Startup baru ingin membantu pengembang membuat asisten pengkode kontekstual khusus yang dapat terhubung dengan model apa pun dan berintegrasi tanpa masalah dengan lingkungan pengembangan mereka.
Didirikan pada Juni 2023 oleh CEO Ty Dunn dan CTO Nate Sesti (Di foto di atas), mahasiswa dan kombinator Melanjutkan Dia telah memperoleh sekitar 23.000 bintang Di GitHub Dan 11.000 anggota Komunitas Perselisihan Dalam dua tahun terakhir. Untuk memanfaatkan dorongan ini, lanjutkan mengumumkan versi 1.0 produk Anda, didukung oleh pembiayaan baru sebesar $ 3 juta ditanam.
Coding Assistant Explosion
Peluncuran berkelanjutan datang di tengah a Ledakan asisten pengkodean AI sebagai GitHub Co -Pilot Dan Bantuan Kode Google GeminiBelum lagi Advent yang lebih muda sebagai Kodeum Dan KursorItu telah mengumpulkan beban tunai dari investor.
Itu terus, sementara itu, disajikan sebagai “asisten kode AI open source utama” yang dapat dihubungkan dengan model apa pun dan memungkinkan peralatan untuk menambahkan konteks mereka sendiri dengan mengekstraksi data platform seperti GIRA atau Confluence.
Dengan model dan konteks mereka yang terhubung, pengembang dapat membuat pengalaman merefleksikan diri dan obrolan yang dipersonalisasi secara langsung dalam lingkungan pengkodean mereka. Self -cpleteMisalnya, berikan saran kode online saat mereka menulis, sementara mengobrol Ini memungkinkan pengguna untuk mengajukan pertanyaan tentang kode tertentu. Dia edit Fungsi ini juga memungkinkan pengguna untuk memodifikasi kode yang menggambarkan perubahan apa yang ingin mereka lakukan.
Facet produk hari ini mencakup versi ekstensi open source “penting” pertama untuk melanjutkan untuk VS Code dan JetBrains.
“Ini menunjukkan kepada perusahaan bahwa ini adalah proyek yang stabil di mana Anda dapat bertaruh dan membangun,” kata Dunn kepada TechCrunch dalam sebuah wawancara.
Secara terpisah, berlanjut juga meluncurkan yang baru tengahBahwa itu dapat dibandingkan dengan sesuatu seperti Docker Hub, GitHub atau Face, tempat bagi pengembang untuk percaya dan berbagi asisten kode khusus, penuh dengan catatan untuk menentukan dan mengelola berbagai blok konstruksi yang dibuat.
Saat peluncuran, pusat tersebut mencakup prakonstruksi IA asisten pengkodeanserta “blok” dari mitra terverifikasi Mistral dan model kodestreryaClaude 3.5 Sonnet AntropikDan Deepseek-R1 dari Ollama. Namun, setiap pemasok atau pengembang individu dapat menyumbangkan blok dan asisten hub.
Satu blok di sini bisa berarti model, yang memungkinkan Anda untuk menentukan model mana yang akan digunakan dan di mana; standar untuk menyesuaikan asisten AI; konteks untuk mendefinisikan pemasok konteks eksternal (misalnya, jira atau confluence); Indikasi untuk mengemas indikasi model pra -penulis untuk memanggil instruksi yang kompleks; dokumen untuk mendefinisikan situs dokumentasi (misalnya, sudut atau bereaksi); datayang memungkinkan pengembang untuk mengirim data pengembangan ke tujuan yang telah ditentukan untuk tujuan analitik; salah satu Server MCPItu menentukan cara standar membangun dan berbagi alat untuk model bahasa.
“Budaya Kontribusi”
Gagasan di balik pusat baru ini adalah bahwa sebagian besar pengguna tidak akan memerlukan kustomisasi yang mendalam: mereka hanya perlu membuat penyesuaian yang lebih kecil untuk pengkodean peserta atau blok yang sudah ada di pusat.
Ini menimbulkan pertanyaan: Apa insentif untuk membuat kustomisasi dan membaginya dengan dunia? Ternyata itulah yang mendorong komunitas open source di tempat lain. Banyak mitra peluncuran adalah perusahaan yang sama yang membuat alat atau model yang mendasarinya (misalnya, Mistral dan Anthrope), yang menyebabkan pusat baru melanjutkan adalah tempat yang ideal untuk Curry demi pengembang.
Selain itu, “semangat open source” ada di jantung dari apa yang terus bertarung. Jadi, jika seseorang telah membuat kustomisasi untuk digunakan di tempat kerja, mengapa tidak membagikannya dengan komunitas secara umum? Pada akhirnya, melanjutkan diposisikan sebagai antitesis dari asisten pemasok yang dipatenkan dari AI “kotak”.
“Ini adalah pusat untuk seluruh ekosistem untuk bertemu dan bekerja bersama,” kata Dunn. “Sebaliknya bahwa semua orang membangun asisten kode AI mereka sendiri menjadi kode tertutup, apa yang akan terjadi jika kita memiliki arsitektur terbuka di mana kita semua dapat bekerja sama untuk membuat blok konstruksi yang dibutuhkan orang untuk membangun pengalaman yang dipersonalisasi untuk diri mereka sendiri?”
Inilah yang Dunn sebut sebagai membangun “budaya kontribusi”, yang mendorong pengembang untuk mengalami dan membuat kustomisasi mereka sendiri sambil menghasilkan nilai untuk semua.
“Dengan melanjutkan 1.0, kami mengizinkan budaya kontribusi ini sehingga pengembang percaya dan berbagi asisten kode khusus,” kata Dunn. “Catatan ini akan menjadi tempat penemuan di dalam dan di antara organisasi, yang akan tumbuh dalam langkah penyumbatan dengan evolusi blok dan alat pengembang terbuka.”
Lalu ada aspek kontrol data. Dalam platform “ukuran tunggal” yang lebih umum, pemasok dapat mengekstraksi nilai yang signifikan dari mengamati bagaimana pengembang beroperasi pada skala dan memberi makan keputusan ini -membuat data ke platform untuk meningkatkan hal -hal untuk semua orang. Jenis kegiatan ini telah menciptakan kontroversi bagi orang -orang seperti GitHub Copilot, yang telah dituduh menculik kerja keras jutaan pengembang perangkat lunak open source untuk keuntungan Anda sendiri.
Dengan melanjutkan, idenya adalah bahwa perusahaan memiliki lebih banyak kendali atas apa yang terjadi dengan data mereka: mereka dapat berbagi sebanyak atau sesedikit yang mereka inginkan.
“Ketika Anda menggunakan, lanjutkan, Anda dapat menyimpan data Anda,” kata Dunn. “Sebagai organisasi, Anda dapat mengelompokkan semua data Anda untuk semua pengembang Anda di satu tempat. Itu tidak mungkin di Asisten Kode Tunai Hitam yang unik, di mana SaaS mereka menawarkan dan strategi untuk mengambil data mereka dan menggunakannya untuk memperbaikinya untuk semua. ”
Bisnis model
Masih relatif dini untuk melanjutkan, tetapi startup mengatakan telah bekerja dengan beberapa perusahaan yang dikenal melalui fase pengembangan, Ion(Juga pelanggan yang berkelanjutan awal), serta Siemens dan Morningstar.
Sementara perusahaan besar sangat fokus, Dunn mengatakan bahwa melanjutkan adalah untuk membidik pengembang dari segala bentuk dan ukuran, dari freelancer dan peralatan kecil melalui berbagai perusahaan. Ini menunjukkan cara terus menghasilkan uang: Pusat barunya dikirim dengan tingkat solo gratis, tetapi organisasi yang membutuhkan kontrol lebih besar atas data mereka dapat membayar untuk mengakses alat administrasi, tata kelola, dan keamanan tambahan.
“Ada banyak minat dari organisasi terbesar, tetapi kami juga telah melihat segalanya untuk pengembang individu yang hanya menginginkan beberapa jenis kustomisasi untuk diri mereka sendiri. Dalam kasus -kasus itu, saya pikir tingkat solo akan lebih dari cukup, ”kata Dunn. “Tetapi ketika freelancer atau tim kecil itu mulai tumbuh, dan membutuhkan sejumlah tata kelola, mereka dapat menjadi pelanggan.”
Level hanya dikirim dengan tiga level “visibilitas”. Kontribusi pengembang dapat dipertahankan secara pribadi, berbagi secara internal sebagai bagian dari tim atau membuat sepenuhnya publik. Faktanya, level solo dapat digunakan secara teknis dalam konfigurasi peralatan; Itu hanya tidak memiliki beberapa karakteristik yang biasanya dibutuhkan oleh suatu tim. Level “peralatan” yang terpisah menambah kecerdasan tambahan “multipemain” ke dalam campuran, dengan kontrol administratif untuk mengatur semua blok dan asisten, yang memiliki akses ke apa.
Sementara itu, tingkat bisnis meningkatkan opsi data, keselamatan, dan tata kelola dalam takik dengan kontrol yang lebih granular pada blok, model, versi, dan pemasok apa yang digunakan.
“Administrator juga dapat mengelola keamanan di sekitar kredensial, di mana data pergi, dan menerima catatan audit untuk siapa, apa, kapan dan di mana penggunaan pengembang,” kata Dunn.
Lanjutkan sebelumnya meningkatkan $ 2,1 juta setelah lulus dan kombinator pada akhir 2023, dan kini telah mengumpulkan $ 3 juta lagi Sekolah (Pembiayaan dengan Alokasi Modal Tertunda) yang diarahkan oleh Perusahaan Modal Berkecar Pengembang, Berat.
Dunn mengatakan bahwa sebagian besar uang tunai baru akan digunakan untuk upah rekayasa perangkat lunak, dan merencanakan “setidaknya duplikat” akun lima saat ini.
“Kami menggunakan open source sebagai pendekatan distribusi, dan sebagai hasilnya, kami mempertahankan biaya kami yang sangat rendah: kami tidak perlu memanfaatkan hampir sebanyak pesaing lainnya,” kata Dunn.
