Tool review kode bertenaga AI sedang berjuang dengan masalah mendasar yang membuat frustasi para developer di seluruh dunia. Meskipun perusahaan seperti Cubic telah membuat kemajuan dengan mengurangi false positive sebesar 51%, komunitas yang lebih luas tetap skeptis tentang apakah tool ini memberikan nilai yang sesungguhnya atau hanya menambah kebisingan dalam proses pengembangan.
Peningkatan AI Code Review Cubic:
- Pengurangan 51% dalam false positive
- Penurunan 50% dalam median komentar per pull request
- Arsitektur berkembang melalui 3 revisi utama
- Micro-agent khusus untuk berbagai aspek review (Security, Duplication, Editorial)
Masalah Inti: Terlalu Banyak Kebisingan, Kurang Sinyal
Masalah utama yang mengganggu AI code reviewer bukan hanya teknis—tetapi tentang kepercayaan. Developer melaporkan bahwa 90% komentar yang dihasilkan AI salah atau tidak relevan, kehilangan konteks penting yang secara alami dipahami oleh reviewer manusia. Hal ini menciptakan situasi di mana feedback yang benar-benar berguna terkubur di bawah tumpukan saran yang tidak bermakna.
Masalahnya lebih dalam dari sekadar metrik akurasi sederhana. Model AI tidak memiliki apa yang disebut developer sebagai tribal knowledge—aturan tidak tertulis, sejarah proyek, dan konteks bisnis yang menginformasikan review kode yang baik. Ketika AI menandai kode yang dikomentari sebagai bermasalah, sebenarnya mungkin menangkap masalah yang sah, tetapi developer telah belajar mengabaikan peringatan ini karena banyak yang lain terbukti tidak berguna.
Statistik Tinjauan Kode AI yang Dilaporkan Komunitas:
- 90% komentar AI dilaporkan sebagai salah atau tidak relevan
- 5-10% saran AI benar-benar menemukan masalah yang nyata
- Masalah utama: Kehilangan konteks, pengetahuan tribal, dan aturan kualitas kode
Permainan Kepercayaan: Ketika AI Berpura-pura Tahu
Satu tren yang sangat mengkhawatirkan adalah tool AI yang memberikan skor kepercayaan untuk saran mereka. Anggota komunitas menunjukkan bahwa nilai kepercayaan numerik ini pada dasarnya tidak bermakna—AI tidak memiliki dasar nyata untuk menentukan seberapa yakin ia seharusnya tentang rekomendasinya. Presisi palsu ini dapat menyesatkan developer untuk mempercayai saran yang mungkin sepenuhnya meleset.
Pendekatan structured reasoning, di mana AI menjelaskan proses pengambilan keputusannya, merupakan upaya untuk mengatasi masalah transparansi ini. Namun, kritikus berpendapat bahwa memaksa AI untuk membenarkan kesimpulannya tidak benar-benar meningkatkan penalaran yang mendasari—hanya menciptakan ilusi pemikiran logis.
Pendekatan Berbeda: Rekomendasi Daripada Penilaian
Beberapa developer menyarankan bahwa tool review kode AI bekerja lebih baik ketika mereka fokus pada rekomendasi daripada penilaian definitif. Alih-alih menandai bug potensial, tool ini dapat memberikan kemampuan pencarian semantik, memunculkan masalah masa lalu atau pull request terkait yang mungkin menawarkan konteks berguna bagi reviewer manusia.
Code-reviews are not a good use-case for LLMs. LLMs shine in usecases when their output is not evaluated on accuracy - for example, recommendations, semantic-search, sample snippets.
Pendekatan ini mengakui keterbatasan AI sambil memanfaatkan kekuatannya dalam pengenalan pola dan pengambilan informasi.
Siklus Pengembangan Trial-and-Error
Membangun AI agent yang efektif memerlukan pendekatan yang secara fundamental berbeda dari pengembangan perangkat lunak tradisional. Alih-alih pemrograman deterministik, developer menemukan diri mereka dalam siklus eksperimen, menguji penyesuaian dan mengukur hasil. Proses ini lebih menyerupai metodologi ilmiah daripada rekayasa konvensional, yang menimbulkan pertanyaan tentang keandalan dan prediktabilitas tool bertenaga AI.
Pendekatan specialized micro-agent—memecah tugas menjadi komponen AI yang terfokus dan bertujuan tunggal—menunjukkan harapan tetapi datang dengan peningkatan kompleksitas dan biaya penggunaan token. Meskipun strategi ini dapat meningkatkan presisi, ini juga menyoroti bagaimana sistem AI saat ini berjuang dengan sifat multifaset dari review kode.
Pendekatan Teknis Utama:
- Log Penalaran Eksplisit: AI harus membenarkan keputusan sebelum memberikan umpan balik
- Perangkat yang Disederhanakan: Dikurangi dari beberapa alat ( LSP , analisis statis, test runner) menjadi hanya komponen-komponen penting saja
- Arsitektur Micro-Agent: Agen khusus untuk cakupan sempit vs. prompt tunggal yang besar
Melihat ke Depan: Mengelola Ekspektasi
Keadaan saat ini dari tool review kode AI mencerminkan tantangan yang lebih luas dalam menerapkan large language model pada tugas yang memerlukan akurasi tinggi. Meskipun perbaikan seperti explicit reasoning dan specialized agent dapat mengurangi false positive, keterbatasan fundamental tetap ada. Developer membutuhkan tool yang meningkatkan daripada memperumit alur kerja mereka, dan masih belum jelas apakah pendekatan AI saat ini dapat memberikan nilai tersebut secara konsisten.
Jalan ke depan kemungkinan melibatkan integrasi yang lebih baik dengan tool pengembangan yang ada, kesadaran konteks yang lebih canggih, dan mungkin yang paling penting, komunikasi yang lebih jelas tentang apa yang dapat dan tidak dapat dicapai oleh tool ini secara andal.
Referensi: Learnings from building AI agents