मैंने एक फ्रूट फ्लाई (फल मक्खी) से अपने कोड की समीक्षा कराई - निक निसी, वर्कओएस
Original · I Made a Fruit Fly Review My Code - Nick Nisi, WorkOS
Key Takeaway
सॉफ्टवेयर विकास में कोड समीक्षा की अड़चन को दूर करने के लिए स्वचालित प्रणालियों और फल मक्खी जैसे जैविक मॉडलों का उपयोग करके कोड के जोखिम और गुणवत्ता का सटीक आकलन किया जा सकता है।
Highlights
निक निसी ने सॉफ्टवेयर विकास में कोड समीक्षा को मुख्य अड़चन बताया है क्योंकि एजेंटों और उपकरणों के कारण कोड तेजी से लिखा जा रहा है।
नर फल मक्खी के 176,000 न्यूरॉन्स और 6.3 मिलियन कनेक्शनों के वास्तविक कनेकटोम का उपयोग जावास्क्रिप्ट कोड की समीक्षा के लिए किया गया।
कोड को गंध में बदलकर मक्खी के मस्तिष्क की याददाश्त के खिलाफ परखा जाता है, जहां अच्छे कोड पर चीनी और खराब कोड पर कड़वी सजा मिलती है।
फल मक्खी ने परीक्षण के दौरान लगभग 88% समय कोड समीक्षा के परिणामों को सही साबित किया है।
मानव समीक्षा प्रक्रियाओं से इंसानों को पूरी तरह हटाने के बजाय केवल उन मामलों को आगे बढ़ाना चाहिए जहां समीक्षा की वास्तव में आवश्यकता हो।
Timeline
सॉफ्टवेयर विकास में कोड समीक्षा की अड़चन
निक निसी वर्कओएस में डेवलपर अनुभव टीम का नेतृत्व करते हैं और बताते हैं कि कोड लिखने की गति बढ़ने के कारण मानव समीक्षा प्रक्रिया धीमी हो जाती है। हालांकि सुरक्षा और सीआई जांच के लिए कई उपकरण मौजूद हैं, लेकिन यह सुनिश्चित करना मुख्य चुनौती है कि कोड वास्तव में अपेक्षित कार्य कर रहा है या नहीं।
- कोड पहले से कहीं अधिक तेजी से लिखा जा रहा है और पुल अनुरोध प्रस्तुत किए जा रहे हैं।
- CI, लिंटिंग और एजेंट होने के बावजूद मानव कोड समीक्षा सबसे बड़ी अड़चन बनी हुई है।
फल मक्खी के मस्तिष्क से कोड की समीक्षा
शोधकर्ताओं ने फल मक्खी के मस्तिष्क के विस्तृत स्कैन और न्यूरॉन्स के कनेक्शन का उपयोग करके इसे जावास्क्रिप्ट कोड की समीक्षा करना सिखाया। कोड को एक गंध के रूप में मक्खी के पास भेजा जाता है, जहां अच्छे कोड पर उसे चीनी की मीठी गंध और खराब कोड पर कड़वी सजा मिलती है, जिससे वह प्रतिक्रिया देती है।
- नर फल मक्खी के 176,000 न्यूरॉन्स के कनेकटोम का उपयोग कोड समीक्षा के लिए किया गया।
- कोड को गंध में बदलकर मक्खी की याददाश्त के आधार पर अच्छे और बुरे कोड की पहचान की जाती है।
परीक्षण और सटीकता का मूल्यांकन
विभिन्न पुल अनुरोधों पर परीक्षण करने पर यह पाया गया कि फल मक्खी अधिकांश समय समस्याओं को सही ढंग से पकड़ सकती है। हालांकि यह यह नहीं बता सकती कि कोड को कैसे बदला जाए, लेकिन यह यह संकेत जरूर देती है कि कोड स्वीकार करने योग्य है या नहीं।
- फल मक्खी ने परीक्षणों के दौरान लगभग 88% समय सही निर्णय लिया।
- यह मॉडल संवाद नहीं कर सकता लेकिन यह पहचान सकता है कि कोड में कोई अजीब गंध या समस्या है या नहीं।
भविष्य की समीक्षा प्रक्रिया और स्वचालन
भविष्य में समीक्षा प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने के लिए टीमों को अपने स्वयं के समीक्षा कौशल और वर्गीकरणकर्ताओं का उपयोग करना चाहिए। यदि स्वचालित उपकरण और मॉडल किसी पीआर को सुरक्षित पाते हैं, तो उसे बिना किसी इंसान को परेशान किए सीधे मर्ज किया जा सकता है।
- इंसानों को हर कोड की समीक्षा करने की आवश्यकता नहीं है यदि स्वचालित प्रणालियाँ जोखिम का आकलन कर सकें।
- टीम समीक्षा कौशल और स्वचालित समीक्षकों का उपयोग करके सॉफ्टवेयर को तेजी से शिप किया जा सकता है।
Description
Code is being written faster than ever, and Nick Nisi, who leads developer and agent experience at WorkOS, argues that the human reviewer is now the bottleneck. To make the point, he hooked a simulated fruit fly brain, built from a full scan of its neurons, up to code review: AI turns each change into literal "code smells," sugar and bitter rewards teach the fly what good and bad code taste like, and it was right about 88% of the time in testing. Then he plays a live round against the audience and lays out a practical plan where team review skills, classifiers and automated reviewers only send the risky pull requests to a human, backed by proof like screenshots and smoke tests. Chapters: 0:00 Intro 0:37 Humans are the bottleneck 2:35 Where the word "bug" came from 3:04 Using a bug to find bugs 4:00 Wiring a fruit fly brain into code review 4:57 Turning code into smells 6:43 Sugar, bitterness and memory 7:32 Does the fly actually matter? 8:15 Game: are you smarter than a fruit fly? 10:22 Trying a real pull request 11:55 What only humans know: why 12:33 Escalate only the reviews that matter 14:56 Proof instead of review Nick Nisi https://workos.com Join us in SF for the second annual AIE CODE summit: https://aie.codes our last flagship summit of 2026. Applications live now!