AWSのAIによるコードレビューとパフォーマンスツールのCodeGuruが一般公開へ

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AWSは米国時間6月29日に、コードレビューツールであるCodeGuruの一般公開を発表した(Amazonリリース)。2019年12月に開催されたAWS re:Inventでプレビューをローンチした(未訳記事)。このツールセットは、機械学習を利用してバグを見つけ、また最適化のアドバイスを行う。
CodeGuruを構成する2つのツールであるReviewerとProfilerは、その名のとおりのツールだ。AWSのチームはReviewerを作るために、GitHub上の1万あまりのオープンソースプロジェクトのコードと、Amazon(アマゾン)自身の内部的なコードベースのレビューでアルゴリズムを訓練した。
今回の発表で同社は「アマゾンのような大きな企業でも、毎日書かれるコードの量は膨大であり、コードレビューに十分な時間を割ける経験豊富な開発者を確保することは難しい。しかも経験を積んだレビュアーでも問題を見逃すことがあり、アプリケーションが顧客の目の前で動き出してからバグやパフォーマンスの問題が現れることもある」と述べている。
CodeGuruを使う開発者は自分のリポジトリに継続的にコードをコミットするが、そのリポジトリはGitHubやBitbucket Cloud、AWS自身のCodeCommitなど何でもよい。CodeGuru Reviewerはそのコードを分析してバグを見つけ、見つかったらバグフィックスを提案する。この過程はすべてコードリポジトリに対して行われるため、例えばCodeGuruはGitHubのプルリクエストを作り、それにバグやフィックスに関する情報をコメントとして付けたりする。
機械学習のモデルを訓練するためにユーザーはCodeGuruにフィードバックを送れるが、それは主に「よい(thumbs up)」と「だめ(thumbs down)」だけだ。
CodeGuru A

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