Optimal AI, Gemini API का इस्तेमाल करके कोड की समीक्षा में लगने वाले समय को 50% तक कम करता है

कोड की समीक्षा करना, क्वालिटी के लिए ज़रूरी है. हालांकि, तेज़ी से डेवलपमेंट करने में यह अक्सर रुकावट बन जाता है. ऑप्टिमाइज़्ड एआई, इस स्थिति को बदल रहा है. उनका मिशन: एआई का इस्तेमाल करके, इंजीनियरिंग और कानूनों का पालन करने की प्रोसेस को ऑटोमेट करना, ताकि इंजीनियर अपना समय बचा सकें. इनके समाधानों में, सुरक्षा और कानूनों का पालन करने पर फ़ोकस करने वाला एआई कोड समीक्षक, Optibot शामिल है. साथ ही, Gemini API की मदद से काम करने वाला अहम जानकारी देने वाला प्लैटफ़ॉर्म भी शामिल है, जो डेवलपमेंट की रफ़्तार को ऑप्टिमाइज़ करता है.

पहले, एआई कोड की समीक्षा को असरदार बनाने के लिए, तेज़ी से काम करने और संदर्भ के हिसाब से समझने में Optimal AI को समस्याएं आती थीं. सह-संस्थापक और सीटीओ, सैयद अहमद बताते हैं, "सबसे बड़ी चुनौती कॉन्टेक्स्ट को समझना था—हमें एक ऐसे मॉडल की ज़रूरत थी जो कोड में हुए बदलावों को देखकर, उन्हें सही संदर्भ में रख सके."

Gemini API को इंटिग्रेट करके, Optimal AI ने अपनी सेवाओं को बेहतर बनाया है:

• कोड की समीक्षा करने में लगने वाले समय और सटीक जानकारी में बढ़ोतरी: Gemini API की मदद से काम करने वाला Optibot, सुरक्षा से जुड़ी कमजोरियों, नीतियों का पालन न करने से जुड़े जोखिमों, और कोडिंग पैटर्न के लिए, अपने-आप पुलब्स अनुरोधों की समीक्षा करता है. इससे, काम के सुझाव या राय मिलती है और समीक्षा में लगने वाला समय काफ़ी कम हो जाता है.
• काम की इंजीनियरिंग की अहम जानकारी: Gemini मॉडल, GitHub और Jira के डेटा का विश्लेषण करके, इंजीनियरिंग की परफ़ॉर्मेंस को समझते हैं और समस्याओं की पहचान करते हैं. साथ ही, वे काम की गतिविधि और कोड में होने वाले बदलावों के बीच का फ़र्क़ भी असरदार तरीके से बताते हैं.
• बेहतर स्पीड और बेहतर सुविधाएं: बेहतर एआई, मुश्किल विश्लेषण और कोड को बेहतर तरीके से समझने के लिए, Gemini 2.5 Pro का इस्तेमाल करता है. वहीं, Gemini 2.0 Flash, कम इंतज़ार वाले कामों के लिए ज़रूरी स्पीड देता है. जैसे, तुरंत खास जानकारी देना.

ऑप्टिमल एआई को लागू करने से, Gemini API की सुविधाओं के बारे में पता चलता है:

• इस्तेमाल किए गए मॉडल::
  • Gemini 2.5 Pro: कोड का गहराई से विश्लेषण करने, सुरक्षा जांच करने, पुल रिक्वेस्ट के बारे में काम के सुझाव देने, और परफ़ॉर्मेंस की अहम जानकारी के लिए, इंजीनियरिंग के मुश्किल पैटर्न की पहचान करने के लिए.
  • Gemini 2.0 Flash: कम इंतज़ार वाले टास्क के लिए. जैसे, फ़ाइल ट्री को स्कैन करना और तुरंत खास जानकारी जनरेट करना.
• मुख्य सुविधाएं और लागू करने का तरीका::
  • कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से समझना: Gemini मॉडल की बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो, कोड में हुए बदलावों को समझने और इंजीनियरिंग के बड़े पैटर्न को समझने के लिए ज़रूरी है.
  • एक से ज़्यादा भाषाओं के साथ काम करने की सुविधा: Gemini मॉडल की मदद से, एक से ज़्यादा प्रोग्रामिंग भाषाओं और फ़्रेमवर्क को बेहतर तरीके से मैनेज किया जा सकता है. यह सुविधा, Optimal AI के लिए एक बड़ी उपलब्धि थी.
  • Google AI Studio: प्रॉम्प्ट की तेज़ी से जांच करने, मॉडल का आकलन करने, और दोहराए जाने वाले कामों के लिए, टीम Google AI Studio का ज़्यादा से ज़्यादा इस्तेमाल करती है. अहमद कहते हैं, "लागू करने के कोड के साथ-साथ आउटपुट देखने की सुविधा की मदद से, हमारे इंजीनियर आसानी से एक्सपेरिमेंट कर पाते हैं."

Gemini को इंटिग्रेट करने का असर, Optimal AI और उसके ग्राहकों पर काफ़ी अच्छा पड़ा है. मुख्य नतीजों में ये शामिल हैं:

• पुल रिक्वेस्ट साइकल के समय में 50% की कमी आई: इंजीनियर, समीक्षाओं का इंतज़ार करने में कम और कोडिंग में ज़्यादा समय बिताते हैं.
• ग्राहकों के बीच तेज़ी से अपनाने और इसका दायरा बढ़ाना: MongoDB जैसी कंपनियों ने इसके फ़ायदों का अनुभव करने के बाद, Optimal AI का इस्तेमाल काफ़ी बढ़ा दिया है. इन कंपनियों के इंजीनियर की संख्या पांच से बढ़कर 40 से ज़्यादा हो गई है.
• 22.5 करोड़ डॉलर की प्री-सीड फ़ंडिंग का राउंड पूरा हुआ: यह राउंड, निजी बीटा वर्शन में पूरा हुआ. इसकी वजह यह थी कि Gemini API की मदद से काम करने वाली सुविधाओं को लोगों ने खूब पसंद किया और इनसे बेहतर नतीजे मिले.

अहमद कहते हैं, "टीम को यह पसंद है कि Optibot की मदद से, पीआर की समीक्षा में लगने वाला समय आधा हो जाता है. इससे इंजीनियर, अनुमतियों का इंतज़ार करने के बजाय, कोडिंग पर ज़्यादा समय दे पाते हैं."

Optimal AI, बार-बार किए जाने वाले ज़्यादा टास्क को ऑटोमेट करने के लिए, एआई एजेंट के अपने सुइट को बड़ा करने पर फ़ोकस कर रहा है. फ़िलहाल, वे "कोड राडार" नाम का एक एजेंट डेवलप कर रहे हैं. इसे कोडबेस को अपने-आप मॉनिटर करने, पैच करने, और सुरक्षित रखने के लिए डिज़ाइन किया गया है. Gemini API के साथ अपनी यात्रा के बारे में बताते हुए, सैयद अहमद अपने साथी डेवलपर को यह सलाह देते हैं:

"सीधे Google AI Studio पर जाएं—इसमें बेहतर टूल और दस्तावेज़ हैं. साथ ही, यह एक्सपेरिमेंट को ज़्यादा असरदार बनाता है." वे यह भी कहते हैं, "Gemini मॉडल की कॉन्टेक्स्ट विंडो का पूरा फ़ायदा लें. मॉडल को ज़्यादा से ज़्यादा काम का कॉन्टेक्स्ट दें...जितना ज़्यादा कॉन्टेक्स्ट दिया जाता है, एआई की वजह उतनी ही बेहतर होती है."

ऑप्टिमल एआई की सफलता से पता चलता है कि Gemini API, सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट को कैसे बेहतर बना सकता है. इससे टीमें, बेहतर सॉफ़्टवेयर को तेज़ी से बना पाती हैं.

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