Kā mākoņa projektu izsekošanas programmatūra pirmdiena.comUzņēmuma inženieru organizācija pārsniedza 500 izstrādātāju skaitu, komanda sāka izjust savu panākumu spriedzi. Produktu līnijas vairojās, mikropakalpojumi vairojās, un kods plūst ātrāk, nekā cilvēki pārskatītāji spēja sekot līdzi. Uzņēmumam bija nepieciešams veids, kā katru mēnesi pārskatīt tūkstošiem izvilkšanas pieprasījumu, nenoslīcinot izstrādātājus nogurumā vai neļaujot pasliktināties kvalitātei.
Toreiz Gajs Regevs, pētniecības un attīstības viceprezidents un izaugsmes un pirmdienas izstrādātāju komandu vadītājs, sāka eksperimentēt ar jaunu AI rīku no plkst. QodoIzraēlas jaunuzņēmums, kas koncentrējas uz izstrādātāju aģentiem. Tas, kas sākās kā viegls exams, drīz kļuva par svarīgu monday.com programmatūras piegādes infrastruktūras daļu, kā atklāj jauns gadījumu pētījums, ko šodien izlaida gan Qodo, gan monday.com.
“Qodo nejūtas kā tikai vēl viens rīks — tas ir kā jauna izstrādātāja pievienošana komandai, kurš patiesībā uzzina, kā mēs strādājam," Regevs pastāstīja VentureBeat nesenā videozvana intervijā, piebilstot, ka tā ir "neļāva vairāk nekā 800 problēmām mēnesī nonākt ražošanā — dažas no tām varēja izraisīt nopietnas drošības ievainojamības."
Atšķirībā no koda ģenerēšanas rīkiem, piemēram, GitHub Copilot vai Cursor, Qodo nemēģina rakstīt jaunu kodu. Tā vietā tas specializējas tā pārskatīšanā, izmantojot to, ko tā sauc konteksta inženierija lai saprastu ne tikai to, kas ir mainījies piesaistes pieprasījumā, guess arī kāpēc, kā tas atbilst biznesa loģikai un vai tiek ievērota iekšējā paraugprakse.
"Varat piezvanīt Kloda kodam vai kursoram un piecās minūtēs iegūt 1000 koda rindiņas," teica Itamar Friedman, Qodo līdzdibinātājs un izpilddirektors, tajā pašā videozvana intervijā kā ar Regev. "Jums ir 40 minūtes, un jūs to nevarat pārskatīt. Tātad jums ir nepieciešams Qodo, lai to faktiski pārskatītu.
Vietnei monday.com šī iespēja bija ne tikai noderīga, guess arī pārveidojoša.
Koda pārskatīšana mērogā
Jebkurā laikā monday.com izstrādātāji piegādā atjauninājumus simtiem repozitoriju un pakalpojumu. Inženiertehniskā organizācija strādā cieši koordinētās komandās, no kurām katra ir saskaņota ar konkrētām produkta daļām: mārketingu, CRM, izstrādes rīkiem, iekšējām platformām un citiem.
Šeit ienāca Qodo. Uzņēmuma platforma izmanto AI ne tikai, lai pārbaudītu acīmredzamas kļūdas vai stila pārkāpumus, guess arī lai novērtētu, vai piesaistes pieprasījums atbilst komandai specifiskām konvencijām, arhitektūras vadlīnijām un vēsturiskiem modeļiem.
Tas tiek darīts, mācoties no jūsu pašu kodu bāzes — apmācot iepriekšējos PR, komentārus, sapludināšanu un pat Slack pavedienus, lai saprastu, kā darbojas jūsu komanda.
"Komentāri, ko sniedz Qodo, nav vispārīgi — tie atspoguļo mūsu vērtības, mūsu bibliotēkas, pat mūsu standartus tādām lietām kā funkciju karodziņi un privātums," Regevs teica. "Tā ir konteksta apzinīga tādā veidā, kā tradicionālie rīki nav."
Ko patiesībā nozīmē “konteksta inženierija”.
Qodo sauc savu slepeno mērci konteksta inženierija — sistēmas līmeņa pieeja, lai pārvaldītu visu, ko modelis redz, pieņemot lēmumu.
Tas, protams, ietver PR koda diferenciāciju, kā arī iepriekšējās diskusijas, dokumentāciju, attiecīgos failus no repo, pat testa rezultātus un konfigurācijas datus.
Ideja ir tāda, ka valodu modeļi īsti “nedomā” — tie paredz nākamo marķieri, pamatojoties uz ievadītajiem datiem. Tātad to produkcijas kvalitāte gandrīz pilnībā ir atkarīga no to ievades kvalitātes un struktūras.
Kā teica Dana Nice, Qodo kopienas menedžere emuāra ieraksts: “Jūs ne tikai rakstāt uzvednes; jūs veidojat strukturētu ievadi saskaņā ar fiksētu pilnvaru ierobežojumu. Katrs marķieris ir dizaina lēmums.”
Šī nav tikai teorija. Vietnes monday.com gadījumā tas nozīmēja, ka Qodo var uztvert ne tikai acīmredzamās kļūdas, guess arī smalkās kļūdas, kas parasti izslīd garām pārskatītājiem — cietkodēti mainīgie, trūkstošie atkāpšanās varianti vai starpkomandu arhitektūras konvenciju pārkāpumi.
Viens piemērs izcēlās. Nesenā PR Qodo atzīmēja līniju, kas netīšām atklāja iestudējuma vides mainīgo — to neuztvēra neviens recenzents. Ja tas būtu apvienots, tas varētu radīt problēmas ražošanā.
"Stundu skaits, ko mēs pavadītu, lai novērstu šo drošības noplūdi un juridisko problēmu, ko tā radītu, būtu daudz vairāk nekā stundu skaits, ko mēs samazinām, izmantojot piesaistes pieprasījumu," sacīja Regevs.
Integrācija cauruļvadā
Mūsdienās Qodo ir dziļi integrēts monday.com izstrādes darbplūsmā, analizējot piesaistes pieprasījumus un sniedzot kontekstam atbilstošus ieteikumus, pamatojoties uz iepriekšējiem komandas koda pārskatiem.
“Tas nav tikai kārtējais rīks… Jūtos kā cits komandas biedrs, kurš pievienojās sistēmai — tāds, kurš mācās, kā mēs strādājam," Regevs atzīmēja.
Izstrādātāji saņem ieteikumus pārskatīšanas procesa laikā un turpina kontrolēt galīgos lēmumus — cilvēka cilpā modelis, kas bija ļoti svarīgs pieņemšanai.
Tā kā Qodo integrējās tieši GitHub, izmantojot izvilkšanas pieprasījumu darbības un komentārus, Monday.com infrastruktūras komanda nesaskārās ar strauju mācīšanās līkni.
“Tā ir tikai GitHub darbība,” sacīja Regevs. “Tas rada PR ar testiem. Tas nav kā atsevišķs rīks, kas mums bija jāapgūst.”
“Mērķis ir faktiski palīdzēt izstrādātājam apgūt kodu, uzņemties īpašumtiesības, sniegt atsauksmes viens otram un mācīties no tā un izveidot standartus," piebilda Frīdmens.
Rezultāti: ietaupīts laiks, novērstas kļūdas
Kopš Qodo plašākas ieviešanas vietnē monday.com ir novērojami izmērāmi uzlabojumi vairākās komandās.
Iekšējā analīze liecina, ka izstrādātāji vidēji ietaupa aptuveni stundu uz vienu izvilkšanas pieprasījumu. Reiziniet to tūkstošiem PR mēnesī, un ietaupījumi ātri sasniegs tūkstošiem izstrādātāju stundu gadā.
Tās nav tikai kosmētiskas problēmas — daudzas ir saistītas ar biznesa loģiku, drošību vai izpildlaika stabilitāti. Tā kā Qodo ieteikumi atspoguļo monday.com faktiskās konvencijas, izstrādātāji, visticamāk, rīkosies saskaņā ar tiem.
Sistēmas precizitāte sakņojas tās dizainā, kurā vispirms tiek izmantoti dati. Qodo apmāca katra uzņēmuma privāto kodu bāzi un vēsturiskos datus, pielāgojoties dažādiem komandas stiliem un praksei. Tas nepaļaujas uz visiem visiem piemērotiem noteikumiem vai ārējām datu kopām. Viss ir pielāgots.
No iekšējā rīka līdz produkta redzējumam
Regeva komanda bija tik pārsteigta par Qodo ietekmi, ka viņi ir sākuši plānot dziļāku integrāciju starp Qodo un Monday Dev, uz izstrādātājiem vērsto produktu līniju monday.com, ko veido.
Vīzija ir izveidot darbplūsmu, kurā biznesa konteksts — uzdevumi, biļetes, klientu atsauksmes — ieplūst tieši koda pārskatīšanas slānī. Tādā veidā recenzenti var novērtēt ne tikai to, vai kods “darbojas”, guess arī to, vai tas atrisina pareizo problēmu.
“Iepriekš mums bija līknes, bīstamības noteikumi, statiskā analīze… uz noteikumiem balstīta… jums ir jākonfigurē visi noteikumi," Regevs teica. "Guess tas nezina to, ko jūs nezināt… Qodo… šķiet, ka tas mācās no mūsu inženieriem.
Tas cieši saskan ar paša Qodo ceļvedi. Uzņēmums ne tikai pārskata kodu. Tas veido pilnu izstrādātāju aģentu platformu, tostarp Qodo Gen konteksta koda ģenerēšanai, Qodo Merge automatizētai PR analīzei un Qodo Cowl, regresijas testēšanas aģents, kas izmanto izpildlaika validāciju, lai nodrošinātu testa pārklājumu.
To visu nodrošina paša Qodo infrastruktūra, tostarp jaunais atvērtā pirmkoda iegulšanas modelis Qodo-Embed-1-1.5B, kas kodu izguves etalonos pārspēja OpenAI un Salesforce piedāvājumus.
Kas tālāk?
Qodo tagad piedāvā savu platformu saskaņā ar freemium modeli — bez maksas privātpersonām, ar atlaidi jaunizveidotiem uzņēmumiem, izmantojot Google Cloud Perks programmu, un uzņēmuma līmeņa uzņēmumiem, kuriem nepieciešama SSO, gaisa spraugas izvietošana vai uzlabotas vadīklas.
Uzņēmums jau strādā ar komandām NVIDIA, Intuit un citos Fortune 500 uzņēmumos. Pateicoties nesenajai partnerībai ar Google Cloud, Qodo modeļi ir pieejami tieši Vertex AI modeļu dārzā, padarot tos vieglāk integrējamus uzņēmuma cauruļvados.
"Konteksta dzinēji būs 2026. gada lielais stāsts," Frīdmens teica. "Ikvienam uzņēmumam būs jāizveido savas otrās smadzenes, ja viņi vēlas, lai mākslīgais intelekts to saprastu un palīdzētu."
Tā kā AI sistēmas kļūst arvien vairāk iegultas programmatūras izstrādē, tādi rīki kā Qodo parāda, kā pareizais konteksts, kas tiek piegādāts īstajā brīdī, var pārveidot to, kā komandas veido, nosūta un mērogoja kodu visā uzņēmumā.
