<p>代碼審查是同行對代碼進行審查，幫助開發人員提高代碼質量的過程，耗時較長。據一項調查顯示，50% 的公司每週花費 2 至 5 小時進行代碼審查。如果人手不足，代碼審查可能會變得令人不堪重負，並使開發人員無法完成其他重要工作。</p>
<p>Harjot Gill 認為可以利用人工智能實現代碼審查的大部分自動化。他是 CodeRabbit 的聯合創始人兼首席執行官，該公司利用 AI 模型分析代碼並提供反饋。</p>
<p>在創辦 CodeRabbit 之前，Gill 曾是數據中心軟件公司 Nutanix 的技術高級總監。2018 年 3 月，Nutanix 收購了他的創業公司 Netsil 時，他加入了該公司。CodeRabbit 的另一位創始人 Gur Singh 曾在白標醫療支付平台 Alegeus 領導開發團隊。</p>
<p>據 Gill 介紹，CodeRabbit 的平台利用 “先進的 AI 推理” 自動化代碼審查，以 “理解” 代碼背後的意圖，並向開發人員提供 “可操作的”、“類似人類的” 反饋。</p>
<p>Gill 告訴 TechCrunch：“傳統的靜態分析工具和代碼檢查工具是基於規則的，通常會產生較高的誤報率，而同行審查耗時且主觀。” 相比之下，“CodeRabbit 是一個以 AI 為先的平台。”</p>
<p>這些都是帶有許多流行詞彙的大膽説法。不幸的是，有傳聞稱，與人工參與的代碼審查相比，基於人工智能的代碼審查往往效果不佳。</p>
<p>在一篇博客文章中，Graphite 的 Greg Foster 談到了將 OpenAI 的 GPT-4 應用於代碼審查的內部實驗。雖然該模型能夠捕捉一些有用的信息，比如輕微的邏輯錯誤和拼寫錯誤，但它也產生了大量的誤報。根據 Foster 的説法，即使嘗試進行微調，也並沒有顯著減少這些誤報。</p>
<p>這並不是什麼新發現。最近斯坦福大學的一項研究發現，使用代碼生成系統的工程師更有可能在開發的應用程序中引入安全漏洞。版權問題也是一個持續關注的問題。</p>
<p>使用人工智能進行代碼審查也存在一些後勤問題。正如 Foster 指出的，傳統的代碼審查迫使工程師通過與開發人員同事的會話和交流來學習。而將審查工作外包可能會威脅到這種知識共享。</p>
<p>Gill 持有不同看法。“CodeRabbit 的以 AI 為先的方法提高了代碼質量，並顯著減少了代碼審查過程中所需的手動工作量，” 他説。</p>
<p>一些人對這種銷售策略很感興趣。據 Gill 稱，約有 600 家組織目前正在付費使用 CodeRabbit 的服務，而 CodeRabbit 正在與 “數家” 財富 500 強公司進行試點合作。</p>
<p>CodeRabbit 還獲得了投資：CodeRabbit 今天宣佈由 CRV 領投的一輪 1600 萬美元的 A 輪融資，Flex Capital 和 Engineering Capital 參與投資。這筆新資金將用於擴大 CodeRabbit 的 10 人銷售和營銷團隊以及產品服務，並專注於增強其安全漏洞分析能力。</p>
<p>“我們將加大與 Jira 和 Slack 等平台的深度集成投入，以及 AI 驅動的分析和報告工具，” Gill 説，並補充説，總部位於舊金山的 CodeRabbit 正在籌建一家新辦事處，團隊規模將近翻倍。“該平台還將引入先進的 AI 自動化技術，用於依賴管理、代碼重構、單元測試生成和文檔生成。”</p>

TEAM

<p>CodeRabbit 已經完成了一輪由 CRV 領投的一百萬美元的 A 輪融資，旨在加強其基於人工智能的代碼審查平台。該初創公司由 Harjot Gill 和 Gur Singh 創立，旨在自動化代碼審查，聲稱可以減少手動工作量並提高代碼質量。儘管在 AI 在代碼審查中的有效性存在懷疑，但該公司報告稱已有 600 家付費組織和數家財富 500 強公司的試點項目。這輪融資還將擴大他們的團隊，並改善與 Jira 和 Slack 等平台的集成，同時增加諸如安全漏洞分析和各種開發任務的高級 AI 自動化等功能</p>

<p>Code reviews — peer reviews of code that help devs improve code quality — are time-consuming. According to one source, 50% of companies spend two to five hours a week on them. Without enough people, code reviews can be overwhelming and take devs away from other important work.</p>
<div class="lb-trans"><p>代碼審查是同行對代碼進行審查，幫助開發人員提高代碼質量的過程，耗時較長。據一項調查顯示，50% 的公司每週花費 2 至 5 小時進行代碼審查。如果人手不足，代碼審查可能會變得令人不堪重負，並使開發人員無法完成其他重要工作。</p>
</div><p>Harjot Gill thinks that code reviews can be largely automated using artificial intelligence. He’s the co-founder and CEO of CodeRabbit, which analyzes code using AI models to provide feedback.</p>
<div class="lb-trans"><p>Harjot Gill 認為可以利用人工智能實現代碼審查的大部分自動化。他是 CodeRabbit 的聯合創始人兼首席執行官，該公司利用 AI 模型分析代碼並提供反饋。</p>
</div><p>Prior to starting CodeRabbit, Gill was the senior director of technology at datacenter software company, Nutanix. He joined the company when Nutanix acquired his startup, Netsil, in March 2018. CodeRabbit’s other founder, Gur Singh, previously led dev teams at white-label healthcare payments platform, Alegeus.</p>
<div class="lb-trans"><p>在創辦 CodeRabbit 之前，Gill 曾是數據中心軟件公司 Nutanix 的技術高級總監。2018 年 3 月，Nutanix 收購了他的創業公司 Netsil 時，他加入了該公司。CodeRabbit 的另一位創始人 Gur Singh 曾在白標醫療支付平台 Alegeus 領導開發團隊。</p>
</div><p>According to Gill, CodeRabbit’s platform automates code reviews using “advanced AI reasoning” to “understand the intent” behind code and deliver “actionable,” “human-like” feedback to devs.</p>
<div class="lb-trans"><p>據 Gill 介紹，CodeRabbit 的平台利用 “先進的 AI 推理” 自動化代碼審查，以 “理解” 代碼背後的意圖，並向開發人員提供 “可操作的”、“類似人類的” 反饋。</p>
</div><p>“Traditional static analysis tools and linters are rule-based and often generate high false-positive rates, while peer reviews are time-consuming and subjective,” Gill told TechCrunch. “CodeRabbit, by contrast, is an AI-first platform.”</p>
<div class="lb-trans"><p>Gill 告訴 TechCrunch：“傳統的靜態分析工具和代碼檢查工具是基於規則的，通常會產生較高的誤報率，而同行審查耗時且主觀。” 相比之下，“CodeRabbit 是一個以 AI 為先的平台。”</p>
</div><p>These are bold claims with a lot of buzzwords. Unfortunately for CodeRabbit, anecdotal evidence suggests that AI-powered code reviews tend to be inferior compared to human-in-the-loop ones.</p>
<div class="lb-trans"><p>這些都是帶有許多流行詞彙的大膽説法。不幸的是，有傳聞稱，與人工參與的代碼審查相比，基於人工智能的代碼審查往往效果不佳。</p>
</div><p>In a blog post, Graphite’s Greg Foster talks about internal experiments to apply OpenAI’s GPT-4 to code reviews. While the model would catch some useful things — like minor logical errors and spelling mistakes — it generated lots of false positives. Even attempts at fine-tuning didn’t dramatically reduce these, according to Foster.</p>
<div class="lb-trans"><p>在一篇博客文章中，Graphite 的 Greg Foster 談到了將 OpenAI 的 GPT-4 應用於代碼審查的內部實驗。雖然該模型能夠捕捉一些有用的信息，比如輕微的邏輯錯誤和拼寫錯誤，但它也產生了大量的誤報。根據 Foster 的説法，即使嘗試進行微調，也並沒有顯著減少這些誤報。</p>
</div><p>These aren’t revelations. A recent Stanford study found that engineers who use code-generating systems are more likely to introduce security vulnerabilities in the apps they develop. Copyright is an ongoing concern, as well.</p>
<div class="lb-trans"><p>這並不是什麼新發現。最近斯坦福大學的一項研究發現，使用代碼生成系統的工程師更有可能在開發的應用程序中引入安全漏洞。版權問題也是一個持續關注的問題。</p>
</div><p>There are also logistical drawbacks of using AI for code reviews. As Foster notes, more traditional code reviews force engineers to learn through sessions and conversations with their developer peers. Offloading reviews threatens this knowledge sharing.</p>
<div class="lb-trans"><p>使用人工智能進行代碼審查也存在一些後勤問題。正如 Foster 指出的，傳統的代碼審查迫使工程師通過與開發人員同事的會話和交流來學習。而將審查工作外包可能會威脅到這種知識共享。</p>
</div><p>Gill feels differently. “CodeRabbit’s AI-first approach improves code quality and significantly reduces the manual effort required in the code review process,” he said.</p>
<div class="lb-trans"><p>Gill 持有不同看法。“CodeRabbit 的以 AI 為先的方法提高了代碼質量，並顯著減少了代碼審查過程中所需的手動工作量，” 他説。</p>
</div><p>Some folks are buying the sales pitch. Around 600 organizations are paying for CodeRabbit’s services today, Gill claims, and CodeRabbit is in pilots with “several” Fortune 500 companies.</p>
<div class="lb-trans"><p>一些人對這種銷售策略很感興趣。據 Gill 稱，約有 600 家組織目前正在付費使用 CodeRabbit 的服務，而 CodeRabbit 正在與 “數家” 財富 500 強公司進行試點合作。</p>
</div><p>It also has investments: CodeRabbit today announced a $16 million Series A funding round led by CRV, with participation from Flex Capital and Engineering Capital. Bringing the company’s total raised to just under $20 million, the new cash will be put toward expanding CodeRabbit’s 10-person sales and marketing functions and product offerings, with a focus on enhancing its security vulnerability analysis capabilities.</p>
<div class="lb-trans"><p>CodeRabbit 還獲得了投資：CodeRabbit 今天宣佈由 CRV 領投的一輪 1600 萬美元的 A 輪融資，Flex Capital 和 Engineering Capital 參與投資。這筆新資金將用於擴大 CodeRabbit 的 10 人銷售和營銷團隊以及產品服務，並專注於增強其安全漏洞分析能力。</p>
</div><p>“We’ll invest in deeper integrations with platforms like Jira and Slack, as well as AI-driven analytics and reporting tools,” Gill said, adding that Bay Area-based CodeRabbbit is in the process of setting up a new office in Bangalore as it roughly doubles the size of the team. “The platform will also introduce advanced AI automation for dependency management, code refactoring, unit test generation and documentation generation.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“我們將加大與 Jira 和 Slack 等平台的深度集成投入，以及 AI 驅動的分析和報告工具，” Gill 説，並補充説，總部位於舊金山的 CodeRabbit 正在籌建一家新辦事處，團隊規模將近翻倍。“該平台還將引入先進的 AI 自動化技術，用於依賴管理、代碼重構、單元測試生成和文檔生成。”</p>
</div>

CodeRabbit 籌集 1600 萬美元以將人工智能引入代碼審查