ذات صلة

اخبار متفرقة

أنثروبيك تطلق معهدًا لدراسة تأثير الذكاء الاصطناعي وتحذر من قفزات هائلة خلال عامين

أعلنت شركة Anthropic عن إطلاق معهد Anthropic الجديد لدراسة...

بريكس: الهند تعلن عن تركيب أكثر من 2.3 مليون مضخة ري تعمل بالطاقة الشمسية

أعلنت وزارة الطاقة الجديدة والمتجددة في الهند تركيب أكثر...

أسما إبراهيم تخطف الأنظار بإطلالة بنطلون ويليزر أبيض وأسود عبر إنستجرام | شاهد

أبرزت أسما إبراهيم إطلالة كلاسيكية تجمع بين الأناقة والبساطة،...

طريقة تحضير كب كنافة بأسهل الخطوات

مقادير كب كنافة استخدم نصف كوب من الكنافة المحمرة كقاعدة...

عادات يومية تساهم في تقليل الالتهاب وتحسين الصحة بدون أدوية

يحدث الالتهاب المزمن عندما يهاجم جهاز المناعة الجسم بلا...

أنثروبيك تطلق أداة لمراجعة الأكواد المولَّدة بالذكاء الاصطناعي في Claude Code

أداة Code Review من Anthropic لتعزيز مراجعة الشيفرة داخل Claude Code

أعلنت Anthropic عن إطلاق أداة جديدة تحمل اسم Code Review داخل بيئة Claude Code، وهي أداة مبنية على الذكاء الاصطناعي لمراجعة الأكواد واكتشاف الأخطاء قبل دمجها في قاعدة الشيفرة.

أشار التحليل إلى تصاعد استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في توليد الأكواد بسرعة عبر أوامر طبيعية، وهو ما أدى إلى مشاكل مثل الأخطاء المنطقية، الثغرات الأمنية، وكود غالبًا ما يصعب فهمه لاحقًا، فدفع ذلك الشركات إلى البحث عن حلول تراجع الأكواد المولدة بسرعة.

تعمل Code Review كـ مراجع ذكي يحلل التغييرات المعروفة باسم Pull Requests قبل الدمج، وهي آلية يستخدمها المطورون لإرسال التعديلات ومراجعتها قبل اعتمادها رسميًا في الكود الأساسي.

ذكرت رئيسة قسم المنتجات أن ارتفاع حجم الأكواد الناتج عن الاستخدام المتزايد لـ Claude Code تسبب في عنق زجاجة في عمليات المراجعة، لذا جاءت Code Review كحل يسمح بمراجعة الكم الكبير من التغييرات بشكل أسرع وأكثر كفاءة.

تم إطلاق الأداة كنسخة تجريبية لعملاء Claude for Teams و Claude for Enterprise، وتستهدف بشكل أساسي الشركات الكبرى التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات، وتتكامل مع منصة GitHub تلقائيًا.

عند التفعيل، يمكن لقادة فرق التطوير تشغيلها افتراضيًا لجميع المطورين داخل الفريق، وتتكامل مع GitHub وتقوم بتحليل طلبات السحب تلقائيًا وتظهر تعليقات داخل الشفرة توضّح المشاكل المحتملة واقتراحات الإصلاح، ما يساعد في معالجة الأخطاء قبل الدمج.

تركز الأداة بشكل أساسي على الأخطاء المنطقية داخل الشفرة بدل التدقيق في الأسلوب أو التنسيق، لأن الكثير من المطورين يعتبرون الملاحظات الشكلية غير مفيدة عمليًا.

تعتمد تكلفة التشغيل على نموذج التوكنات نظرًا لاستخدامها عدة وكلاء ذكاء اصطناعي بالتوازي، وتقدّر أن تكلفة مراجعة كل طلب سحب تتراوح بين 15 و25 دولارًا بحسب حجم الشفرة وتعقيدها.

spot_img
spot_imgspot_img

تابعونا على