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Greptile 在代码审查之外用 GPT-6 Astra 检测出错误

来源:OpenAI官方 · 发布时间:10-27 · 由 AI宝库每小时自动聚合

Greptile如何使用GPT-6 Astra来测试用户工作流程,Daybreak以加强安全,而Codex则减少再工作。

Greptile 在代码审查之外用 GPT%6 Astra 检测出错误

Greptile如何使用GPT‐6 Astra测试用户工作流程,Daybreak加强安全,Codex减少再工作。

Greptile (在新窗口打开) 构建 AI agents,以代码库的全部上下文来审查和测试代码更改。 称联合创始人兼首席执行官Daksh Gupta。

对达克什来说,这个任务要求测试一个应用程序的行为以及读取其代码,而GPT‐6 Astra的计算机使用使得Greptile有了一种大规模自动化测试的方法。

验证拉出请求涉及检查代码逻辑是否正确,是否按开发者的意图行事,是否安全,并避免打破已存在的功能。 对于一些测试,你需要实际运行应用程序,因为单读代码可能无法揭示问题。

Daksh给出了一个在iPhone上浏览网站时会消失的按钮的例子。 使用GPT‐6 Astra,Greptile可以启动一个用于拉取请求的开发服务器,将浏览器大小调整为iPhone大小的取景口,并模拟一个用户通过应用程序移动。 该模型的视觉理解让它检查屏幕并发现隐藏的按钮。

“一个QA公司测试你们所有的变化,实在太慢了,有了GPT‐6 Astra,Greptile可以将这种应用测试在规模上自动化。

Daksh 称更强大的模型也使攻击者更容易地利用应用,使公司面临风险,即使是那些以前不会成为典型目标的公司。

称 Daksh说:“我们想让一个创业者能够非常容易地保护他们的系统。 “随着"黎明"的到来,我们能够以非常安全的方式做到这一点,并且我们能够确保我们的客户拥有比对手拥有犯罪机制更复杂的防御机制。

Greptile的知识库为公司的代码库提供索引,并记录它如何以人和agents能读取的形式运作。 该公司通过一个模式背景协议(MCP)服务器向Codex提供这些文件。

这使得Codex可以按照客户现有模式写出代码,据Daksh称有上千个客户将Codex连接到Greptile的知识库。

为了测量影响,团队跟踪AI生成的代码的回放频率。 “当我们向agents提供上下文时,返回次数减少,客户节省时间并节省推论”,Daksh 称。 客户可以将这些节省用于新的工作,而不是重做同样的改变。

Greptile还使用Codex来自建软件和agents. Daksh 称。 “我们每个职能,特别是工程,都有大量的使用量。”

对于Greptile,Daksh解释道,唯一真正的瓶颈是团队能多快地将想法转化为工作软件。 He 称模型智能已经足以完成许多任务,因此他把Ultrafast看作是加速发展的一种方式。

他的更长远的目标是使变革和航运关键企业软件和航运一样容易,OpenAI帮助Greptile建立所需的验证。

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