- Gitugotan sa Coffee Mode ang mga developer nga magdelegar sa mga nagbalikbalik nga buluhaton sa mga autonomous nga ahente sa AI.
- Lumad nga panagsama sa VS Code, JetBrains, ug mga himan sama sa GitHub, Jira, ug Sentry.
- Superior nga performance sa mga importanteng benchmark sama sa SWE-Bench ug SWE-Lancer salamat sa Repo Grokking™ nga teknolohiya.
- Flexible nga modelo sa pagpresyo nga adunay libre nga mga kapilian ug scalable nga mga modelo sa pagbayad alang sa mga negosyo.
Ang pag-automate sa pag-uswag sa software nakakuha usa ka hinungdanon nga paglukso sa unahan sa pag-abot sa Ang mga ahente sa artificial intelligence ni Zencoder. Kini nga kompanya nga nakabase sa San Francisco nagpaila sa usa ka solusyon nga dili lamang nagpauswag sa pagka-produktibo sa programmer, apan nagpaila sa usa ka bag-ong bahin: 'Coffee Mode', que nagtugot sa mga developers sa pagdelegar sa code generation ug unit testing ngadto sa AI samtang sila mopahulay.
Ang bag-ong mga ahente sa Zencoder gilaraw aron direkta nga maghiusa sa mga sikat nga palibot sa pag-uswag sama sa Visual Studio Code ug JetBrains, sa ingon naglikay sa pagbag-o sa mga himan nga kanunay naglihok ingon usa ka babag sa pagsagop sa uban pang parehas nga mga solusyon. Kini nagrepresentar sa usa ka talagsaong bentaha sa mga kakompetensya sama sa Cursor, nga nagkinahanglan sa paggamit sa usa ka piho nga IDE sa pag-operate.
Mga ahente sa AI nga nakasabut sa imong dagan sa trabaho
Imbes nga pugson ang mga developers gikan sa ilang kasamtangang dagan, Ang Zencoder mopahiangay sa natukod nga mga palibot sa trabaho. Pinaagi sa labaw pa sa 20 ka lumad nga panagsama Uban sa hinungdanon nga mga himan sama sa GitHub, GitLab, Jira, o Sentry, ang mga ahente mahimong maapil sa tibuuk nga siklo sa pag-uswag, gikan sa pagplano hangtod sa kalidad nga kasiguruhan.
Usa sa labing inila nga mga panagsama mao ang buton nga magamit sa Jira nga gitawag "Pagsulbad gamit ang Zencoder", nga nagtugot kanimo sa pagsulbad sa mga isyu nga awtomatiko gikan sa himan sa pagdumala mismo nga dili kinahanglan nga usbon ang mga bintana o konteksto.
Ang konteksto nga paniktik mao ang laing haligi niini nga teknolohiya.. Ang sistema naggamit sa usa ka bahin nga gitawag Repo Grokking ™, nga nagtugot sa mga ahente sa pag-analisar pag-ayo sa tibuuk nga repositoryo sa proyekto, pagsabut sa istruktura, dependency, ug istilo sa code. Kini nga pamaagi nagpugong sa modelo sa paghimo og mga solusyon nga wala’y koneksyon o dili uyon sa ekosistema sa proyekto..
Mode sa Kape: Delegado ang pagsulat sa pagsulay samtang naghigop ka og usa ka tasa nga kape.
Ang nakadani sa atensyon sa komunidad mao, sa walay duhaduha, ang kapilian 'Coffee Mode'. Kini nga function nagtugot sa mga developers sa pagpaaktibo sa usa ka autonomous ahente sa usa ka click sa pagmugna code o unit test samtang ang tawo mopahulay.
Sa mga pulong sa founder nga si Andrew Filev, "Kini sama sa usa ka kauban sa trabaho nga makapadayon sa pag-coding samtang nagginhawa ka.". Ang ideya mao ang pagpalingkawas sa mga developers gikan sa balik-balik nga mga buluhaton sama sa pagsulat sa mga pagsulay, nga sa kasagaran dili makapadasig sa kadasig taliwala sa team apan gikinahanglan sa pagsiguro sa kalig-on sa software.
Ang ahente dili lamang nagmugna og code, apan nagpamatuod usab, nagsulay ug nagdalisay niini nga awtonomiya.. Salamat sa usa ka kapabilidad nga gitawag sa kompanya ang usa ka mekanismo sa pag-ayo sa kaugalingon, gisusi sa sistema kung nagtrabaho ba ang sugyot sa wala pa ibalik kini sa tiggamit.
Nanguna nga mga resulta sa mahinungdanong mga benchmark
Ang pagka-epektibo niini nga mga ahente dili limitado sa anecdotal nga impormasyon.. Gipatik sa Zencoder ang mga resulta niini sa daghang mga benchmark ug ang mga numero nakapaikag: ang mga ahente nakahimo sa pagsulbad 63% sa mga problema nga gipatungha sa SWE-Bench Verified standard, uban sa usa ka praktikal nga single-path nga pamaagi-nga mao, nga walay pagmugna og daghang mga pagsulay nga susama sa uban, mas research-oriented nga mga kakompetensya.
Labaw pa ka talagsaon mao nga sa labing bag-o nga SWE-Bench Multimodal benchmark, ang rate sa kalampusan miabot sa 30%, doble ang labing maayong marka nga natala hangtod karon. Sa SWE-Lancer IC Diamond, giisip nga labi ka mahagiton, ang mga ahente nagpakita sa usa ka pasundayag nga labaw sa 30%, nga nag-uswag sa labaw sa 20 nga porsyento nga puntos sa miaging labing maayo nga resulta, lakip ang sa OpenAI.
Gidisenyo alang sa tinuod nga mga developer
Ang laraw sa ahente nagpunting sa mga panginahanglanon sa propesyonal nga developer.. Gisuportahan sa himan ang labaw pa sa 70 nga mga sinultian sa pagprograma ug nagpunting sa sagad nga mga palibot sa negosyo sama sa Java ug C #.
Matod ni Zineng Yuan, chief engineer sa Paytm, "Sama sa adunay usa ka kauban nga nagpaabut sa imong gikinahanglan ug nagluwas kanimo gikan sa balik-balik nga mga buluhaton. Atol sa usa ka kritikal nga paghatod, gitabangan niya ako nga maputol ang akong trabaho sa katunga pinaagi sa pagsugyot og usa ka estratehiya sa refactoring alang sa usa ka legacy module.".
Giisip usab sa kompanya ang seguridad. Ang tanan nga namugna nga code moagi sa mga automated review nga makamatikod sa mga kahuyangan ug nagsunod sa mga sumbanan sa pagdeploy sa produksyon.. Gipalig-on kini sa hiniusa nga mga pagsusi sa seguridad ug mga awtomatikong sistema sa pagsulay nga mahimong ma-aktibo gikan sa mga naa na nga pipeline ug sa mga ahente mismo.
Diha-diha nga umaabot ug mga presyo
Ang roadmap sa Zencoder nagtagna ug dugang pag-uswag sa tibuok tuig. Ang kompanya mismo nagpasalig nga sa wala pa matapos ang 2025 makakita kami usa ka bag-ong henerasyon nga labi ka labi ka sopistikado nga mga katabang sa coding.
Aron mapadali ang pag-access sa himan niini, ang Zencoder mipili alang sa usa ka tiered nga modelo nga naglakip sa:
- Libre nga bersyon nga adunay sukaranan nga mga gimbuhaton.
- Plano sa negosyo alang sa $19 matag user kada bulan nga adunay suporta alang sa advanced testing ug intelihenteng code generation.
- Plano sa Enterprise alang sa $39 matag user matag bulan, nga naglakip sa prayoridad nga suporta ug advanced nga mga bahin sa pagsunod.
Uban niini nga mga kapilian, ang kompanya nagtinguha sa pagpahiangay sa gagmay nga mga koponan ug dagkong kompanya. kinsa gusto nga ma-optimize ang ilang pag-uswag nga dili mohunong sa ilang kasamtangan nga mga palibot ug mga himan.
Ang paglunsad sa Zencoder nagrepresentar sa usa ka makita nga ebolusyon sa AI-assisted development. Halayo sa sobra nga pagkamalaumon o pagduha-duha nga pamaagi, ang solusyon daw nakakaplag usa ka pragmatic nga balanse: paghatag gahum sa mga tawo diin sila adunay labing dako nga epekto ug paghupay kanila sa nagbalikbalik nga palas-anon.. Tanan kini nga wala mobiya sa naandan nga mga palibot sa trabaho o ikompromiso ang kaluwasan sa katapusan nga produkto.
Usa ako ka mahiligon sa teknolohiya nga naghimo sa iyang "geek" nga interes nga usa ka propesyon. Gigugol nako ang sobra sa 10 ka tuig sa akong kinabuhi gamit ang labing bag-ong teknolohiya ug pag-usisa sa tanan nga mga klase sa mga programa tungod sa putli nga pagkamausisaon. Karon espesyalista na ako sa teknolohiya sa kompyuter ug mga dula sa video. Kini tungod kay sa sobra sa 5 ka tuig nagsulat ako alang sa lainlaing mga website sa teknolohiya ug mga dula sa video, nagmugna og mga artikulo nga nagtinguha sa paghatag kanimo sa impormasyon nga imong gikinahanglan sa usa ka pinulongan nga masabtan sa tanan.
Kung naa kay mga pangutana, ang akong kahibalo gikan sa tanan nga may kalabotan sa operating system sa Windows ingon man sa Android para sa mga mobile phone. Ug ang akong pasalig kanimo, andam ako kanunay nga mogahin og pipila ka minuto ug tabangan ka nga masulbad ang bisan unsang mga pangutana nga mahimo nimo sa niining kalibutan sa internet.