Qodo、Codexのコードレビューに組織知識を追加
- •QodoがCodexマーケットプレイスのレビュー用プラグインを通じ、組織の知識とコードベースの基準を追加
- •1万以上のリポジトリや接続サービスにまたがる依存関係を追跡
- •200のルールから確認項目を選ぶDecisions APIで、速度とコストの改善を目指すとQodoが説明
コードレビューとソフトウェア品質向けのAIツールを開発するスタートアップQodoは、Codexマーケットプレイスのプラグインを通じて、組織の知識とコードベースの基準をCodexに追加しました。同社によると、この連携によりコーディングエージェントが変更対象のコードを理解し、複数のリポジトリにまたがるP0バグを見つけやすくなります。QodoはGPT-6 Astraを含むOpenAIのモデルを使い、エンジニアリング知識の収集、コードレビュー、ソフトウェア品質の監視を行います。共同創業者兼CEOのイタマー・フリードマン(Itamar Friedman)は、最先端の推論モデルと高速なモデルの両方を活用したいと述べています。
フリードマンによると、一部の顧客環境には1万以上のリポジトリがあり、一見正しい局所的な変更でも下流のサービスを壊す場合があります。Qodoのプラグインは、同社のAgentic Toolboxを通じてCodexにコードベースの知識、組織のルール、独立したレビュー機能を提供します。異なるGitプロバイダーにホストされたリポジトリ間の依存関係や、Kafka経由で接続されたサービスも考慮し、組織全体のソフトウェアを評価できます。
Codexがコードを書く前に、プラグインは関連するコードベースのルール、プルリクエストの履歴、パターンを取得できます。変更後にはQodoがレビューし、開発者がプルリクエストを開く前に、同じセッション内で検出事項をCodexに返します。QodoのAI開発者リレーションズ責任者、ネンナ・ンドゥクウェ(Nnenna Ndukwe)は、開発者がCodex内のGPT-6モデルを使って機能開発や技術的負債への対処を行い、コーディングから独立レビューへの引き継ぎを自動化していると述べています。
フリードマンは、コーディングエージェントとレビューエージェントは補完的な役割を持ち、それぞれに独自の設定と文脈が必要で、複数のエージェントを使う場合もあると説明しています。エージェント同士が検出事項を話し合い、意見の相違を人間の確認に回す構想も示しました。開発者は計画者兼レビュー担当者として、未解決の問題やエージェント間の議論、文脈、過去の開発者の判断を確認できます。ンドゥクウェは、自動開発や知識業務でGPT-6 AstraのExtra HighとUltraの推論設定を使うと述べています。Codexを定期実行し、週ごとの成果と改善点の報告、エージェント型エンジニアリングに関するソーシャルプラットフォーム上の会話の調査、開発者向けコンテンツ案の提案、コード変更の分析による作成・改善すべきエージェントスキルの推薦を行わせています。
フリードマンによると、QodoはOpenAIが最近公開したDecisions APIを使い、開発段階ごとに適用するルールやエージェントスキルを選べる可能性があります。言語モデルにすべての選択を任せる代わりに、たとえば200のルールから確認対象を選んでから、モデルに該当ルールを推論させます。同氏は、この方法で選択を速く、低コストにしながら、レビューの質を高められる可能性があると述べています。Qodoが掲げる「ソフトウェア工場」の構想は、コーディングおよびレビューエージェント、企業の知識、従来型のソフトウェアエンジニアリングとスクリプト、人間の専門知識を組み合わせ、残る疑問を解決する顧客所有のシステムです。