エージェントは、開発者にワークフローを改善し、コード生成を強化する独自のツールを提供します。Codiumate は、コーディング タスク全体にわたって自動化された支援を提供することで、開発プロセスを効率化します。エージェントは、人間の開発者が環境内で強調表示する既存のコード スニペットを使用して、わかりやすくまとまった開発計画を自動的に作成し、その計画に従ってコードを記述し、開発者が使用または削除したい重複コードを識別し、ドキュメントを作成し、実際の環境に展開する前にコードが適切に動作することを確認するためのテストを提案します。
Codiumate は、開発者に詳細な動作分析を提供し、テスト対象のコードに含まれる可能性のある動作と分岐を明らかにします。これにより、開発者は生成されたコードを調べ、すべての動作を (分岐で) カバーするテストを作成できるため、開発者が独自にすべての可能性のあるケースを考慮した場合よりもコードが改善されます。
PR-Agent はプル リクエスト分析にどのような具体的な機能を提供しますか。また、GitHub や GitLab などのプラットフォームでのレビュー プロセスをどのように効率化しますか。
PR-Agent は、さまざまな Git プロバイダーにわたるプル リクエスト (PR) 分析およびレビュー プロセスを強化および合理化するように設計されたさまざまな機能を提供します。
自動 PR 説明生成は、プル リクエストの包括的で詳細な説明を自動的に生成します。この機能は、開発者が時間的制約や見落としのために詳細な PR 説明を省略してしまうという一般的な問題に対処します。自動説明により、すべての PR に十分なコンテキストが備わっているため、レビュー担当者はコードの差分を詳細に解読しなくても変更を理解しやすくなります。また、自動 PR レビューも組み込んでおり、開発者に PR の包括的な概要を提供し、バグ、セキュリティの脆弱性、コードのにおいなどの潜在的な問題をプロアクティブに特定できます。この先制的なフィードバックにより、開発者はレビュー プロセスの前に修正を行うことができ、レビュー担当者に届くコードの品質が向上します。
AI を活用することで、自動コード提案は PR インターフェース内で直接、改善点や代替実装を提案することもできます。これらの提案には最適化、コーディング標準の遵守、さらにはアーキテクチャの強化などがあり、コードベースの品質を段階的に向上させるのに役立ちます。
PR-Agent は、提供するコマンドをカスタマイズするためのさまざまなオプションをサポートしています。最も役立つカスタマイズ オプションの 1 つは、カスタム ラベルを使用して、GitHub や GitLab などのプラットフォームでのプル リクエストの整理と管理を強化することです。この機能は、開発およびレビュー プロセスの運用効率と明確性の向上に貢献します。
CodiumAI はどのようにして意味のあるテストを生成するのでしょうか。また、これらのテストが標準のユニット テストよりも効果的なのはなぜでしょうか。
コード リポジトリをスキャンして、テスト対象のコードに関連するスニペットを探すことで、テスト生成を強化します。思考の連鎖プロンプトを使用して、一般的なパスやエッジ ケースを含むすべての潜在的なコード動作をマッピングする当社のアプローチでは、コンテキスト固有のフェッチとさまざまなプログラミング言語に合わせたカスタマイズされたプロンプトを利用し、テストが業界標準を満たすように専門知識を埋め込みます。さらに、CodiumAI は特定のランタイム環境を設定して、バグをより適切に検出し、自己修復テストを生成します。これらの機能により、CodiumAI が生成したテストは、開発者の固有の偏見やすべての可能性のあるシナリオを予測する限界のために意図しない動作を見逃すことが多い標準のユニット テストよりも包括的になります。その結果、テストは徹底的であるだけでなく、微妙なバグやエッジ ケースを発見するのに効果的になります。
ユーザーからのフィードバックに基づくと、CodiumAI の最も評価されている機能は何ですか? また、これらの機能は開発者の生産性にどのような影響を与えましたか?
私たちが受け取ったユーザーからのフィードバックに基づくと、Codiumate エージェントのコード ブロック コンテキストを使用した /ask 機能と /test 生成機能は非常に求められており、開発者のワークフローを強化することがわかります。
コード ブロック コンテキストを使用した /ask (ドキュメントはこちら: /ask) を使用すると、開発者はコードに関するオープンな質問をしたり、無料のチャット セッション中にコードの改善やレビューを依頼したりできます。この機能は、モデルがプロジェクトの完全なコンテキストを保持し、非常に詳細で具体的な問い合わせに対応できるため、コードベースをより深く理解するのに特に役立ちます。
/test 生成ツール (ドキュメントは /test を参照) を使用すると、開発者は 1 回のクリックでコードの包括的なテスト スイートを生成できます。コードの動作を調査し、バグを迅速に特定して解決し、コード カバレッジを迅速に拡張することは、生産性にとって大きな資産となります。
PRエージェントの/review（ドキュメントはこちら – /review）機能は、PRコードの変更をスキャンし、開発者が本番環境にプッシュする前に問題を検出するためにPRレビューを自動的に生成します。
/describe (ドキュメントはこちら – /describe) 関数は PR コードの変更をスキャンし、PR の説明 (タイトル、タイプ、概要、ウォークスルー、ラベル) を生成するため、開発者はより要求の厳しいタスクやクリエイティブなタスクに時間と労力を費やすことができます。
CodiumAI はコード内のエッジケースや疑わしい動作をどのように識別しますか?
当社のツールは、開発者のリポジトリをスキャンして、テスト対象のコードに関連するコード スニペットを探し、思考の連鎖プロンプトを使用して、考えられるすべてのコード動作をマッピングし、開発者に表示します。CodiumAI は、異なるコード スニペット間、またはコード スニペットと付随するドキュメント間の不一致や矛盾を特定することで、疑わしい動作を直接 (テストの世代に関係なく) 特定できます。
CodiumAI は主要なプログラミング言語をサポートしていますが、コード分析とテスト生成において言語固有のニュアンスをどのように処理するかについて詳しく説明していただけますか?
主要なプログラミング言語については、当社のプラットフォームは、専門的な技術を実装することで、基本的なサポートを超えています。これには、各言語の固有の構文とセマンティクスに合わせたコンテキスト固有のフェッチとカスタマイズされたプロンプトが含まれます。これらのカスタマイズされたプロンプトには、言語ドメインの専門知識が組み込まれており、業界レベルの結果が得られます。さらに、これらの言語専用のランタイム環境を確立する機能も提供しており、これにより、ツールのバグ検出機能と自己修復テストの効率的な生成機能が強化されます。
あまり一般的でない言語については、複数のプログラミング言語を本質的に理解する大規模言語モデル (LLM) を活用します。これは、一般的なコンテキスト インフラストラクチャと適応型プロンプト システムによって補完され、さまざまなプログラミング環境にわたって正確なコード分析とテスト生成を促進します。デュアル レベルのアプローチを採用することで、使用するプログラミング言語に関係なく包括的なサポートを確保できます。
開発者のタスクをさらにサポートし、簡素化するために、CodiumAI には今後どのような機能強化が予定されていますか?
CodiumAI の今後の開発戦略では、利用可能な AI ツール スイートを強化して、ソフトウェア開発ライフサイクルのすべての段階にシームレスに統合することに重点を置いています。高度なフロー エンジニアリングの原則を採用して開発者のワークフローを合理化および簡素化することにより、当社のエージェントは開発のさまざまな段階で大きな価値を提供します。さらに、CodiumAI は、これらのツールが複雑な現実世界のコードやテキストのシナリオの処理に優れ、日常のプログラミング タスクに欠かせないものとなるように努めています。この総合的なアプローチは、当社の製品を開発者向けの堅牢で日常的に使用できるツールとして高め、ソフトウェア開発プロセスの生産性と効率性を高めることを目的としています。
素晴らしいインタビューをありがとうございました。さらに詳しく知りたい読者は、CodiumAI にアクセスしてください。
Xebia CEO 兼エグゼクティブ ディレクター Anand Sahay – インタビュー シリーズ
unite.AI の創設パートナーであり、Forbes Technology Council のメンバーでもある Antoine は、AI とロボット工学の未来に情熱を傾ける未来学者です。
彼はまた、破壊的技術への投資に焦点を当てたウェブサイトである Securities.io の創設者でもあります。
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元記事: https://www.unite.ai/itamar-friedman-ceo-co-founder-of-codiumai-interview-series/