ذات صلة

اخبار متفرقة

تجهيزات العيد.. طريقة لصنع الكحك الناعم في المنزل بطعم يضاهي المحلات

مكونات كحك العيد لكيلو دقيق ابدأ بتوفير المكونات لكيلو دقيق:...

من وحي مسلسل فرصة أخيرة.. كيف توازن بين عملك وحياتك الشخصية؟

تواجه الكثير من الناس صعوبة في الموازنة بين متطلبات...

6 أساليب سهلة وسريعة لترطيب البشرة والتخلّص من الجفاف والجلد الميت

ابدأ بالتقشير اللطيف كخطوة أساسية للعناية بالبشرة، فإزالة الخلايا...

كيفية تحضير صينية دبابيس الدجاج في الفرن

ابدأ بتحضير مكوّنات الوصفة التالية: كيلو دبابيس دجاج بالجلد،...

ظهور طفح جلدي على رقبة ترامب .. أسباب الطفح الجلدي وطرق العلاج

أثار ظهور طفح جلدي أحمر واضح على رقبة الرئيس...

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