Greptile(öffnet in einem neuen Fenster) baut KI-Agenten, die Code-Änderungen mit vollem Kontext der Codebasis überprüfen und testen. „Wir sind im Geschäft der Fehlerreduzierung und machen die Software der Welt zuverlässiger“, sagt Mitgründer und CEO Daksh Gupta.
Für Daksh erfordert diese Mission, das Verhalten einer Anwendung zu testen und nicht nur ihren Code zu lesen, und GPT‑6 Astra’s Computer use gibt Greptile eine Möglichkeit, Tests im großen Maßstab zu automatisieren.
„Zum ersten Mal überhaupt ist Computer use an einem Punkt, an dem man die Erfahrung automatisieren kann, dass ein Nutzer versucht, die Anwendung zu brechen, und großen Unternehmen ermöglicht, deutlich souveräner auszuliefern.“
Anwendungen im großen Maßstab testen mit GPT‑6 Astra
Die Validierung eines Pull Requests umfasst die Prüfung, ob der Code logisch korrekt ist, das tut, was der Entwickler beabsichtigt, sicher ist und bestehende Funktionen nicht beeinträchtigt. Für einen Teil dieser Tests muss man die Anwendung tatsächlich ausführen, denn das bloße Lesen des Codes verrät das Problem möglicherweise nicht.
Daksh bringt das Beispiel eines Buttons, der verschwindet, wenn eine Website auf einem iPhone betrachtet wird. Mit GPT‑6 Astra kann Greptile einen Entwicklungsserver für einen Pull Request starten, die Browsergröße an einen iPhone-großen Viewport anpassen und einen Nutzer simulieren, der sich durch die Anwendung bewegt. Das visuelle Verständnis des Modells ermöglicht es, den Bildschirm zu inspizieren und den versteckten Button zu entdecken.
„Eine QA-Firma, die alle Änderungen testet, ist schlicht unpraktisch langsam, angesichts wie schnell wir mit diesen Modellen Code ausliefern können“, sagt er. Mit GPT‑6 Astra kann Greptile diese Art von Anwendungstests im großen Maßstab automatisieren.
Die Abwehrkräfte der Kunden stärken mit Daybreak
Daksh sagt, dass leistungsfähigere Modelle es Angreifern auch erleichtern, Anwendungen auszunutzen, was Unternehmen gefährdet – selbst solche, die zuvor keine typischen Ziele gewesen wären.
„Wir wollen es sogar einem Startup sehr leicht machen, seine Systeme abzusichern“, sagt Daksh. „Mit Daybreak können wir das auf sehr sichere Weise tun, und wir können sicherstellen, dass unsere Kunden über deutlich ausgefeiltere Verteidigungsmechanismen verfügen, als die Gegner über Angriffsmechanismen verfügen.“
Fehler und Nacharbeit reduzieren mit Codex
Greptiles Knowledge Base indiziert die Codebasis eines Unternehmens und dokumentiert, wie sie funktioniert, in einer Form, die Menschen und Agenten lesen können. Das Unternehmen stellt diese Dokumentation über einen Model Context Protocol (MCP) server für Codex bereit.
So kann Codex Code schreiben, der den bestehenden Mustern des Kunden folgt, und Tausende Kunden haben Codex mit Greptiles Wissensbasis verbunden, so Daksh.
Um die Wirkung zu messen, verfolgt das Team, wie oft KI-generierter Code zurückgesetzt wird. „Wenn wir Agenten Kontext bereitstellen, gibt es weniger Reverts, und Kunden sparen Zeit und Inferenz“, sagt Daksh. Kunden können diese Einsparungen in neue Arbeit stecken, anstatt dieselben Änderungen zu überarbeiten.
Greptile nutzt Codex auch, um seine eigene Software und Agenten zu entwickeln. „Wir sind massive Nutzer von Codex“, sagt Daksh. „Wir haben enorme Nutzungsmengen in jeder einzelnen Funktion, besonders im Engineering.“
Ausblick auf schnellere Entwicklung mit Ultrafast
Für Greptile, erklärt Daksh, ist der einzige echte Flaschenhals, wie schnell das Team Ideen in funktionierende Software umsetzen kann. Die Modellintelligenz reicht für viele Aufgaben bereits aus, daher sieht er Ultrafast als Weg, die Entwicklung zu beschleunigen.
„Am meisten begeistert mich an Ultrafast, dass es ein Hebel dafür ist, uns genau so schnell zu bewegen, wie wir gute Ideen entwickeln können.“
Sein langfristiges Ziel ist es, die Änderung und Auslieferung kritischer Unternehmenssoftware so einfach zu machen wie die Veröffentlichung eines Nebenprojekts – mit OpenAI, das Greptile beim Aufbau der dafür erforderlichen Validierung hilft.