Zencoder merevolusi pengembangan perangkat lunak dengan 'Mode Kopi' dan agen AI terintegrasi

Pembaharuan Terakhir: 04/04/2025

  • Mode Kopi memungkinkan pengembang untuk mendelegasikan tugas berulang ke agen AI otonom.
  • Integrasi asli dengan VS Code, JetBrains, dan alat seperti GitHub, Jira, dan Sentry.
  • Performa unggul dalam benchmark utama seperti SWE-Bench dan SWE-Lancer berkat teknologi Repo Grokking™.
  • Model harga yang fleksibel dengan opsi gratis dan model pembayaran yang dapat diskalakan untuk bisnis.
agen zencorder mode kopi ai-2

Otomasi dalam pengembangan perangkat lunak telah mengalami kemajuan yang signifikan dengan hadirnya Agen kecerdasan buatan Zencoder. Perusahaan yang berbasis di San Francisco ini telah memperkenalkan solusi yang tidak hanya meningkatkan produktivitas programmer, tetapi juga memperkenalkan fitur baru: 'Mode Kopi'Bahwa memungkinkan pengembang untuk mendelegasikan pembuatan kode dan pengujian unit ke AI saat mereka beristirahat.

Agen baru Zencoder dirancang untuk terintegrasi langsung ke lingkungan pengembangan populer seperti Visual Studio Code dan JetBrains, sehingga menghindari pergantian alat yang kerap kali menjadi penghalang penerapan solusi serupa lainnya. Hal ini merupakan keunggulan penting dibandingkan pesaing seperti Cursor, yang memerlukan penggunaan IDE khusus untuk beroperasi.

Agen AI yang memahami alur kerja Anda

Agen AI Zencoder

Alih-alih memaksa pengembang keluar dari alur mereka saat ini, Zencoder beradaptasi dengan lingkungan kerja yang mapan. Melalui lebih dari 20 integrasi asli Dengan alat utama seperti GitHub, GitLab, Jira, atau Sentry, agen dapat terlibat dalam seluruh siklus pengembangan, mulai dari perencanaan hingga jaminan kualitas.

Konten eksklusif - Klik Disini  Cara Menghapus Pesan di Telegram

Salah satu integrasi yang paling menonjol adalah tombol yang tersedia di Jira yang disebut “Selesaikan dengan Zencoder”, yang memungkinkan Anda menyelesaikan masalah secara otomatis dari alat manajemen itu sendiri tanpa harus mengubah jendela atau konteks.

Kecerdasan kontekstual adalah pilar lain dari teknologi ini.. Sistem ini menggunakan fitur yang disebut Repo Grokking™, yang memungkinkan agen menganalisis secara mendalam seluruh repositori proyek, memahami struktur, dependensi, dan gaya kodenya. Pendekatan ini mencegah model menghasilkan solusi yang terputus atau tidak konsisten dengan ekosistem proyek..

Mode Kopi: Delegasikan penulisan ujian sambil menyeruput secangkir kopi.

Mode Kafe di Zencoder

Yang menarik perhatian masyarakat, tidak diragukan lagi adalah pilihan Mode Kopi. Fungsi ini memungkinkan pengembang untuk mengaktifkan agen otonom dengan satu klik untuk menghasilkan kode atau pengujian unit saat orang tersebut beristirahat.

Dalam kata-kata pendiri Andrew Filev, “Rasanya seperti memiliki rekan kerja yang bisa terus mengerjakan kode sementara Anda mengatur napas.”. Idenya adalah untuk membebaskan pengembang dari tugas-tugas berulang seperti menulis tes, yang umumnya tidak membangkitkan antusiasme di antara tim tetapi penting untuk memastikan stabilitas perangkat lunak.

Agen tidak hanya menghasilkan kode, tetapi juga memvalidasi, menguji, dan menyempurnakannya secara mandiri.. Berkat kemampuan yang dijuluki perusahaan sebagai mekanisme penyembuhan mandiri, sistem memeriksa apakah proposal berfungsi sebelum mengembalikannya ke pengguna.

Konten eksklusif - Klik Disini  Bagaimana cara berbagi file dengan pengumpulan data menggunakan Visio?

Hasil teratas dalam tolok ukur utama

Efektivitas agen-agen ini tidak terbatas pada informasi anekdotal.. Zencoder telah menerbitkan hasilnya pada beberapa benchmark dan angkanya sangat mencolok: agen telah mampu memecahkan 63% permasalahan yang diangkat dalam standar SWE-Bench Verified, dengan pendekatan jalur tunggal yang praktis—yaitu, tanpa membuat beberapa upaya secara paralel seperti yang dilakukan pesaing lain yang lebih berorientasi pada penelitian.

Yang lebih luar biasa lagi adalah bahwa dalam benchmark Multimodal SWE-Bench terbaru, tingkat keberhasilannya telah mencapai 30%, dua kali lipat nilai terbaik yang pernah tercatat sejauh ini. Pada SWE-Lancer IC Diamond, yang dianggap sangat menantang, agen menunjukkan kinerja lebih dari 30%, meningkat lebih dari 20 poin persentase dibandingkan hasil terbaik sebelumnya, termasuk OpenAI.

Dirancang untuk pengembang sungguhan

Desain agen berfokus pada kebutuhan pengembang profesional.. Alat ini mendukung lebih dari 70 bahasa pemrograman dan berfokus pada lingkungan perusahaan umum seperti Java dan C#.

Menurut Zineng Yuan, kepala teknisi di Paytm, "Rasanya seperti memiliki rekan yang mengantisipasi apa yang Anda butuhkan dan menyelamatkan Anda dari tugas-tugas yang berulang. Selama pengiriman yang kritis, ia membantu saya memangkas beban kerja hingga setengahnya dengan menyarankan strategi refaktor untuk modul lama.".

Konten eksklusif - Klik Disini  Bagaimana Anda mengonfigurasi pengaturan distribusi untuk dokumen yang dipindai di Adobe Scan?

Perusahaan juga telah mempertimbangkan keamanan. Semua kode yang dihasilkan melalui tinjauan otomatis yang mendeteksi kerentanan dan mematuhi standar penerapan produksi.. Hal ini diperkuat dengan pemeriksaan keamanan terpadu dan sistem pengujian otomatis yang dapat diaktifkan baik dari jaringan yang ada maupun oleh agen itu sendiri.

Masa depan dan harga langsungAgen AI Zencoder Mode Kopi

Peta jalan Zencoder memprediksi lebih banyak kemajuan sepanjang tahun. Perusahaan itu sendiri memastikan bahwa sebelum akhir tahun 2025 kita akan melihat generasi baru asisten pengkodean yang bahkan lebih canggih.

Untuk memudahkan akses ke alatnya, Zencoder telah memilih model berjenjang yang meliputi:

  • Versi gratis dengan fungsi dasar.
  • Rencana bisnis seharga $19 per pengguna per bulan dengan dukungan untuk pengujian tingkat lanjut dan pembuatan kode cerdas.
  • Rencana perusahaan seharga $39 per pengguna per bulan, yang mencakup dukungan prioritas dan fitur kepatuhan tingkat lanjut.

Dengan pilihan ini, perusahaan berupaya beradaptasi baik dengan tim kecil maupun perusahaan besar. yang ingin mengoptimalkan pengembangan mereka tanpa meninggalkan lingkungan dan alat yang mereka gunakan saat ini.

Peluncuran Zencoder menunjukkan evolusi nyata pengembangan berbantuan AI. Jauh dari pendekatan yang terlalu optimis atau enggan, solusinya tampaknya menemukan keseimbangan pragmatis: memberdayakan manusia di mana mereka memiliki dampak terbesar dan membebaskan mereka dari beban berulang.. Semua ini tanpa meninggalkan lingkungan kerja yang biasa atau mengorbankan keamanan produk akhir.