مراجعة كود الذكاء الاصطناعي يجب أن تُظهر نطاق التأثير.
Codna يبدأ بفهم المستودع بشكل حتمي. تلك الخريطة تُقلّل السياق وتخفض التكلفة وتمنح الوكيل مسارًا أضيق للإصلاح.
النتيجة سير عمل يراجع فيه البشر السبب الجذري ونطاق التأثير وأدلة الاختبار بدلًا من مشاهدة وكيل يبحث بشكل أعمى في القاعدة البرمجية.
النمط الأساسي
- ارسم خريطة المستودع بصفر رموز LLM.
- حدد الملفات المشبوهة ومسارات الاستدعاء.
- عبّئ حزمة أدلة صغيرة.
- أنشئ تصحيحًا.
- تحقق وافتح طلب سحب.