GitHub Actions හෝ වෙනත් CI පද්ධතියක AI කේත සමාලෝචකයක් සකස් කරලා, එය සෑම push එකක්ම, සෑම commit එකක්ම විශාල AI මොඩලකට යවනවා. පළමු සතියේ බිල් එක දැකලා, වියදම ඉක්මනින් වැඩි වුණා කියලා හැමෝම හුඟාක් අමුතු දෙයක් නෙමෙයි.
මෙම ගැටලුවට විසඳුම සරලයි: සියලුම diff එකම වඩාත්ම මිල අධික මොඩලකට යවන්න එපා. ප්රථම පියවරට අඩු වියදම් මොඩලයක් (local model) භාවිතා කරලා, එය “triage” කාර්යය කරනවා. එයින් අරමුණ වන්නේ, වෙනස්කම් අතරින් ආරක්ෂාව, මුදල් ගණනය, සංකේතන, SQL, shell strings වැනි ඉහළ අවදානම් පරාසය ඇතුළත්ද කියලා තීරණය කිරීමයි.
ඉතා සරල JSON ප්රතිචාරයක් ලබා දෙන ප්රොම්ප්ට් එකක් භාවිතා කරලා, මොඩලයට "high" හෝ "low" ලෙස වර්ගීකරණය කරවයි. "low" ලෙස ලේබල් කරන diff එකක් නම්, CI එක තවත් AI ඇමතුමක් නොකර, "ඉහළ අවදානම් වෙනස්කම් හමු නොවීය" කියලා පණිවුඩයක් පල කරයි. මෙයින් බොහෝ PR ගොඩක් – ලේඛන, ටෙස්ට්, formatting වෙනස්කම් – ඉක්මනින් සම්පූර්ණ වේ.
"high" ලෙස ලේබල් වූ විට, අධික ශක්තියක් ඇති මොඩලයක් (OpenAI, Anthropic වැනි) වෙත එම අවදානම් ගොනු එවයි. මෙහිදී ප්රොම්ප්ට් කැෂ් (prompt caching) භාවිතා කරන්නේ, ඒ මොඩලයට එවන ස්ථාවර පදනම් (review rubric, repository context) එක වාරයක් පමණක් ගෙවී, පසුපස එම කොටස් නැවත නැවත භාවිතා කිරීමේදී අඩු token ගාස්තුවක් පමණක් ගෙවීමට ඉඩ සලසයි. ඒ නිසා එකම මොඩලය බොහෝ PR වලදී ඉතා අඩු පිරිවැයෙන් භාවිතා කළ හැකිය.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ සිසුන්, සංවර්ධකයින් සහ ව්යාපාරිකයන්ට මෙය ගැඹුරු ප්රතිලාභයක් ලබා දෙයි:
- ඉගෙනුම් වියදම අඩු කිරීම: අඩු වියදම් මොඩලයක් භාවිතා කරලා, AI සමාලෝචන පද්ධතියක් ස්ථාපනය කිරීමේ මුලික ගාස්තුව අඩු කරයි.
- දක්ෂතා වර්ධනය: ප්රතිඵලය “high risk” ලෙස ලේබල් කරන කොටස් පමණක් AI එකේ පරීක්ෂාවට ලක් කිරීම නිසා, සංවර්ධකයින්ට වැදගත් ආරක්ෂක ගැටළු ගැන ඉගෙනීමට අවස්ථාව ලැබේ.
- ව්යාපාරික ආරක්ෂාව: ආරක්ෂාව, මුදල් ගණනය, API අවසර වැනි ඉහළ අවදානම් කොටස් මතුපිටින් පරීක්ෂා කර, දෝෂ හෝ දුර්වලතා ඉදිරියට වැලැක්වීමේ හැකියාව වැඩිවේ.
අවසන් වශයෙන්, AI කේත සමාලෝචන ක්රමය අඩු වියදමින්, උසස් ආරක්ෂාවක් සමඟ සංවර්ධන කාර්යය වේගවත් කිරීමේ නව පියවරක් වන අතර, ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික පරිසරය ඉදිරියට ගෙන යාමට මෙය වඩාත් වැදගත් වේ.
