Os desenvolvedores gastam muito tempo em tarefas rotineiras e repetitivas – e surpreendentemente pouco na codificação real.
Na pesquisa de desenvolvedores de 2022 do Stack Overflow, 63% dos entrevistados disseram que dedicam mais de 30 minutos por dia procurando respostas ou soluções para problemas – o que soma entre 333 a 651 horas de tempo perdidas por semana em uma equipe de 50 desenvolvedores. Uma separação enquete da Propeller Insights e Rollbar descobriram que mais de um terço dos desenvolvedores gastam muro de um quarto de seu tempo corrigindo bugs, com pouco mais de um quarto (26%) reservando até metade de seu tempo corrigindo bugs.
A tendência frustrou William Zeng e Kevin Lu. Portanto, no início deste ano, eles – ambos veteranos do Roblox, o videogame que virou rede social – criaram uma plataforma chamada Varrer para mourejar de forma autônoma com tarefas de desenvolvimento, porquê depuração de superior nível.
“Começamos o Sweep depois de trabalharmos juntos na Roblox e lidarmos incessantemente com tarefas de software que sabíamos que poderiam ser automatizadas com IA”, disse Zeng, CEO do Sweep, ao TechCrunch em uma entrevista por e-mail. “O Sweep é porquê um desenvolvedor júnior com tecnologia de IA para equipes de software.”
TechCrunch anteriormente abordado Varredura durante o Demo Day de verão de 2023 do Y Combinator. Mas, desde logo, a startup fechou uma novidade rodada de financiamento, levantando US$ 2 milhões da Goat Capital, do CEO da Replit, Amjad Masad, do vice-presidente da AI da Replit, Michele Catasta, e da Exceptional Capital, com uma avaliação pós-dinheiro de US$ 25 milhões.
A varredura permite que os desenvolvedores descrevam uma solicitação em linguagem proveniente — por exemplo, “aditar logs de depuração ao meu pipeline de dados” — fora de um Ambiente de desenvolvimento integrado e gere o código correspondente. A plataforma pode logo enviar esse código para a base de código apropriada por meio de uma solicitação pull e abordar os comentários feitos na solicitação pull dos mantenedores ou proprietários do código – um pouco porquê Copiloto GitHubmas mais autônomo.
“O Sweep permite que os engenheiros entreguem com mais rapidez”, disse Zeng. “Cuidaremos da dívida tecnológica acumulada com cada mudança de código, porquê melhorar logs de erros e aditar testes unitários, além de refatorar códigos ineficientes.”
A Sweep, especializada em redigir código Python, utiliza uma combinação de modelos de IA para geração de código. Eles incluem OpenAI GPT-4mas também um “mecanismo de procura de código” personalizado – o que é importante não treinado em dados de clientes do Sweep, diz Zeng – isso ajuda a planejar e executar alterações de código em “todo o repositório”.
“Construímos nosso próprio mecanismo de procura de código para Python, que aproveita técnicas de procura lexical e vetorial”, acrescentou Zeng. A pesquisa lexical procura correspondências literais – ou pequenas variações – porções de código, enquanto a pesquisa vetorial pode encontrar códigos mais vagamente relacionados que compartilham certas características. “Temos uma das melhores capacidades de geração de testes unitários disponíveis e executaremos testes em tempo real”, continuou ele.
No porvir, a Sweep planeja substanciar os recursos de geração de código da sua plataforma com StarCodero padrão de geração de código-fonte crédulo da Hugging Face e ServiceNow.
Dada a tendência da IA de cometer erros, sou um pouco cético quanto à confiabilidade do Sweep no longo prazo. Uma equipe de pesquisa afiliada a Stanford encontrado que os engenheiros que usam ferramentas de IA têm maior verosimilhança de promover vulnerabilidades de segurança em seus aplicativos porque as ferramentas geralmente geram código que parece superficialmente correto, mas apresenta problemas de segurança.
Há também a questão dos direitos autorais. Alguns modelos de geração de código – não necessariamente os do próprio StarCoder ou Sweep, mas outros – são treinados em código protegido por direitos autorais ou sob uma licença restritiva, e esses modelos podem vomitar esse código quando solicitado de uma determinada maneira. Especialistas jurídicos argumentaram que essas ferramentas poderiam colocar as empresas em risco se incorporassem inadvertidamente sugestões protegidas por direitos autorais das ferramentas em seu software de produção.
A solução do Sweep solicita que os usuários revisem e editem qualquer código gerado antes de enviar as alterações para a base de código rabi de orientação.
“Os principais desafios que afetam as ferramentas de desenvolvedor de IA estão relacionados à confiabilidade e ao gerenciamento de grandes bases de código”, disse Zeng. “Estamos usando nosso conhecimento sobre métodos mais antigos e mais recentes para tornar o Sweep robusto.”
A Sweep serpente um bom numerário por seus serviços – US$ 480 por assento por mês. (Por outro lado, as camadas focadas em negócios do GitHub Copilot e Amazon Code Whisperer custa muro de US $ 20 por usuário por mês.) Mas isso aparentemente não dissuadiu os clientes. Zeng afirma que a Sweep, com um orçamento de guerra bastante humilde totalizando US$ 2,8 milhões, tem capital suficiente vindo da clientela para “resistir os anos da empresa”.
“O novo numerário será para expandir nossa equipe no próximo ano de dois para cinco funcionários”, continuou ele. “Continuaremos focando em Python e melhorando todas as áreas de dívida tecnológica, desde testes de unidade, refatoração e tratamento de tarefas restantes no código.”
