CodeRabbit arrecada $16 milhões para levar a IA às revisões de código

Revisões de código - revisões realizadas pelos pares para ajudar os desenvolvedores a melhorar a qualidade do código - são demoradas. Segundo uma fonte, 50% das empresas gastam de duas a cinco horas por semana com elas. Sem pessoas suficientes, as revisões de código podem ser avassaladoras e afastar os desenvolvedores de outros trabalhos importantes.

Harjot Gill acredita que as revisões de código podem ser amplamente automatizadas usando inteligência artificial. Ele é co-fundador e CEO da CodeRabbit, que analisa o código usando modelos de IA para fornecer feedback.

Antes de iniciar a CodeRabbit, Gill era diretor sênior de tecnologia na empresa de software de data center Nutanix. Ele entrou na empresa quando a Nutanix adquiriu sua startup, Netsil, em março de 2018. O outro fundador da CodeRabbit, Gur Singh, liderou anteriormente equipes de desenvolvimento na plataforma de pagamentos de saúde de marca branca Alegeus.

Segundo Gill, a plataforma da CodeRabbit automatiza revisões de código usando "raciocínio avançado de IA" para "entender a intenção" por trás do código e fornecer feedback "prático", "semelhante ao humano" para os desenvolvedores.

"Ferramentas tradicionais de análise estática e linters são baseadas em regras e geralmente geram altas taxas de falsos positivos, enquanto as revisões pelos pares são demoradas e subjetivas", disse Gill ao TechCrunch. "Por outro lado, a CodeRabbit é uma plataforma focada em IA."

Essas são afirmações audaciosas com muitos jargões. Infelizmente para a CodeRabbit, evidências anedóticas sugerem que as revisões de código com IA tendem a ser inferiores em comparação com as feitas por humanos.

Em um post no blog, Greg Foster, da Graphite, fala sobre experimentos internos para aplicar o GPT-4 da OpenAI às revisões de código. Embora o modelo pegasse algumas coisas úteis - como erros lógicos menores e erros de ortografia - gerava muitos falsos positivos. Mesmo tentativas de ajustes não reduziram drasticamente esses falsos positivos, segundo Foster.

Essas não são revelações. Um estudo recente de Stanford descobriu que engenheiros que usam sistemas de geração de código têm mais probabilidade de introduzir vulnerabilidades de segurança nos aplicativos que desenvolvem. Os direitos autorais também são uma preocupação constante.

Também existem desvantagens logísticas em usar IA para revisões de código. Como Foster observa, as revisões de código mais tradicionais obrigam os engenheiros a aprender através de sessões e conversas com seus pares desenvolvedores. Terceirizar as revisões ameaça essa partilha de conhecimento.

Gill pensa de forma diferente. \"A abordagem de IA em primeiro lugar da CodeRabbit melhora a qualidade do código e reduz significativamente o esforço manual necessário no processo de revisão de código\", disse ele.

Algumas pessoas estão comprando o discurso de vendas. Cerca de 600 organizações estão pagando pelos serviços da CodeRabbit hoje, afirma Gill, e a CodeRabbit está em pilotos com "várias" empresas Fortune 500.

Também tem investimentos: a CodeRabbit anunciou hoje uma rodada de financiamento da Série A de $16 milhões liderada pela CRV, com a participação da Flex Capital e Engineering Capital. Com o total arrecadado pela empresa chegando a quase $20 milhões, o novo dinheiro será utilizado para expandir as funções de vendas e marketing da CodeRabbit, que atualmente tem 10 pessoas, e suas ofertas de produtos, com foco na melhoria de suas capacidades de análise de vulnerabilidades de segurança.

\"Vamos investir em integrações mais profundas com plataformas como Jira e Slack, bem como em ferramentas de análise e relatórios impulsionadas por IA\", disse Gill, acrescentando que a CodeRabbbit, sediada no Vale do Silício, está no processo de montar um novo escritório em Bangalore à medida que mais que dobra o tamanho da equipe. \"A plataforma também introduzirá automação avançada de IA para gerenciamento de dependências, refatoração de código, geração de testes unitários e geração de documentação.\"