10月26日，OpenAI官網發佈兩條消息，AI代碼工具公司Greptile與CodeRabbit分別宣佈接入新一代大模型，用於提升代碼缺陷檢測與安全審查能力。兩家公司均聚焦於將大模型能力從單純的代碼生成拓展至代碼審查、安全風險排查等更複雜的開發環節。
Greptile：缺陷檢測向用戶工作流測試延伸
據OpenAI官網消息，Greptile正在使用GPT-6 Astra測試用戶工作流，同時借助Daybreak加強安全能力，並利用Codex減少返工。這一組合意味著其缺陷檢測能力不再局限於傳統的代碼審查場景，而是向用戶工作流測試等更前置的環節延伸。
Greptile方面未披露具體的技術細節與性能數據。從其多款模型的分工來看，GPT-6 Astra主要負責工作流層面的測試，Daybreak側重安全加固，Codex則用於降低開發過程中的重復勞動。
CodeRabbit：面向複雜代碼庫的安全風險排查
同日，CodeRabbit宣佈使用GPT-6.1 Sol在複雜代碼庫中調查安全風險。其安全代理可幫助開發者審查發現的問題以及建議的修復方案，從而在代碼合併前識別潛在漏洞。
該安全代理面向開發者的實際審查流程設計，不僅輸出風險提示，還提供可供參考的修復建議。
CodeRabbit在消息中表示，這一功能對於代碼規模龐大、依賴關係複雜的項目尤為重要。
行業影響與後續關注
兩家公司選擇在同一天發佈模型接入消息，且均來自OpenAI官方渠道，顯示大模型廠商與代碼工具之間的合作正在加深。AI編程工具正從代碼補全、生成向代碼審查、安全測試等更高價值環節滲透。
| 公司 | 接入模型 | 主要用途 |
|---|---|---|
| Greptile | GPT-6 Astra、Daybreak、Codex | 用戶工作流測試、安全加固、減少返工 |
| CodeRabbit | GPT-6.1 Sol | 複雜代碼庫安全風險調查與修復建議 |
目前，Greptile與CodeRabbit均未公佈新模型接入後的具體效果指標，如缺陷檢出率、誤報率或安全漏洞修復效率等。後續值得關注的是，這些工具在實際開發團隊中的採用情況，以及AI代理在安全審查中的準確性與可靠性是否經得起生產環境檢驗。