Metabob

Metabob, c'est le truc de ouf en matière d'examen de code alimenté par l'IA. Il détecte, explique et règle les emmerdes de codage causées par les humains et l'IA. Il s'appuie sur des réseaux neuronaux graphiques maison et des modèles de langage pour offrir une analyse complète du code. Les GNN (réseaux neuronaux graphiques) utilisent un truc d'attention pour comprendre les trucs sémantiques et relationnels, ce qui donne une représentation plus complète de l'entrée. Les LLM (modèles de langage, genre GPT) sont des modèles d'apprentissage profond avec des milliards de paramètres et un truc d'attention pour prédire le jeton le plus probable à suivre une entrée donnée. Metabob repère et classe le code chelou avec une compréhension du contexte. Le code problématique avec un contexte enrichi est stocké dans le backend de Metabob. L'info stockée est passée à un LLM intégré, qui génère une explication et une solution en fonction du contexte. Les développeurs sont fans de Metabob, car il est formé sur des millions de corrections de bugs faites par des développeurs expérimentés. Il est capable de détecter des problèmes complexes qui s'étendent sur plusieurs bases de code et de générer automatiquement des corrections. Metabob détecte des centaines de problèmes logiques, allant des conditions de course aux cas d'extrémité non gérés. Ces problèmes, on peut pas les détecter avec les outils d'analyse statique traditionnels (genre Sonarqube, Deepsource). L'intégration permet d'analyser chaque demande de tirage pour améliorer la qualité, la fiabilité et la sécurité du logiciel en corrigeant les problèmes avant la fusion. Pas besoin de configurer le CI. L'examen de code de Metabob est au-dessus des outils d'analyse de code statique traditionnels. Il permet de gagner du temps en débogage et d'augmenter la productivité des développeurs. Metabob, c'est différent de ChatGPT et CoPilot. Il est pas basé sur la génération de code à partir de demandes, mais sur l'analyse et la correction du code existant. Il identifie et explique automatiquement les zones de code susceptibles de contenir des types spécifiques de problèmes en fonction de leurs relations structurelles et sémantiques. Il fournit le code problématique, son explication, des infos contextuelles et des cas de test aux modèles d'IA générative. Sans besoin d'entrée de l'utilisateur, Metabob génère des recommandations de code en fonction du contexte pour régler les problèmes détectés.