Оглавление

Google представила новую функцию памяти для своего инструмента Gemini Code Assist на GitHub, которая превращает статичного код-ревьюера в обучаемого помощника с долгосрочной памятью проекта.

Как работает новая система памяти

Традиционные ИИ-ассистенты для код-ревью работают без сохранения состояния — они не запоминают предыдущие взаимодействия и могут повторно предлагать уже отвергнутые рекомендации. Новая функция памяти решает эту проблему, создавая динамическую базу знаний о стандартах кодирования команды.

Автоматическое обучение против ручного управления

Система поддерживает два типа памяти: статические правила через файлы styleguide.md и новую персистентную память, которая автоматически извлекает правила из взаимодействий в pull request’ах.

Ключевые особенности автоматического подхода:

  • Обучение происходит после мержа pull request’а
  • Система анализирует комментарии и фидбэк разработчиков
  • Модель Gemini генерирует обобщенные правила на основе взаимодействий
  • Память хранится в изолированном Google-проекте для безопасности

Три столпа интеллектуальной памяти

Обучение из взаимодействий

Когда разработчик отвергает рекомендацию ИИ (например, о переносе строк в import-выражениях Java), система запоминает это взаимодействие как ценную обратную связь и создает соответствующее правило.

Интеллектуальное создание правил

На основе конкретных случаев система формирует обобщенные правила в естественном языке, которые можно применять к будущим код-ревью.

Применение к будущим проверкам

Диаграмма рабочего процесса функции памяти в Gemini Code Assist для код-ревью

Источник: cloud.google.com

Память работает в двух режимах:

  1. Предварительная настройка анализа: перед началом проверки нового PR система запрашивает релевантные правила из памяти
  2. Фильтрация предложений: после генерации комментариев система проверяет их на соответствие сохраненным правилам и отфильтровывает противоречащие

Наконец-то ИИ-инструменты для разработки начинают понимать, что программирование — это не только синтаксис, но и контекст команды. Функция памяти в Gemini Code Assist решает фундаментальную проблему статических анализаторов кода: они не умеют учиться на наших решениях. Интересно, как эта система справится с противоречивыми предпочтениями разных разработчиков в одной команде — возможно, нам придется учить ИИ искусству компромисса.

Как начать использовать

Для индивидуальных разработчиков и open-source проектов: установите Gemini Code Assist из GitHub Marketplace

Для корпоративных клиентов: подключитесь через Google Cloud Console

Уже установившим приложение нужно активировать функцию в панели администратора Gemini Code Assist на GitHub или через Cloud Console.

По материалам Google Cloud Blog