Greptile 借助 GPT-6 Astra 将错误检测拓展到代码审查之外

# Greptile 借助 GPT-6 Astra 将漏洞检测拓展至代码审查之外 来源：https://openai.com/index/greptile-code-review-codex-astra/ Greptile\(在新窗口中打开\) (https://www.greptile.com/)开发能够全面了解代码库上下文的 AI 智能体，用于审查和测试代码变更。“我们致力于减少漏洞，让全世界的软件更加可靠，”联合创始人兼首席执行官 Daksh Gupta 表示。 对 Daksh 而言，实现这一使命既需要阅读代码，也需要测试应用程序的行为，而 GPT‐6 Astra 的计算机使用能力让 Greptile 能够大规模自动化测试。 ## 借助 GPT‐6 Astra 大规模测试应用程序 验证拉取请求需要检查代码在逻辑上是否正确、是否实现了开发者的意图、是否安全，以及是否会破坏现有功能。其中一些测试需要实际运行应用程序，因为仅仅阅读代码可能无法发现问题。 Daksh 举了一个例子：在 iPhone 上浏览网站时，某个按钮会消失。借助 GPT‐6 Astra，Greptile 可以为拉取请求启动开发服务器，将浏览器视口调整为 iPhone 屏幕大小，并模拟用户在应用程序中的操作。模型的视觉理解能力使其能够检查屏幕，发现隐藏的按钮。 “考虑到我们借助这些模型交付代码的速度，让一家 QA 公司测试所有变更实在是太慢了，根本不切实际，”他说。借助 GPT‐6 Astra，Greptile 可以大规模自动执行这类应用程序测试。 ## 借助 Daybreak 加强客户的防御能力 Daksh 表示，更强大的模型也让攻击者更容易利用应用程序中的漏洞，使企业面临风险，即使是那些以往通常不会成为攻击目标的企业也不例外。 “我们希望让初创公司也能轻松保障自身系统的安全，”Daksh 说。“借助 Daybreak，我们能够以非常安全的方式做到这一点，并确保客户拥有比攻击者的进攻手段更先进的防御机制。” ## 借助 Codex 减少漏洞和返工 Greptile 的知识库为企业的代码库建立索引，并以人类和智能体都能阅读的形式记录其工作原理。该公司通过模型上下文协议 \(MCP\) 服务器向 Codex 提供这些文档。 这让 Codex 能够遵循客户现有的模式编写代码。据 Daksh 介绍，已有数千名客户将 Codex 连接到 Greptile 的知识库。 为了衡量效果，团队会跟踪 AI 生成的代码被回退的频率。“当我们为智能体提供上下文时，代码回退就会减少，客户也能节省时间和推理资源，”Daksh 说。客户可以将节省下来的资源投入新工作，而不是反复修改同一批变更。 Greptile 也使用 Codex 开发自己的软件和智能体。“我们大量使用 Codex，”Daksh 说。“我们在每个职能领域都有极高的使用量，尤其是在工程领域。” ## 展望借助 Ultrafast 加快开发 Daksh 解释说，对 Greptile 而言，唯一真正的瓶颈是团队将想法转化为可运行软件的速度。他表示，模型的智能水平已经足以胜任许多任务，因此他将 Ultrafast 视为加快开发的一种方式。 他的长期目标是，让修改和交付关键企业软件像交付业余项目一样轻松，而 OpenAI 正在帮助 Greptile 构建实现这一目标所需的验证能力。