All Articles
2 min read
Исследования2026年10月17日

值得一读的是 Anthropic 如何测试人工智能编写的代码。

值得一读的是 Anthropic 如何测试人工智能编写的代码。大约 90% 的 Claude 代码都是由 Claude 编写的。从 6 月到 9 月,被抑制的 PR 数量增加了一倍多,而随后必须回滚更改的 PR 的比例下降了超过...

Вайб-кодинг·Telegram — Вайб-кодинг
Original Source
Key Takeaways
  • 01.值得一读的是 Anthropic 如何测试人工智能编写的代码。大约 90% 的 Claude 代码都是由 Claude 编写的。从 6 月到 9 月,被抑制的 PR 数量增加了一倍多,而随后必须回滚更改的 PR 的比例下降了超过...
AI QAZAQSTAN
KZ·AI 19E1
值得一读的是 Anthropic 如何测试人工智能编写的代码。

Стоит прочитать как Anthropic проверяет код, написанный искусственным интеллектом. Claude пишет около 90% кода Claude Code. С июня по сентябрь количество смёрженных PR увеличилось более чем вдвое, а доля PR, изменения из которых впоследствии пришлось откатить, сократилась более чем на 40%. Вот как в Anthropic организован процесс код-ревью: 1. Перед созданием PR: запускаются тесты и сборка проекта, после чего независимый агент проверяет внесённые изменения. 2. При проверке каждого PR: несколько агентов ищут ошибки, а другие проверяют обоснованность их выводов. Дополнительно проводятся проверка безопасности и автоматические проверки в CI. 3. Количество обязательных одобрений зависит от уровня риска: изменения с низким уровнем риска при соблюдении определённых условий могут быть приняты без участия человека. Для изменений со средним уровнем риска требуется одобрение одного проверяющего, а с высоким — двух. 4. Новые функции внедряются постепенно с помощью feature flags. Если возникают проблемы, изменения можно быстро откатить. 5. Предыдущие инциденты становятся основой для ежедневных тестов (evals), результаты которых используются для совершенствования ИИ-агента, проводящего код-ревью. Особенно интересен подход Anthropic к оценке времени, затрачиваемого разработчиками. Компания учитывает не только время, необходимое для проверки кода, но и время, которое приходится тратить на устранение последствий ошибок. Сокращение времени на код-ревью не имеет смысла, если впоследствии разработчикам приходится тратить ещё больше времени на устранение инцидентов в продакшене. https://claude.dev/blog/solving-code-review-at-anthropic/

Aggregated within AI Qazaqstan national intelligence stream with author attribution.

Related Intelligence

All stories →
Исследования1 мин

Hebbia on Astra:更好的研究,更好的演示 |开放人工智能

“我们看到 Astra 实际上比我们在两个方面测试过的任何其他型号都显示出超过两位数的增益。” Hebbia 的 Kavita Anand 指出了这两个因素:选择正确的来源和生成 PowerPoint 演示文稿。对于在拥有数千个数据室的银行家或投资者来说……

YouTube — OpenAI Official