Metabob: Die innovative Lösung für AI-Code-Review
Metabob hebt die generative KI auf ein neues Level. Es nutzt proprietäre Graph-Neural-Networks, um Probleme zu erkennen, und Large Language Models (LLMs), um diese zu erklären und zu beheben. Dabei kombiniert es das Beste aus beiden Welten. Die Graph-Neural-Networks (GNNs) nutzen einen Aufmerksamkeitsmechanismus, um sowohl semantische als auch relationale Marker zu verstehen und so eine vollständigeren Darstellung der Eingabe zu erzielen. Die LLMs, wie z.B. GPT, sind tiefe Lernmodelle, die Milliarden von Parametern und einen Aufmerksamkeitsmechanismus verwenden, um das wahrscheinlichste Token nach einer gegebenen Eingabe vorherzusagen. Metabob erkennt und klassifiziert problematischen Code mit kontextuellem Verständnis. Dieser problematische Code zusammen mit angereichertem Kontext wird in Metabobs Backend gespeichert. Die gespeicherten Informationen aus dem Backend werden an ein integriertes LLM übergeben, das eine kontextsensible Problemerklärung und -lösung generiert. Metabobs AI ist auf Millionen von Fehlerbehebungen erfahrener Entwickler trainiert. Die Fähigkeit, Code-Logik und -Kontext zu verstehen, ermöglicht es Metabob, komplexe Probleme zu erkennen, die sich über Codebasen erstrecken, und automatisch Lösungen dafür zu generieren. Metabob erkennt Hunderte logischer Probleme, die von Wettlaufbedingungen bis zu unbehandelten Randfällen reichen. Solche Probleme können mit traditionellen statischen Analysewerkzeugen (z.B. Sonarqube, Deepsource) nicht erkannt werden. Indem es jeden Pull Request analysiert, verbessert Metabob die Codequalität, -zuverlässigkeit und -sicherheit, indem es Probleme behebt, bevor sie zusammengeführt werden. Es ist keine CI-Einrichtung erforderlich. Metabob übertrifft traditionelle statische Code-Analysewerkzeuge wie Sonarqube und Linter. Metabob unterscheidet sich von ChatGPT & CoPilot. Anstatt Code basierend auf Aufforderungen zu generieren, analysiert und repariert Metabob bestehenden Code. Seine AI identifiziert und erklärt automatisch Codebereiche, die wahrscheinlich bestimmte Arten von Problemen aufgrund ihrer strukturellen und semantischen Beziehungen enthalten. Metabob gibt problematischen Code, seine Erklärung und kontextuelle Informationen zusammen mit Testfällen an generative AI-Modelle weiter. Ohne Benutzereingabe generiert Metabob kontextsensible Codeempfehlungen, um erkannte Probleme zu beheben.
