Greptile використовує GPT-6 Astra для виявлення помилок за межами кодування
Компанія Greptile, яка розробляє ШІ-агентів для аналізу та тестування змін у коді, розширює можливості виявлення помилок завдяки новій моделі GPT‑6 Astra від OpenAI. Ця технологія дозволяє тестувати програмне забезпечення в реальних умовах, імітуючи взаємодію користувача з додатком.
„Наша місія – зменшити кількість помилок та зробити програмне забезпечення у світі більш надійним“, – зазначає співзасновник та CEO Greptile Дакш Гупта. Для досягнення цієї мети важливо не лише читати код, а й тестувати поведінку програми. GPT‑6 Astra надає Greptile інструмент для автоматизації такого тестування у великих масштабах.
Перевірка pull request включає оцінку логічної коректності коду, відповідності намірам розробника, безпеки та відсутності регресій у функціоналі. Деякі з цих аспектів неможливо виявити виключно читанням коду – потрібне безпосереднє виконання програми.
Дакш Гупта наводить приклад кнопки, яка зникає на iPhone. За допомогою GPT‑6 Astra Greptile може запустити сервер розробки для pull request, змінити розмір браузера до екранного співвідношення iPhone та імітувати навігацію користувача. Завдяки візуальному розумінню моделі, вона може аналізувати екран і виявляти приховані елементи.
„Фірма з тестування якості, що перевірятиме всі ваші зміни, є непрактично повільною, враховуючи швидкість, з якою ми можемо випускати код за допомогою цих моделей“, – пояснює він. GPT‑6 Astra дозволяє автоматизувати подібне тестування додатків у масштабі.
Гупта також підкреслює, що вдосконалення моделей полегшує зловмисникам експлуатацію вразливостей, ставлячи під загрозу компанії, які раніше не були типовими цілями. „Ми хочемо зробити захист систем надзвичайно простим навіть для стартапів“, – говорить він. „З Daybreak ми досягаємо цього безпечно, гарантуючи, що наші клієнти мають більш складні механізми захисту, ніж ті, що використовують зловмисники для наступу“.
База знань Greptile індексує кодову базу компанії та документує її функціонування у форматі, зрозумілому як для людей, так і для агентів. Компанія надає цю документацію Codex через сервер Model Context Protocol (MCP). Це дозволяє Codex писати код, що відповідає існуючим патернам клієнта. За словами Гупти, тисячі клієнтів вже підключили Codex до бази знань Greptile.
Команда відстежує, як часто згенерований ШІ код відкочується назад. „Коли ми надаємо агентам контекст, кількість відкатів зменшується, а клієнти заощаджують час та витрати на обчислення“, – пояснює Дакш. Ці заощадження можуть бути спрямовані на нові розробки замість переробки існуючих змін.
Greptile також використовує Codex для розробки власного програмного забезпечення та агентів. „Ми є потужними користувачами Codex“, – каже Гупта. „Ми маємо величезні обсяги використання в усіх функціях, особливо в інженерії“.
Гупта пояснює, що основним обмежуючим фактором для Greptile є швидкість, з якою команда може перетворювати ідеї на робоче програмне забезпечення. Оскільки інтелект моделей вже достатній для багатьох завдань, Ultrafast розглядається як спосіб прискорити розробку.
Довгострокова мета – зробити процес зміни та випуску критично важливого корпоративного програмного забезпечення таким же простим, як випуск стороннього проекту, при цьому OpenAI допомагає Greptile забезпечити необхідну валідацію.
джерело: OpenAI
- Останні
- Популярні
Новини по днях
27 жовтня 2026
