SmartDigest.ai Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Analiza / Opinia

Copilot wygrywa w ReviewBench, ale wyniki rywali zmierzył sam GitHub

Copilot code review prowadzi w rankingu ReviewBench z wynikiem 40,1%, ale wyniki wszystkich rywali zmierzył sam GitHub, i to w różnych terminach: Copilota 1 października, a Cubic i Greptile jeszcze w czerwcu. W niezależnym benchmarku firmy Martian prowadzi Cubic z 64,9% F1, a Copilot jest czwarty, co pokazuje, jak mocno metoda ustawia kolejność. Z tej tabeli nie wybierałbym więc recenzenta dla zespołu, ale otwarty zbiór 219 pull requestów i ustawienia sędziego pozwalają sprawdzić własną konfigurację.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Analiza / Opinia  ·  4 min  · 

Copilot wygrywa w ReviewBench, ale wyniki rywali zmierzył sam GitHub
Ilustrację przygotowała AI.

Wbudowany w GitHuba recenzent AI, Copilot code review, prowadzi w rankingu ReviewBench z wynikiem 40,1%. Wyniki wszystkich rywali w tym rankingu zmierzył jednak sam GitHub. Zwrócił na to uwagę Paul Sawers z The New Stack, zestawiając tabelę GitHuba z niezależnym benchmarkiem firmy Martian, w którym Copilot jest czwarty albo piąty, zależnie od tabeli.

Tydzień temu pisałem o samym ReviewBench. GitHub zebrał 219 dużych pull requestów ze 187 publicznych repozytoriów, przygotował do nich listę problemów, które dobry recenzent powinien wyłapać, a uwagi recenzentów AI ocenia Claude Sonnet 5 w roli sędziego. Wynik, tak zwane grounded F1, łączy dwie rzeczy: recenzent zyskuje za każdy problem z listy, który znalazł, i traci za każdą uwagę, która w żaden z nich nie trafiła. Wtedy zajmowało mnie, czy taki test przewidzi, jak recenzent sprawdzi się u ludzi. Teraz ważniejsze wydaje mi się pytanie, kto i kiedy przepuścił przez niego konkurencję.

Wszystkie pierwsze wpisy przygotował zespół GitHuba

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Czy benchmark przewidzi, jak recenzent AI sprawdzi się u użytkowników?
Premiera / Narzędzie

Czy benchmark przewidzi, jak recenzent AI sprawdzi się u użytkowników?

4 min

GitHub opublikował 6 października ReviewBench, otwarty benchmark dla recenzentów AI złożony z 219 dużych pull requestów ze 187 repozytoriów, których klucz odpowiedzi doświadczeni inżynierowie potwierdzili w 96,6% przypadków, a uwagi ocenia Claude Sonnet 5 w roli sędziego. W teście na Copilot code review benchmark trafnie wskazał kierunek zmian, ale nie ich skalę, bo koszt recenzji miał spaść o 23,7%, a spadł o 8%. Ranking podpowie więc, który recenzent jest lepszy, ale nie powie, o ile.

Dlaczego lepsze narzędzia popsuły recenzenta kodu w Copilocie
Premiera / Narzędzie

Dlaczego lepsze narzędzia popsuły recenzenta kodu w Copilocie

3 min

GitHub podmienił narzędzia, którymi jego agent do recenzji kodu w Copilocie przeszukuje repozytorium, na wspólny uniksowy zestaw z Copilot CLI, i wyszło odwrotnie: recenzja podrożała, a agent łapał mniej problemów. Napalys Klicius prześledził zapisy przebiegu i zobaczył, że agent zwiedzał całe repozytorium zamiast badać jeden pull request, bo odziedziczył instrukcje pisane pod interaktywną pracę CLI. Przepisanie ich pod rytm recenzenta obniżyło koszt o około 20% przy tej samej jakości. Morał: na cudzym frameworku dziedziczysz nie tylko narzędzia, ale i zaszyte w ich opisach założenia o pracy.

Taniej o 67%, bo Copilot przestał pytać o model
Analiza / Opinia

Taniej o 67%, bo Copilot przestał pytać o model

4 min

GitHub wypuścił Project HydraFusion, funkcję, która odbiera programiście wybór modelu i sama decyduje, czy zgłoszenie pójdzie jednym wywołaniem, kaskadą z bramką jakości, czy do recenzenta z zupełnie innej rodziny modeli. Na TerminalBench 2.1 wyszło o 67% taniej niż z samym Claude Opus 5, a jakość o 4,9 punktu wyżej, co robi różnicę, odkąd GitHub w czerwcu przestawił Copilota z ryczałtu na rozliczanie za tokeny. Płaci się za to widocznością, bo przy gorszym wyniku nie wiesz, który tryb się odpalił, a sam GitHub zaznacza, że liczby pochodzą z kontrolowanych przebiegów.