AI tagad var rakstīt kodu ātrāk, nekā cilvēki var to saprātīgi pārskatīt. Šī nelīdzsvarotība rada jaunu problēmu programmatūras komandām, un investori liek derības, ka CodeRabbit var kļūt par slāni, kas kontrolē plūdus.
CodeRabbit ir piesaistījis 143 miljonus ASV dolāru C sērijas finansēšanas kārtā ar 1,5 miljardu dolāru vērtējumu, kas ir mazāk nekā gadu pēc tam, kad AI koda pārskatīšanas starta uzņēmums slēdza savu 60 miljonu ASV dolāru sēriju B. Atomico un Smash Capital kopīgi vadīja jauno kārtu.
Kā jauni investori pievienojās BMW i Ventures, Datadog, Hirtle Callaghan, SineWave Ventures un Scenic Management. Piedalījās esošie atbalstītāji CRV, Scale Venture Partners, Flex Capital, Pelion Venture Partners, Harmony Partners un Engineering Capital. Atomico partneris Luca Eisenstecken pievienojas CodeRabbit padomei.
“Kods ir pārpilns. Spriedumu ir maz. Mēs savācām 143 miljonus ASV dolāru, lai palīdzētu to palielināt,” CodeRabbit teica ierakstā X.
Šis īsais paziņojums ir uzņēmuma derību pamatā. AI kodēšanas aģenti padara programmatūras izveidi lētāku un ievērojami palielina koda daudzumu, kas plūst caur izstrādes komandām. Trūcīgais resurss pāriet no koda rakstīšanas uz izlemšanu, kuras izmaiņas ir drošas, noderīgas un gatavas nosūtīšanai.
CodeRabbit saka, ka tā ieņēmumi pagājušajā gadā pieauga vairāk nekā piecas reizes. Tās platforma tagad katru nedēļu veic vairāk nekā 2 miljonus kodu pārskatīšanas un apkalpo vairāk nekā 17 000 klientu, tostarp Nvidia, BMW, JFrog, Trivago, Adyen un Indeed. Vairāk nekā 150 000 atvērtā koda projektu izmanto tās tehnoloģiju.
Kad AI raksta vairāk koda, nekā cilvēki spēj pārskatīt
AI kodēšanas palīgi sākās kā rīki, kas palīdzēja izstrādātājiem pabeigt funkcijas vai ģenerēt fragmentus. Autonomie kodēšanas aģenti virza modeli daudz tālāk. Viņi var strādāt stundām ilgi, pārveidot tūkstošiem līniju un iesniegt izvilkšanas pieprasījumus (PR) ar ierobežotu cilvēku iesaistīšanos.
CodeRabbit norāda uz datiem, kas parāda, cik ātri šī maiņa notiek. Uzņēmums saka, ka GitHub šogad spēj reģistrēt 14 reizes vairāk saistību. Atsaucoties uz Jellyfish veiktajiem pētījumiem, CodeRabbit teica, ka autonomie aģenti jau atver 35% izvilkšanas pieprasījumu uzņēmumos, kas atrodas kodēšanas aģentu ieviešanas 90. procentilē.
Tas maina vietu, kur atrodas sašaurinājums.
Programmatūras komandas vēsturiski pavadīja ievērojamu inženierijas laiku, lai ideju, kļūdu ziņojumu vai produkta prasību pārvērstu darba kodā. AI aģenti gandrīz nekavējoties var pāriet no problēmas uz ierosinātajām izmaiņām. Rezultāts ir pieaugoša izvilkšanas pieprasījumu rinda, un joprojām kādam ir jānosaka, kas ir pelnījis uzmanību, kas rada risku un kam vajadzētu sasniegt ražošanu.
“Tā kā mākslīgais intelekts kļūst par globālās ekonomikas kritisko infrastruktūru, organizācijām arvien vairāk būs nepieciešami neatkarīgi pārvaldības slāņi, kas var apstiprināt programmatūru neatkarīgi no tā, kurš modelis to ražo,” sacīja Eizenstekens.
CodeRabbit cenšas ieņemt šo pozīciju neatkarīgi no tā, kādu kodēšanas modeli vai aģentu izstrādātāji izvēlas.
Starta MI pārskatīšanas sistēma analizē izmaiņas, izmantojot repozitorija kontekstu, organizatoriskos standartus, komandas zināšanas un pārbaudes pirms apvienošanas. Tā vietā, lai vienkārši atzīmētu aizdomīgas līnijas, CodeRabbit saka, ka tas var izskaidrot izmaiņu ietekmi un pārbaudīt iespējamās kļūmes, pirms pārskatītājs velta laiku to izmeklēšanai.
Drošības likmes pieaug līdz ar koda izvadi. Jaudīgāki AI modeļi sniedz aizstāvjiem iespēju pārbaudīt lielākas kodu bāzes, taču tās pašas iespējas var palīdzēt uzbrucējiem meklēt ievainojamības un pārbaudīt iespējamos uzbrukuma ceļus plašākā mērogā.
CodeRabbit pārsniedz koda pārskatīšanu
Līdztekus finansējumam CodeRabbit iepazīstināja ar to, ko tā sauc par savu aģentu pārmaiņu pārvaldības platformu, paplašinot savas ambīcijas, ne tikai pārbaudot atsevišķus piesaistes pieprasījumus.
Trīs jaunas iespējas atrodas platformas centrā: CodeRabbit Triage, Change Stack un CodeRabbit Security.
Izšķiršana novērtē ienākošās izmaiņas, pamatojoties uz tādiem faktoriem kā steidzamība, vērtība, risks, atkarības un gatavība, palīdzot komandām izlemt, kuri piesaistes pieprasījumi ir pelnījuši cilvēka uzmanību. Change Stack mērķis ir izskaidrot lielas AI radītās izmaiņas sistēmas līmenī, nevis piespiest izstrādātājus sākt ar tūkstošiem izmainītu līniju.
CodeRabbit Security paplašina šo pieeju programmatūrai, kas jau darbojas ražošanā. Sistēma pārbauda attiecības starp failiem, pakalpojumiem, datu plūsmām un autorizācijas robežām, lai identificētu ievainojamības un biznesa loģikas riskus. Rezultātus pēc tam var novirzīt atpakaļ uz izvilkšanas pieprasījuma procesu ar ierosinātajiem labojumiem.
Lielāka stratēģija ir vienkārša. CodeRabbit vēlas kļūt par neatkarīgu kontroles slāni, kas atrodas starp pieaugošo kodēšanas aģentu skaitu un programmatūras uzņēmumiem, kas galu galā tiek piegādāti.
Cilvēki joprojām izdara pēdējos zvanus par arhitektūru, lēmumiem par produktiem un pieņemamu risku. CodeRabbit ir derības, ka, jo vairāk kodu mašīnas ražo, jo vērtīgāks šis spriedums kļūst.
Sanfrancisko bāzētā kompānija nesen atvēra Londonas biroju un plāno turpmāku izaugsmi Eiropā, kam sekos paplašināšanās Japānā un citos Āzijas tirgos. Jaunais kapitāls finansēs starptautisko izaugsmi, pētniecību, infrastruktūru un tās Aģentisko pārmaiņu pārvaldības platformas attīstību.
CodeRabbit plāno ieguldīt vairāk nekā 10 miljonus ASV dolāru, lai nākamo 12 mēnešu laikā atvērtā pirmkoda projektiem un uzturētājiem nodrošinātu bezmaksas AI koda pārskatīšanu un aģentu iespējas.
1,5 miljardu dolāru novērtējums atspoguļo plašāku likmi, kas izriet no AI kodēšanas uzplaukuma. Programmatūras ģenerēšana var kļūt ievērojami vienkāršāka. Sarežģītāka un vērtīgāka problēma varētu kļūt par to, kādu kodu var uzticēt nosūtīt.
