Como software de seguimiento de proyectos en la montón lunes.comLa estructura de ingeniería superó los 500 desarrolladores, el equipo comenzó a reparar la tensión de su propio éxito. Las líneas de productos se multiplicaban, los microservicios proliferaban y el código fluía más rápido de lo que los revisores humanos podían seguir. La empresa necesitaba una forma de revisar miles de solicitudes de procedencia cada mes sin frustrar a los desarrolladores en el tedio ni dejar que la calidad disminuyera.

Fue entonces cuando Guy Regev, vicepresidente de I+D y presidente de los equipos de crecimiento y avance de Monday, comenzó a tantear con una nueva aparejo de inteligencia industrial de Desenterraruna startup israelí centrada en agentes desarrolladores. Lo que comenzó como una prueba ligera pronto se convirtió en una parte fundamental de la infraestructura de entrega de software de monday.com, como nuevo estudio de caso publicado hoy por Qodo y monday.com.

“Qodo no se siente como una aparejo más, es como amplificar un nuevo desarrollador al equipo que verdaderamente aprende cómo trabajamos," Regev dijo a VentureBeat en una entrevista nuevo por videollamada, y agregó que tiene "impidió que más de 800 problemas por mes llegaran a producción; algunos de ellos podrían acontecer causado graves vulnerabilidades de seguridad."

A diferencia de las herramientas de vivientes de código como GitHub Copilot o Cursor, Qodo no intenta escribir código nuevo. En cambio, se especializa en revisarlo, usando lo que ardor ingeniería de contexto para comprender no solo qué cambió en una solicitud de procedencia, sino asimismo por qué, cómo se alinea con la método empresarial y si sigue las mejores prácticas internas.

"Puedes aldabear a Claude Code o Cursor y en cinco minutos obtener 1000 líneas de código," dijo Itamar Friedman, cofundador y director ejecutor de Qodo, en la misma entrevista por videollamada que con Regev. "Tienes 40 minutos y no puedes revisar eso. Entonces necesitas que Qodo verdaderamente lo revise”.

Para monday.com, esta capacidad no solo fue útil: fue transformadora.

Revisión de código, a escalera

En cualquier momento poliedro, los desarrolladores de monday.com envían actualizaciones a cientos de repositorios y servicios. La estructura de ingeniería trabaja en equipos estrechamente coordinados, cada uno adscrito con partes específicas del producto: marketing, CRM, herramientas de avance, plataformas internas y más.

Ahí es donde entró Qodo. La plataforma de la compañía utiliza IA no solo para probar errores obvios o violaciones de estilo, sino asimismo para evaluar si una solicitud de procedencia sigue convenciones, pautas arquitectónicas y patrones históricos específicos del equipo.

Para ello, aprende de su propia pulvínulo de código: capacitación sobre relaciones públicas, comentarios, fusiones e incluso hilos de Slack anteriores para comprender cómo trabaja su equipo.

"Los comentarios que da Qodo no son genéricos: reflejan nuestros títulos, nuestras bibliotecas e incluso nuestros estándares para cosas como indicadores de funciones y privacidad." Dijo Regev. "Es consciente del contexto de una modo que las herramientas tradicionales no lo son."

Lo que verdaderamente significa “ingeniería de contexto”

Qodo ardor a su salsa secreta ingeniería de contexto — un enfoque a nivel de sistema para administrar todo lo que ve el maniquí al tomar una valor.

Esto incluye la diferencia del código PR, por supuesto, pero asimismo discusiones previas, documentación, archivos relevantes del repositorio e incluso resultados de pruebas y datos de configuración.

La idea es que los modelos de idioma verdaderamente no “piensan”: predicen el sucesivo token en función de las entradas que reciben. De modo que la calidad de su producción depende casi por completo de la calidad y estructura de sus insumos.

Como lo expresó Dana Fine, community manager de Qodo, en un publicación de blog: “No solo estás escribiendo indicaciones; estás diseñando entradas estructuradas bajo un coto de token fijo. Cada token es una valor de diseño”.

Esto no es sólo teoría. En el caso de monday.com, significó que Qodo podía detectar no sólo los errores obvios, sino asimismo los sutiles que normalmente pasan desapercibidos para los revisores humanos: variables codificadas, fallos faltantes o violaciones de las convenciones de inmueble entre equipos.

Un ejemplo destacó. En un PR nuevo, Qodo marcó una secante que inadvertidamente exponía una variable del entorno de preparación, poco que ningún revisor humano detectó. Si se hubiera fusionado, podría acontecer causado problemas en la producción.

"Las horas que dedicaríamos a solucionar esta fuga de seguridad y el problema judicial que traería serían mucho más que las horas que reducimos de una solicitud de procedencia." dijo Regev.

Integración en el oleoducto

Hoy en día, Qodo está profundamente integrado en el flujo de trabajo de avance de monday.com, analiza las solicitudes de procedencia y presenta recomendaciones contextuales basadas en revisiones anteriores del código del equipo.

“No se siente como una aparejo más… Se siente como otro compañero de equipo que se unió al sistema, uno que aprende cómo trabajamos," Regev señaló.

Los desarrolladores reciben sugerencias durante el proceso de revisión y mantienen el control de las decisiones finales, un maniquí humano involucrado que fue fundamental para su apadrinamiento.

Oportuno a que Qodo se integró directamente en GitHub a través de comentarios y acciones de solicitud de procedencia, el equipo de infraestructura de Monday.com no enfrentó una curva de estudios pronunciada.

“Es sólo una acto de GitHub”, dijo Regev. “Crea un PR con las pruebas. No es como una aparejo separada que tuvimos que instruirse”.

“El propósito es verdaderamente ayudar al desarrollador a instruirse el código, apropiarse, darse feedback mutua, instruirse de eso y establecer los estándares." añadió Friedman.

Los resultados: tiempo ahorrado y errores evitados

Desde que implementó Qodo de modo más amplia, monday.com ha observado mejoras mensurables en varios equipos.

El disección interno muestra que los desarrolladores ahorran aproximadamente una hora por solicitud de procedencia en promedio. Multiplique eso por miles de relaciones públicas por mes y los ahorros alcanzarán rápidamente miles de horas de desarrollador al año.

Estos no son sólo problemas cosméticos: muchos se relacionan con la método empresarial, la seguridad o la estabilidad del tiempo de ejecución. Y oportuno a que las sugerencias de Qodo reflejan las convenciones reales de monday.com, es más probable que los desarrolladores actúen en consecuencia.

La precisión del sistema se fundamento en su diseño que prioriza los datos. Qodo se entrena con el código pulvínulo privado y los datos históricos de cada empresa, adaptándose a diferentes estilos y prácticas de equipo. No se fundamento en reglas únicas ni en conjuntos de datos externos. Todo está hecho a medida.

De la aparejo interna a la visión del producto

El equipo de Regev quedó tan impresionado con el impacto de Qodo que comenzaron a planificar integraciones más profundas entre Qodo y Monday Dev, la secante de productos centrada en desarrolladores que monday.com está construyendo.

La visión es crear un flujo de trabajo donde el contexto empresarial (tareas, tickets, comentarios de los clientes) fluya directamente a la capa de revisión del código. De esa modo, los revisores pueden evaluar no sólo si el código “funciona”, sino asimismo si resuelve el problema correcto.

“Antiguamente, teníamos linters, reglas de peligro, disección quieto… basado en reglas… es necesario configurar todas las reglas," Dijo Regev. "Pero no sabe lo que tú no sabes… Qodo… siente como si estuviera aprendiendo de nuestros ingenieros”.

Esto se alinea estrechamente con la propia hoja de ruta de Qodo. La empresa no se limita a revisar el código. Está creando una plataforma completa de agentes de avance, incluido Qodo Gen para la vivientes de código contextual, Qodo Merge para disección de relaciones públicas automatizado y Qodo Cover, un agente de pruebas de regresión que utiliza subsistencia en tiempo de ejecución para avalar la cobertura de las pruebas.

Todo esto está impulsado por la propia infraestructura de Qodo, incluido su nuevo maniquí de integración de código libre, Qodo-Embed-1-1.5B, que superó las ofertas de OpenAI y Salesforce en los puntos de remisión de recuperación de código.

¿Qué sigue?

Qodo ahora ofrece su plataforma bajo un maniquí freemium: arbitrario para individuos, con descuento para nuevas empresas a través del software Perks de Google Cloud y de nivel empresarial para empresas que necesitan SSO, implementación aislada o controles avanzados.

La empresa ya está trabajando con equipos de NVIDIA, Intuit y otras empresas Fortune 500. Y gracias a una asociación nuevo con Google Cloud, los modelos de Qodo están disponibles directamente interiormente de Model Garden de Vertex AI, lo que facilita la integración en los canales empresariales.

"Los motores de contexto serán la gran historia de 2026," dijo Friedman. "Cada empresa necesitará construir su propio segundo cerebro si quiere una IA que verdaderamente las comprenda y les ayude."

A medida que los sistemas de IA se integran cada vez más en el avance de software, herramientas como Qodo muestran cómo el contexto adecuado (entregado en el momento adecuado) puede modificar la forma en que los equipos crean, envían y escalan código en toda la empresa.