Anthropic imefanya Mapitio ya Kanuni ya Msimbo wa Claude kupatikana kwa ujumla, ikisogeza mfumo wa kukagua ombi la mawakala wengi kutoka kwa muhtasari wa utafiti ulioingiza Machi 2026. Toleo la upatikanaji wa jumla linakuja na ukaguzi wa haraka, matokeo mafupi zaidi, na - kulingana na ripoti ya The Next Web - $50,000 katika salio lililoambatishwa kwa mashirika yanayokubali.
Mfumo huo, ulioanzishwa kwa mara ya kwanza kama hakiki ya utafiti mnamo Machi 9, 2026 kwa ajili ya mipango ya Timu na Biashara, hutuma timu ya mawakala wa AI kuchunguza kila ombi la kuvuta. Anthropic alisema wakati huo kwamba pato lake la msimbo kwa kila mhandisi lilikuwa limeongezeka kwa asilimia 200 zaidi ya mwaka uliopita, na kugeuza ukaguzi wa kanuni kuwa kizuizi: kabla ya kupeleka Ukaguzi wa Kanuni ndani, ni asilimia 16 tu ya maombi ya kampuni ya kuvuta maoni yaliyopokea maoni ya uhakiki. Baada ya kutumwa, idadi hiyo ilipanda hadi asilimia 54. For more context on this story, see our ongoing AI trends.
Jinsi Bomba la Mapitio ya Wakala Wengi Hufanya Kazi
Kulingana na nyaraka za Mapitio ya Kanuni za Anthropic, kila hakiki inaendeshwa kwenye miundombinu ya Anthropic katika hatua nne. Kwanza, mawakala kadhaa huchunguza tofauti na msimbo unaozunguka sambamba ili kupata masuala yanayoweza kutokea. Pili, hatua ya uthibitishaji hukagua kila mgombea dhidi ya msimbo halisi na kuchuja chanya zisizo za kweli. Tatu, matokeo yaliyobaki yamepunguzwa na kuwekwa kwa ukali. Hatimaye, matokeo yanatumwa kwa ombi la kuvuta.
Kila ukaguzi huacha maoni ya ndani kwenye mistari mahususi inayohusika, muhtasari, na ukaguzi unaoitwa "Mapitio ya Kanuni ya Claude" ikiorodhesha matokeo. Hasa, ukaguzi haumaliziki kamwe kama kutofaulu, na ukaguzi hauwahi kuidhinisha au kuzuia ombi la kuvuta - uamuzi wa kuunganisha hubaki kwa timu ya binadamu. Ukaguzi unapopata chochote cha kuripoti, ukaguzi huripoti kuwa hakuna matatizo yaliyopatikana.
Kwa chaguo-msingi, Ukaguzi wa Kanuni huzingatia usahihi: hitilafu ambazo zinaweza kuharibu uzalishaji, badala ya kupangilia mapendeleo au kukosa huduma ya majaribio. Hazina zinaweza kupanga kile kinachoalamishwa kwa kutumia faili za mwongozo za REVIEW.md na CLAUDE.md, na hati za Anthropic zinasema kuwa REVIEW.md inasomwa kutoka msingi au tawi chaguo-msingi - kamwe kutoka kwa mabadiliko ya ombi la kuvuta yenyewe, chaguo la muundo ambalo linazuia ombi la kuvuta kuandika upya vigezo vyake vya ukaguzi.
Maoni ya Haraka na Matokeo tulivu
Anthropic ilisema ilitumia kipindi cha muhtasari wa utafiti kufanya ukaguzi kwa haraka, bora katika kutafuta hitilafu muhimu, na rahisi kuelekeza kwenye kila hazina. Kulingana na kampuni, hakiki nyingi sasa zinakamilika kwa kasi takribani mara tatu kuliko wakati wa onyesho la kukagua, huku muda wa kawaida wa ukaguzi ukitoka kama dakika 20 hadi dakika 6-10.
Matokeo yenyewe pia yamebadilishwa. Anthropic alisema matokeo sasa yanaeleza tatizo, kinachosababisha, na kurekebisha katika sentensi chache. Wasimamizi wanaweza kukabidhi kila hazina kiwango cha ukaguzi wa Haraka, Kawaida, au Kina, na viwango vya kina zaidi vikigharimu zaidi. Anthropic alibainisha kuwa watumiaji wa onyesho la kukagua walitaka hakiki ambazo zilikuwa "tulivu" na zenye ukubwa wa kila badiliko - maoni ambayo yaliunda toleo la jumla la upatikanaji.
Nambari za Ndani za Anthropic Zinaonyesha Nini
Kampuni imechapisha takwimu kutoka kwa Uhakiki wa Kanuni kwa karibu kila ombi la kuvuta ndani. Kuhusu maombi ya ndani yenye zaidi ya mistari 1,000 iliyobadilishwa, Anthropic alisema asilimia 84 walipokea matokeo, wastani wa masuala 7.5 kila moja. Maombi ya kuvuta chini ya mistari 50 yameshuka hadi asilimia 31 ya kupokea matokeo, wastani wa masuala 0.5 - ishara kwamba mfumo unapunguza uchunguzi wake na ukubwa wa mabadiliko. Wahandisi walitia alama chini ya asilimia 1 ya matokeo kuwa si sahihi.
Anthropic pia ilionyesha kunaswa madhubuti kutoka kwa utumiaji wa ufikiaji wa mapema: hitilafu iliyofichika ya kutolingana katika programu huria ya TrueNAS ambayo imekuwa ikifuta kimyakimya ufunguo wa usimbaji wa ZFS kwenye kila usawazishaji, suala lililokuwepo awali katika msimbo wa karibu ambalo ombi la kuvuta lilikuwa limeguswa.
Jinsi Timu Huwasha
Ili kuwezesha Ukaguzi wa Msimbo, msimamizi huwasha katika mipangilio ya Msimbo wa Claude, kusakinisha Programu ya Claude GitHub, na kuchagua hazina. Mara baada ya kuwezeshwa, hakiki huendeshwa kiotomatiki kwenye maombi mapya ya kuvuta bila usanidi unaohitajika kutoka kwa wasanidi mahususi. Timu zinaweza kuchagua kama hazina itafanya ukaguzi mara moja wakati ombi la kuvuta linapofunguliwa, baada ya kila msukumo, au kwa ombi tu, na mtu yeyote aliye na idhini ya kuandika anaweza kuanzisha ukaguzi kwa kutoa maoni kupitia @claude. Rasimu na uma hazijumuishwi kwenye hakiki za kiotomatiki.
Ukaguzi huendeshwa katika mazingira yanayodhibitiwa na ufikiaji wa hazina ya kusoma pekee, ukifanya kazi kutoka kwa msimbo tofauti na unaozunguka bila kuujenga au kuuendesha, na hauendeshwi katika mazingira ya upangishaji wa kibinafsi. Ukaguzi wa Msimbo huchagua miundo ya Claude ambayo kila ukaguzi huendeshwa - mipangilio ya msimamizi haitoi chaguo la kielelezo.
Mahitaji na Mapungufu
Huduma hii inahitaji mpango wa Timu au Biashara na hazina zinazopangishwa kwenye GitHub, ikijumuisha GitHub Enterprise Server na GitHub Enterprise Cloud yenye ukazi wa data. Haipatikani kwa mashirika ambayo Uhifadhi wa Data Sifuri umewezeshwa au usanidi wa HIPAA umetumika, haujashughulikiwa chini ya Makubaliano ya Biashara ya Anthropic, na bado haipatikani kwa mashirika yanayotumia funguo za usimbaji zinazodhibitiwa na mteja. Shirika la Claude linahitajika hata wakati watengenezaji wanafikia Msimbo wa Claude kupitia Amazon Bedrock.
Soko Lililojaa Watu Wanapata Msimamizi Mpya
Anthropic haiko peke yake katika kuweka dau kuwa msimbo unaozalishwa na AI unahitaji ukaguzi unaotokana na AI. CodeRabbit, uanzishaji mahususi wa ukaguzi wa msimbo wa AI, ulichangisha $143 milioni kwa hesabu ya dola bilioni 1.5 mwezi Agosti, na wachuuzi wa jukwaa wamekuwa wakiwakunja mawakala wa ukaguzi kwenye minyororo yao ya zana za wasanidi. Kinachotofautisha ingizo la Anthropic ni usambazaji: Meli za Ukaguzi wa Msimbo ndani ya Msimbo wa Claude, ambao timu nyingi kati ya hizo tayari zinatumia kuandika msimbo hapo kwanza.
Toleo la upatikanaji wa jumla kwa ufanisi hufanya ukaguzi otomatiki wa kabla ya mwanadamu kuwa sehemu chaguo-msingi ya mtiririko wa Msimbo wa Claude kwa wateja wa biashara. Iwapo timu zinamkumbatia mkaguzi ambaye hazuii muunganisho - lakini huwa hachoki kusoma tofauti ya mistari 1,000 - itaonekana katika foleni za kuunganisha katika miezi ijayo.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
