ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੇ ਕਲੌਡ ਕੋਡ ਲਈ ਕੋਡ ਸਮੀਖਿਆ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਕਰਵਾਈ ਹੈ, ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਪੁੱਲ ਬੇਨਤੀ ਸਮੀਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਮਾਰਚ 2026 ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਖੋਜ ਪ੍ਰੀਵਿਊ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਲੈ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਆਮ ਉਪਲਬਧਤਾ ਰੀਲੀਜ਼ ਤੇਜ਼ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਵਧੇਰੇ ਸੰਖੇਪ ਖੋਜਾਂ, ਅਤੇ - ਦ ਨੈਕਸਟ ਵੈੱਬ ਦੀ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ - ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਗੋਦ ਲੈਣ ਲਈ $50,000 ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਸਿਸਟਮ, ਟੀਮ ਅਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਲਈ 9 ਮਾਰਚ, 2026 ਨੂੰ ਇੱਕ ਖੋਜ ਪੂਰਵਦਰਸ਼ਨ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਹਰ ਪੁੱਲ ਬੇਨਤੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਟੀਮ ਭੇਜਦਾ ਹੈ। ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੇ ਉਸ ਸਮੇਂ ਕਿਹਾ ਸੀ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦਾ ਆਪਣਾ ਕੋਡ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਨਾਲੋਂ 200 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਵਧਿਆ ਸੀ, ਕੋਡ ਸਮੀਖਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਰੁਕਾਵਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ: ਕੋਡ ਸਮੀਖਿਆ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਕੰਪਨੀ ਦੀਆਂ ਪੁੱਲ ਬੇਨਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਸਿਰਫ 16 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਨੂੰ ਠੋਸ ਸਮੀਖਿਆ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਈਆਂ। ਤਾਇਨਾਤੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ ਅੰਕੜਾ ਵਧ ਕੇ 54 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਹੋ ਗਿਆ। For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.
ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਸਮੀਖਿਆ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ
ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਕੋਡ ਸਮੀਖਿਆ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਹਰੇਕ ਸਮੀਖਿਆ ਚਾਰ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ 'ਤੇ ਚੱਲਦੀ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਕਈ ਏਜੰਟ ਸੰਭਾਵੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਅੰਤਰ ਅਤੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਕੋਡ ਦੀ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਦੂਜਾ, ਇੱਕ ਤਸਦੀਕ ਕਦਮ ਅਸਲ ਕੋਡ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਖੋਜਣ ਵਾਲੇ ਹਰੇਕ ਉਮੀਦਵਾਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਫਿਲਟਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੀਜਾ, ਬਾਕੀ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਤੀਬਰਤਾ ਦੁਆਰਾ ਦਰਜਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਨਤੀਜੇ ਪੁੱਲ ਬੇਨਤੀ ਤੇ ਪੋਸਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ.
ਹਰੇਕ ਸਮੀਖਿਆ ਸੰਬੰਧਿਤ ਖਾਸ ਲਾਈਨਾਂ 'ਤੇ ਇਨਲਾਈਨ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਛੱਡਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਾਰਾਂਸ਼, ਅਤੇ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਦੇ ਹੋਏ "ਕਲਾਡ ਕੋਡ ਸਮੀਖਿਆ" ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਚੈਕ ਰਨ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਚੈਕ ਰਨ ਕਦੇ ਵੀ ਅਸਫਲਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਮਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਮੀਖਿਆ ਕਦੇ ਵੀ ਇੱਕ ਪੁੱਲ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰ ਜਾਂ ਬਲੌਕ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ - ਅਭੇਦ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਮਨੁੱਖੀ ਟੀਮ ਦੇ ਨਾਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸਮੀਖਿਆ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦਾ, ਤਾਂ ਚੈਕ ਰਨ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਮਿਲੀ।
ਡਿਫੌਲਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਕੋਡ ਰਿਵਿਊ ਸ਼ੁੱਧਤਾ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਬੱਗ ਜੋ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੋੜ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਕਵਰੇਜ ਗੁੰਮ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ। ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ REVIEW.md ਅਤੇ CLAUDE.md ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਫਲੈਗ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ REVIEW.md ਨੂੰ ਬੇਸ ਜਾਂ ਡਿਫੌਲਟ ਸ਼ਾਖਾ ਤੋਂ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਕਦੇ ਵੀ ਪੁੱਲ ਬੇਨਤੀ ਦੇ ਆਪਣੇ ਬਦਲਾਵਾਂ ਤੋਂ ਨਹੀਂ, ਇੱਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿਕਲਪ ਜੋ ਪੁੱਲ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਸਮੀਖਿਆ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
ਤੇਜ਼ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਾਂਤ ਖੋਜਾਂ
ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਇਸ ਨੇ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬੱਗਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਖੋਜ ਪ੍ਰੀਵਿਊ ਪੀਰੀਅਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ। ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਹੁਣ ਪੂਰਵਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਲਗਭਗ ਤਿੰਨ ਗੁਣਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਖਤਮ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਆਮ ਸਮੀਖਿਆ ਸਮਾਂ ਲਗਭਗ 20 ਮਿੰਟ ਤੋਂ 6-10 ਮਿੰਟ ਤੱਕ ਵਧਦਾ ਹੈ।
ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਵੀ ਮੁੜ ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਐਂਥ੍ਰੋਪਿਕ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਖੋਜਾਂ ਹੁਣ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਬਿਆਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਨੂੰ ਕੀ ਕਾਰਨ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਵਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਹੱਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਹਰੇਕ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਤੇਜ਼, ਮਿਆਰੀ, ਜਾਂ ਡੂੰਘੀ ਸਮੀਖਿਆ ਪੱਧਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸੰਪੂਰਨ ਪੱਧਰਾਂ ਦੀ ਲਾਗਤ ਵੱਧ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੇ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਕਿ ਪੂਰਵਦਰਸ਼ਨ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ "ਸ਼ਾਂਤ" ਸਨ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਤਬਦੀਲੀ ਲਈ ਆਕਾਰ ਦੀਆਂ ਸਨ - ਫੀਡਬੈਕ ਜਿਸ ਨੇ ਆਮ ਉਪਲਬਧਤਾ ਰੀਲੀਜ਼ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦਿੱਤਾ।
ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਨੰਬਰ ਕੀ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ
ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਲਗਭਗ ਹਰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੁੱਲ ਬੇਨਤੀ 'ਤੇ ਕੋਡ ਸਮੀਖਿਆ ਚਲਾਉਣ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਹਨ। 1,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਬਦਲੇ ਹੋਏ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੁੱਲ ਬੇਨਤੀਆਂ 'ਤੇ, ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ 84 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਨੇ ਖੋਜਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀਆਂ, ਔਸਤਨ 7.5 ਮੁੱਦੇ ਹਰੇਕ. 50 ਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਪੁੱਲ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ 31 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਔਸਤਨ 0.5 ਮੁੱਦੇ - ਸਿਸਟਮ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੇ 1 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੋਂ ਘੱਟ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਗਲਤ ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ।
ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਪਹੁੰਚ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਠੋਸ ਕੈਚ ਵੱਲ ਵੀ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕੀਤਾ: TrueNAS ਦੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਿਡਲਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲੁਕਵੀਂ ਕਿਸਮ-ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਬੱਗ ਜੋ ਚੁੱਪ-ਚਾਪ ZFS ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਕੁੰਜੀ ਕੈਸ਼ ਨੂੰ ਹਰ ਸਿੰਕ 'ਤੇ ਪੂੰਝ ਰਿਹਾ ਸੀ, ਲਾਗਲੇ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਮੁੱਦਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੁੱਲ ਬੇਨਤੀ ਨੇ ਛੂਹਿਆ ਸੀ।
ਟੀਮਾਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਚਾਲੂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ
ਕੋਡ ਸਮੀਖਿਆ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਇਸਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ਕੋਡ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਚਾਲੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਲਾਉਡ ਗਿਟਹਬ ਐਪ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਮਰੱਥ ਹੋਣ 'ਤੇ, ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਤੋਂ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸੰਰਚਨਾ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਨਵੀਆਂ ਪੁੱਲ ਬੇਨਤੀਆਂ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਚੱਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਟੀਮਾਂ ਇਹ ਚੁਣ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਇੱਕ ਵਾਰ ਪੁੱਲ ਬੇਨਤੀ ਦੇ ਖੁੱਲਣ 'ਤੇ, ਹਰ ਪੁਸ਼ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਜਾਂ ਸਿਰਫ ਬੇਨਤੀ 'ਤੇ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਚਲਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਿਖਣ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਵਾਲਾ ਕੋਈ ਵੀ @claude ਸਮੀਖਿਆ 'ਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਨੂੰ ਟ੍ਰਿਗਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡਰਾਫਟ ਅਤੇ ਫੋਰਕ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਸਿਰਫ਼-ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਚਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਡਿਫ ਅਤੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਕੋਡ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਬਣਾਏ ਜਾਂ ਚਲਾਏ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਵੈ-ਹੋਸਟ ਕੀਤੇ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਚਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਕੋਡ ਸਮੀਖਿਆ ਇਹ ਚੁਣਦੀ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਸਮੀਖਿਆ ਕਿਸ ਕਲਾਉਡ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਚੱਲਦੀ ਹੈ — ਐਡਮਿਨ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਕੋਈ ਮਾਡਲ ਵਿਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ।
ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ
ਸੇਵਾ ਲਈ ਇੱਕ ਟੀਮ ਜਾਂ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਪਲਾਨ ਅਤੇ GitHub 'ਤੇ ਹੋਸਟ ਕੀਤੇ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ GitHub Enterprise ਸਰਵਰ ਅਤੇ GitHub Enterprise Cloud ਡਾਟਾ ਰੈਜ਼ੀਡੈਂਸੀ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਜ਼ੀਰੋ ਡੇਟਾ ਰੀਟੈਂਸ਼ਨ ਸਮਰਥਿਤ ਜਾਂ HIPAA ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਵਪਾਰਕ ਐਸੋਸੀਏਟ ਸਮਝੌਤੇ ਦੇ ਅਧੀਨ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਗਾਹਕ-ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਕੁੰਜੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਅਜੇ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਕ ਕਲਾਉਡ ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਡਿਵੈਲਪਰ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈਡਰੋਕ ਦੁਆਰਾ ਕਲਾਉਡ ਕੋਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਭੀੜ-ਭੜੱਕੇ ਵਾਲੇ ਬਜ਼ਾਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਅਹੁਦਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ
ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਸੱਟੇਬਾਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਇਕੱਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ AI-ਉਤਪੰਨ ਕੋਡ ਨੂੰ AI-ਉਤਪੰਨ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। CodeRabbit, ਇੱਕ ਸਮਰਪਿਤ AI ਕੋਡ ਸਮੀਖਿਆ ਸਟਾਰਟਅਪ, ਨੇ ਅਗਸਤ ਵਿੱਚ $1.5 ਬਿਲੀਅਨ ਮੁੱਲ ਦੇ ਨਾਲ $143 ਮਿਲੀਅਨ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ, ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿਕਰੇਤਾ ਆਪਣੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਟੂਲਚੇਨ ਵਿੱਚ ਸਮੀਖਿਆ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਫੋਲਡ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਦਾਖਲੇ ਨੂੰ ਜੋ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਵੰਡ: ਕੋਡ ਰੀਵਿਊ ਸ਼ਿਪ ਕਲੌਡ ਕੋਡ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਜਿਸਦੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ।
ਆਮ ਉਪਲਬਧਤਾ ਰੀਲੀਜ਼ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰੀ-ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨੂੰ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਕਲਾਉਡ ਕੋਡ ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਇੱਕ ਡਿਫੌਲਟ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕੀ ਟੀਮਾਂ ਇੱਕ ਸਮੀਖਿਅਕ ਨੂੰ ਗਲੇ ਲਗਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਕਦੇ ਵੀ ਵਿਲੀਨਤਾ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਪਰ 1,000-ਲਾਈਨ ਡਿਫ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਕਦੇ ਥੱਕਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਿਲੀਨ ਕਤਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾ।
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
