Key Takeaways 開発者はAIによって生成されたコードを超えて見始め、これらのツールがすでに書かれているものに意味を与えるのを助けることができるだろうか? いくつかの言語モデルは、よく構造化され、信頼できるコードに通常表示される種類のパターンを認識することを学びます。 LLMのコンテンツの順位を理解することは、バラバラなコード、テクノロジー債務、または完全に合計しない論理を示すよりスマートなシステムを構築するための鍵かもしれません。 AIは、構造的に弱いコードを強調したり、より深い問題の兆候を示したりすることによってチームにより明確な出発点を与えることができます。 これらのシステムは、意図を誤読したり、重要な文脈を無視したり、実際には存在しない表面上の問題を無視したりすることができます。 未触れコードの隠されたコスト あなたは成長するコードベース、あらゆる方向から飛び込むコミットメント、そして「おそらく掃除されるべき」ものに満ちたバックグを持っていますが、どこから始めるべきか、またはコードのどの部分が静かに問題になりつつあるかを本当に知っている人はいません。 私たちは、コピロットのようなツールがリアルタイムでコードを提案することができ、より新しいプラットフォームは意図に基づいて機能を生成することにより賢くなっています。 ランキングシステムは、コードベース全体をスキャンし、時間の経過とともに問題を引き起こす可能性が高いファイルを特定することによって、すべてのことを意味するのに役立ちます. It is not only based on formatting or syntax, but about spotting fragile logic, inconsistent patterns, and areas where things are starting to slip. それは、単にフォーマットやシンタクスに基づいてではなく、脆弱な論理、不一致なパターンを発見することです。 ChatGPTのような大規模な言語モデルは、コード品質のシグナルを特定する真の可能性を示し始め、高影響の問題を表面化し、より焦点を当てた効率的な開発ワークフローをサポートするツールの扉を開きます。 コードワークフローにおけるAIの進化 Autocompleteは、変数を示唆し、機能名を記入し、開発者が書くようにシンタックスをスムーズにします。しかし、便利なものとして始まったものは、すぐにより大きなものに変わりました。 GitHub Copilot、Tabnine、Sourcegraph CodyなどのAIコーディングアシスタントは、開発者がコードと相互作用する方法を変えています。OpenAIのCodexモデルに基づいて構築されたCopilotは、自然言語の入力から完全なコードブロックを生成し、公用コードの数十億行から学んだパターンを使用できます。 SourcegraphのCodyはまた、異なることをします。一般的なトレーニングデータから引き出す代わりに、それはあなたのドキュメント、あなたの機能、あなたの歴史のようなあなたのコードベースにすでに存在しているものと動作します。その文脈は、その提案をテンプレートのように感じることを減らし、実際の助けのようにします。 このようなツールはプロセスに統合され始めています. 彼らはVS CodeやJetBrainsのような既知のエディターの内部に住んでおり、コードが書かれるようにサポートを提供しています. ショートスクリプトであれ、フルスケールの機能であれ、これらのツールは書くプロセスを通じてアクティブなままです。 コードのレビューは非常に詳細な作業であるため、時間がかかりますし、良い習慣でさえ、物事が欠落します。 静的分析ツールは明らかな問題を捕捉しますが、常に優先順位を設定するのに役立ちません。 なぜAIによるコード品質のランキングが利益を得ているのか コードベースでどこに焦点を当てるかを見つけることは必ずしも明らかではありません。 機能の更新、バグ修正、および数年間にわたる蓄積されたショートカットの間に、実際の問題が明らかに隠れるのは簡単です。 これは特に古いシステムにおいては当てはまります。時間の経過とともに、複雑さは構築されます。人々は去り、文脈は失われ、オリジナルのアーキテクチャは常に製品がどのように進化したかと一致しません。 これがランキングシステムが本当の価値を提供できる場所です。AIは、実際に必要とされている場所に注意を集中させるのに役立ちます - ストレスを示し始めているコードの部分に。それは、もはや耐えられない論理、追跡しにくい構造、またはシステムがどのように振る舞うべきかからゆっくりと離れたセクションかもしれません。 しかし、それが機能するためには、AIはスタイルルールやトークン数値を超えて品質を評価する方法が必要です。それは構造、論理、および歴史的使用を意味のあるシグナルを表面化する方法で重視する必要があります。それはChatGPTのランキングを理解することから始まります、どのように大きな言語モデルが構造、文脈、および関連性に基づいて何が重要かを決定するかです。現在、組織の80%以上がAIベースのランキングを使用してコンテンツを優先し、これらのシステムが最も関連するものを表面化するのにどれほど効果的かを話します。 これらのシステムが処理できるコンテキストが増えるほど、特にコードが多すぎて、すべてを手動でレビューするのに十分な時間がない場合に、出力がより有用になります。 LLMsは実際にコードを分析するときに「見る」もの LLMは人間のようにコードを理解していないが、トークン、埋め込み、パターンのシーケンスを見ている。 Tokenization, Structure, and Embeddings について あなたがモデルにコードを送信するとき、それは認識可能なユニット、またはトークンに分割する必要があります これらは、キーワード(If、While)、点数({, };)、または識別子の部分かもしれません。 コードがトークン化されると、これらは埋め込みと呼ばれるベクトル表示にマッピングされます これらは、それぞれのパーツの構造、意味、および周囲の文脈をキャプチャします.So even if two functions look different on the surface, say, def add(a, b): return a + b and def sum(x, y): return x + y-the model can recognize that they behave the same. What LLMs Pick Up, and What They Don't これらのモデルは、繰り返しの構造やスタイリッシュなパターン、ループ構造、ネストされた条件、モジュール組織を検出するのに非常に優れている。 しかし、LLMは、潜在的なビジネス論理、意図、または深い建築論理を信頼できるように把握できません。 「Mapping Insights Into Ranking」 モデルがコードが浮き上がり始める場所を把握することができれば、より高い複雑さ、混乱した依存性、または適合しないパターンであろうと、これらの領域により多くの重量を割り当てるのに役立ちます。 GALLa (Graph-Aligned Language Models for Code) のような研究では、AST パスやコントロール フロー グラフなどの構造的な文脈を埋め込むことが、モデルがコードの問題を検出する方法を向上させることができることを示しています。 コードスコアに向かって推し進めるツール いくつかのツールはすでに静的分析、AI、リアルタイムフィードバックの組み合わせを使用してコードの品質を評価する方法を実験しています。 Mutable AI は一つの例です. It combines real-time code generation with contextual understanding, aiming to refactor or clean up code as you write. Its suggestions are designed to improve readability and maintenanceability, not only fix syntax. この構造に焦点を当てることは、表面の下で起こるより深い分析を示唆します。 Codacy はより伝統的なアプローチをとるが、自動化のレイヤーを追加します。 幅広い言語で静的コード分析を実行し、問題を厳重性によって強調し、チームで定義された基準と調和します。 言語モデルに直接依存していないが、パフォーマンス、セキュリティ、または読み取りに最も影響を与える可能性のあるものを標識することによって既にフィードバックを優先します。 さらに、SourcegraphのCodyは、既存のコード、ドキュメント、および使用パターンをリポジトリから引き出すことで、Codyはそのフィードバックを特定のプロジェクトにカスタマイズします. That makes it a useful step towards more personalized code insights, especially in large code bases where priorities vary across files and teams, and is part of why codebase-aware AI is so powerful. これらのツールは、AIが単にコードを書くことやバンドコードを書くことではなく、チームが何に注意を払う必要があるか、いつ決定するかを助ける未来を示唆しています。 コード判断の自動化 AIは有用なシグナルを提供することができますが、コードの品質を判断するためにそれを使用するにはリスクが伴います。大規模な言語モデルはパターンに訓練されており、必ずしも意図的ではありませんので、単に彼らが最も頻繁に見たスタイルに合致していないため、有効なコードを問題として標識することは珍しくありません。 幻覚はもう一つの懸念である LLMsは、最初に見た目で堅固に見えるコードを示唆していることが知られていますが、常に予想通りに動作しません。問題はしばしば微妙です、もしかしたら条件が切れたり、小さなエッジケースが欠けているかもしれません。 コードが正しく見えるので、細部を逃すのは簡単です。 慎重なレビューなしで、この種のエラーは生産中に埋め込まれ、後で追跡するのに時間がかかります。 説明性も限られていますが、モデルが機能を悪く評価した場合、開発者はその理由を知る必要がありますが、ほとんどのシステムはそのスコアがどのように決定されたかについて透明性を提供しません。 過剰依存のリスク 静的分析は現在、LLMベースの洞察力で補完される可能性がありますが、これらの洞察力はバカを防ぐものではありません。最近の研究では、慎重に促された場合でも、モデルは依然としてオフバイ・ワンエラーや間違った調節条件のような基本的な論理と闘っています。 これらのツールはプロセスをサポートすることができますが、まだそれを置き換える準備ができていません。 生産的なフィードバックループの構築 AIは、リアルな相互作用から学ぶときにより価値のあるものになります。フィードバックの最も豊かなソースの1つは、データ開発者が既にバージョン履歴を生成し、リクエストコメントを引っ張り、結果をレビューすることです。 オープンソースプロジェクトは、レビュー者が受け入れる、変更する、または拒否するものについての詳細なシグナルを格納します。そのデータの採掘は、モデルがどのコードが承認され、なぜ承認されるのかを理解するのに役立ちます。 ユーザーのフィードバックから学ぶAIシステムの研究は、これらのシグナルをきれいにキャプチャするための最良の実践を強調し、開発者を騒音で圧倒することなくします。 あなたのチームは読み取り能力を向上させるために常に機能を調整しています。 モデルが何十、あるいは何百もの変更を経てそのパターンを認識すると、シンタクスルールよりも読み取り能力を重視し始めます。 洞察から改善へ オープンソースのAIコードツールに関するGraphiteのガイドは、分析モデルが既に進化するプロジェクト基準にどのように適応しているかを示しています。 ループは次のように見えます: モデルは → 開発者レビューまたは無視 → モデルレコードの結果 → モデルは出力を改善します. 時間の経過とともに、このループは一般的なスコアをチームのスタイルと優先順位を理解し、混乱を減らし、重要な場所に注意を向ける協力者に変えます。 集中するより良い方法 AI は役に立つためにレビュープロセスを引き継ぐ必要はありませんが、開発者が集中するのを助ける必要があります。 ほとんどのチームは必ずしもデータの欠如と闘っているのではなく、どこから始めるべきかと戦っています。 それは、モデルが正しいシグナルに訓練された場合にのみ機能します。単にシンタクスパターンだけでなく、実際のフィードバック:何が承認され、何が再処理され、レビュー者が何度も何度も繰り返すもの。 これが日常のワークフローの一部になる余地があります。これが既に使用しているツールに組み込まれた場合、CIパイプライン、内部ダッシュボード、またはコードレビューフローであるかに関わらず、ランキングはバックグラウンドでの意思決定を促進するのに役立ちます。 目標は自動化ではなく、単純な明確性で、開発者がより早く、より自信を持って行動し、実際に重要なことに時間を費やすのに役立ちます。
