กูเกิลเพิ่มอะแดปเตอร์ทดลอง 3 รายการให้ปลั๊กอินตรวจแบบ AI

กูเกิล (Google) เพิ่มอะแดปเตอร์ทดลอง 3 รายการสำหรับ Cursor, OpenCode V1 และ GitHub Copilot ให้กับปลั๊กอิน Elephant-Goldfish Model (EGM) ซึ่งใช้ตรวจทานเอกสารออกแบบของเอเจนต์เขียนโค้ดด้วย AI เครื่องมือนี้จัดทำแบบร่างการออกแบบก่อนเริ่มเขียนโค้ด แล้วให้เอเจนต์ผู้ตรวจสอบที่ใช้บริบทการสนทนาแยกต่างหากพิจารณาเอกสาร

กูเกิลเพิ่มอะแดปเตอร์ทั้ง 3 รายการในรุ่น v0.1.1 ที่เผยแพร่เมื่อ 6 พ.ย. พร้อมปรับปรุงรายชื่อปลั๊กอินและรวมรันไทม์ Claude กับ OpenAI ที่ใช้อยู่ในปัจจุบันไว้ในแพ็กเกจ อย่างไรก็ตาม การตรวจสอบไฟล์รุ่นแบบครบวงจรในแต่ละสภาพแวดล้อมยังไม่เสร็จสิ้น ตามบันทึกการเผยแพร่

EGM เผยแพร่ภายใต้สัญญาอนุญาต Apache 2.0 เมื่อ 22 ต.ค. ปลั๊กอินนี้รวบรวมกฎ Markdown สำหรับเอเจนต์ บทบาทผู้ตรวจสอบ และขั้นตอนการทำงานเข้าด้วยกัน โดยไม่ได้จัดหาโมเดล AI หรือค่าน้ำหนักโมเดลใหม่ กูเกิลระบุว่าเครื่องมือนี้สร้างขึ้นสำหรับนักพัฒนาภายในบริษัท ตามประกาศอย่างเป็นทางการและคลังโค้ดของโครงการ

ขั้นตอนการทำงานแบ่งเป็น ‘Elephant’ ซึ่งมีบริบทของโครงการ กับ ‘Goldfish’ ซึ่งไม่ได้รับบทสนทนาก่อนหน้าของผู้ร่างแบบ กูเกิลระบุว่าแนวทางนี้มีเป้าหมายลดโอกาสที่เอเจนต์ผู้ร่างจะส่งต่อข้อสันนิษฐานจากบทสนทนาก่อนหน้าไปยังขั้นตอนตรวจทาน จนทำให้มองข้ามประเด็นบางอย่าง

‘Elephant’ ร่างแบบโดยอิงข้อกำหนดของโครงการและการตัดสินใจก่อนหน้า ขั้นตอนนี้ยังไม่เขียนโค้ด แต่จัดทำเอกสารระบุว่าจะเปลี่ยนอะไรและทำอย่างไรก่อนเริ่มลงมือพัฒนา

เอกสารแบบร่างประกอบด้วยคำจำกัดความของปัญหา แผนทางเทคนิค ทางเลือกที่พิจารณา และไฟล์ที่จะเปลี่ยน ข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้ผู้ตรวจสอบเข้าใจเจตนาและขอบเขตของแบบได้ แม้จะไม่มีบทสนทนาระหว่างผู้ร่างกับผู้ตรวจสอบ

‘Goldfish’ อ่านเอกสารออกแบบและเอกสารอ้างอิงโดยไม่มีบทสนทนาก่อนหน้า แล้วตรวจว่าผู้อ่านจะอธิบายโครงสร้างและเจตนาของแบบได้จากเนื้อหาในเอกสารเพียงอย่างเดียวหรือไม่

การตรวจทานไม่ได้จำกัดอยู่ที่ความเข้าใจเอกสาร Goldfish ยังมองหาเงื่อนไขที่ตกหล่น ความเชื่อมโยงที่ซ่อนอยู่ และกรณียกเว้น รวมถึงตรวจว่าข้อมูลสำหรับนำไปพัฒนาชัดเจนหรือไม่ เช่น ไฟล์ที่ต้องแก้ รูปแบบโครงสร้างข้อมูล และฟังก์ชัน

มนุษย์เป็นผู้ตัดสินใจว่าจะยอมรับผลตรวจทาน แก้แบบ หรืออนุมัติแบบที่แก้แล้ว การผ่านการตรวจทานไม่ได้ทำให้การพัฒนาโค้ดได้รับอนุมัติโดยอัตโนมัติ

คลังโค้ดยังมีฟังก์ชันจัดทำเอกสารฐานโค้ดเดิม และตรวจสอบความแตกต่างระหว่างแบบที่อนุมัติกับการพัฒนาจริง นอกเหนือจากการร่างแบบและนำผลตรวจทานไปปรับแก้

การเรียกใช้ระบบตรวจทานต้องอาศัยสภาพแวดล้อมที่สร้างเอเจนต์ย่อยในบริบทใหม่ ซึ่งแยกจากบทสนทนาก่อนหน้าได้ คลังโค้ดระบุว่าระบบจะหยุดการตรวจทานหากสภาพแวดล้อมไม่รองรับเงื่อนไขนี้

กูเกิลระบุว่าพนักงานหลายพันคนใช้ EGM ทุกวัน ตัวเลขนี้เป็นข้อมูลที่บริษัทให้ไว้ และไม่มีการเผยแพร่ข้อมูลนับจำนวนผู้ใช้จากแหล่งอื่นประกอบ

คำถามที่พบบ่อยในคลังโค้ดระบุว่าการเขียนและตรวจทานเอกสารออกแบบอาจเพิ่มงาน สำหรับการแก้ไขเล็กน้อยที่มีขอบเขตชัดเจน การใช้ขั้นตอนทั้งหมดอาจไม่ได้ช่วยประหยัดเวลา และการทำตามขั้นตอนครบถ้วนก็ไม่ได้พิสูจน์ว่าผลิตภาพดีขึ้น

แม้จะแยกบริบทการสนทนาของผู้ตรวจสอบ แต่โมเดลที่ใช้ก็อาจไม่ได้ต่างออกไป อิชชูสาธารณะที่เผยแพร่เมื่อ 8 พ.ย. ระบุว่าในบางสภาพแวดล้อม Goldfish อาจใช้โมเดล AI เดียวกับผู้ร่างแบบเป็นค่าเริ่มต้น พร้อมเสนอให้เพิ่มตัวเลือกเปลี่ยนโมเดล ผู้เขียนอิชชูตั้งข้อสังเกตว่าการใช้โมเดลเดียวกันอาจทำให้จุดอ่อนร่วมยังคงอยู่ แต่ไม่ได้แสดงผลการวัดที่ยืนยันว่าการใช้โมเดลอื่นจะช่วยให้การตรวจทานดีขึ้น