Optimal AI, Gemini API를 사용하여 코드 검토 시간 50% 단축

코드 검토는 품질에 매우 중요하지만 빠른 속도로 진행되는 개발에서는 병목 현상이 되는 경우가 많습니다. Optimal AI는 이러한 상황을 바꿔줍니다. 이들의 사명은 AI를 사용하여 엔지니어링 및 규정 준수를 자동화함으로써 '엔지니어에게 시간을 돌려주는 것'입니다. 이 회사의 솔루션에는 보안 및 규정 준수에 중점을 둔 AI 코드 검토 도구인 Optibot과 개발 속도를 최적화하는 Gemini API 기반 인사이트 플랫폼이 포함됩니다.

이전에는 Optimal AI가 진정으로 효과적인 AI 코드 검토에 필요한 속도와 맥락 이해에 어려움을 겪었습니다. 공동 창업자이자 CTO인 Syed Ahmed는 '가장 큰 과제는 맥락 이해였습니다. 코드 변경사항을 살펴보고 실제로 맥락을 파악할 수 있는 모델이 필요했습니다'라고 설명합니다.

Optimal AI는 Gemini API를 통합하여 다음과 같이 제품을 크게 개선했습니다.

• 코드 검토 속도 및 정확성 향상: Gemini API로 구동되는 Optibot은 보안 취약점, 규정 준수 위험, 코딩 패턴에 대한 풀 요청을 자동으로 검토하여 실행 가능한 의견을 제공하고 검토 시간을 크게 줄입니다.
• 실행 가능한 엔지니어링 통계 추출: Gemini 모델은 GitHub 및 Jira의 데이터를 분석하여 병목 현상을 식별하고 엔지니어링 성능을 파악하여 생산적인 활동과 코드 변경을 효과적으로 구분합니다.
• 균형 잡힌 속도와 정교함: 최적의 AI는 Gemini 2.5 Pro를 활용하여 복잡한 분석과 심층적인 코드 이해를 수행하고, Gemini 2.0 Flash는 빠른 요약과 같은 지연 시간이 짧은 작업에 필요한 속도를 제공합니다.

Optimal AI의 구현은 Gemini API의 유연성을 보여줍니다.

• 사용된 모델:
  • Gemini 2.5 Pro: 심층적인 코드 분석, 보안 검사, 풀 요청에 대한 컨텍스트 기반 피드백, 성능 통계를 위한 복잡한 엔지니어링 패턴 식별
  • Gemini 2.0 Flash: 파일 트리 스캔, 빠른 요약 생성과 같은 지연 시간이 짧은 작업에 적합합니다.
• 주요 기능 및 구현:
  • 컨텍스트 이해: Gemini 모델의 대규모 컨텍스트 윈도우는 복잡한 코드 변경사항을 해석하고 광범위한 엔지니어링 패턴을 이해하는 데 중요합니다.
  • 다국어 지원: Gemini 모델의 여러 프로그래밍 언어 및 프레임워크 처리 기능이 개선되어 Optimal AI에 큰 도움이 되었습니다.
  • Google AI Studio: 이 팀은 Google AI Studio를 사용하여 프롬프트를 빠르게 테스트하고, 모델을 평가하고, 반복합니다. Ahmed는 '구현 코드와 함께 출력을 볼 수 있어 엔지니어가 실험하기가 훨씬 쉬워졌습니다'라고 말합니다.

Gemini 통합은 Optimal AI와 고객에게 큰 영향을 미쳤습니다. 주요 결과는 다음과 같습니다.

• 풀 요청 주기 시간 50% 감소: 엔지니어가 검토를 기다리는 시간이 줄어들고 코딩에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
• 빠른 고객 채택 및 확장: MongoDB와 같은 회사는 Optimal AI의 이점을 경험한 후 사용량을 크게 늘려 엔지니어 수가 5명에서 40명 이상으로 증가했습니다.
• 225만 달러 규모의 시드 전 단계 자금 조달 성공: 비공개 베타에서 달성한 성과로, Gemini API 기반 기능으로 입증된 트랙션과 결과가 큰 역할을 했습니다.

Ahmed는 'Optibot을 사용하면 PR 검토 시간이 절반으로 줄어들어 엔지니어가 승인을 기다리는 대신 코딩에 더 많은 시간을 할애할 수 있어 팀에서 좋아합니다'라고 말합니다.

Optimal AI는 반복적인 작업을 더욱 많이 자동화하기 위해 AI 에이전트 제품군을 확장하는 데 중점을 두고 있습니다. 현재 코드베이스를 자율적으로 모니터링하고 패치를 적용하며 보안을 유지하도록 설계된 에이전트인 '코드 레이더'를 개발하고 있습니다. Gemini API를 사용한 여정을 되돌아보며 Syed Ahmed는 동료 개발자에게 다음과 같은 조언을 전합니다.

'Google AI Studio를 바로 사용하세요. 도구와 문서가 더 나은 데다 실험도 훨씬 효율적으로 할 수 있습니다.' 또한 그는 'Gemini 모델의 컨텍스트 윈도우를 최대한 활용하세요. 모델에 최대한 많은 관련 맥락을 제공하세요. 맥락을 많이 제공할수록 AI의 추론이 더 나아집니다.'

Optimal AI의 성공 사례는 Gemini API가 소프트웨어 개발을 혁신하여 팀이 더 나은 소프트웨어를 더 빠르게 빌드할 수 있도록 지원하는 방법을 보여줍니다.

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