A medida que las herramientas de codificación impulsadas por IA inundan el mercado, ha surgido una pasión crítica: de forma predeterminada, como ocurre con la mayoría de las sesiones de chat de LLM, son temporales: tan pronto como cierras una sesión y comienzas una nueva, la utensilio olvida todo en lo que estabas trabajando.

Los desarrolladores han solucionado este problema haciendo que las herramientas de codificación y los agentes guarden su estado en archivos de texto y de rebajas, pero esta decisión es, en el mejor de los casos, complicada.

Desenterrarla startup de revisión de códigos de IA, cree que tiene una decisión con el extensión de lo que candela el primer sistema de reglas inteligente de la industria para la gobernanza de la IA, un ámbito que brinda a los revisores de códigos de IA una memoria organizacional persistente.

El nuevo sistema, anunciado hoy como parte de Qodo 2.1, reemplaza los archivos de reglas estáticos mantenidos manualmente con una capa de gobernanza inteligente. Genera automáticamente reglas a partir de patrones de código reales y decisiones de revisión anteriores, mantiene continuamente el estado de las reglas, aplica estándares en cada revisión de código y mide el impacto en el mundo positivo.

Para Itamar Friedman, director ejecutante y cofundador de Qodo, el extensión representa un momento crucial no solo para su empresa sino para todo el espacio de herramientas de incremento de IA.

"Creo firmemente que este anuncio nuestro es el más importante que quia hayamos hecho," Friedman dijo en una entrevista con VentureBeat.

El problema del ‘Memento’

Para explicar la demarcación de las herramientas de codificación de IA actuales, Friedman invoca la película de Christopher Nolan de 2000. Regaloen el que el protagonista sufre pérdida de memoria a corto plazo y debe tatuarse notas en su cuerpo para rememorar información crucial.

"Cada vez que los llamas, es una máquina que se despierta desde cero," Friedman dijo sobre los asistentes de codificación de IA actuales. "Entonces, todo lo que puede hacer es, ayer de entrar en suspensión y reiniciarse, escribir lo que sea que hizo en un archivo."

Este enfoque (vigilar contexto en archivos de rebajas como agentes.md o servilleta.md) se ha convertido en una decisión alternativa global entre los desarrolladores que utilizan herramientas como Claude Code y Cursor. Pero Friedman sostiene que este método fracasa a escalera empresarial.

"Piense en un software pesado en el que ahora tiene, digamos, 100.000 de esas notas adhesivas," dijo. "Algunas de ellas son notas adhesivas. Algunas de ellas son enormes explicaciones. Algunas de ellas son historias. Te despiertas y obtienes una tarea. Lo primero que está haciendo (la IA) es estadísticamente comenzar a apañarse los memorandos correctos… Es mucho mejor que no tenerlos. Pero es muy casual."

De sin estado a con estado

La transformación de las herramientas de incremento de IA ha seguido una trayectoria clara, según Friedman: desde el autocompletado (GitHub Copilot) hasta las preguntas y respuestas (ChatGPT), pasando por la codificación agente adentro del IDE (Cursor) y las capacidades agentes en todas partes (Claude Code). Pero sostiene que todos ellos siguen siendo fundamentalmente apátridas.

"Para que el incremento de software efectivamente revolucione la forma en que desarrollamos software para el mundo positivo, debe ser una máquina con estado," dijo Friedman.

El desafío principal, explicó, es que la calidad del código es inherentemente subjetiva. Diferentes organizaciones tienen estándares diferentes e incluso los equipos adentro de la misma empresa pueden invadir los problemas de forma diferente.

"Para alcanzar efectivamente un stop nivel de automatización, es necesario poder personalizarlo según los requisitos específicos de la empresa." dijo Friedman. "Debe poder proporcionar código de adhesión calidad. Pero la calidad es subjetiva."

La respuesta de Qodo es lo que Friedman describe como "memoria que se construye durante mucho tiempo y es accesible para los agentes codificadores, y luego pueden hurgar, revisar y revisar que lo que efectivamente están haciendo está de acuerdo con las evacuación subjetivas de la empresa."

Cómo funciona el sistema de reglas de Qodo

El sistema de reglas de Qodo establece lo que la empresa candela una fuente unificada de verdad para los estándares de codificación organizacional. El sistema incluye varios componentes esencia:

• Descubrimiento automotriz de reglas: Un agente de descubrimiento de reglas genera estándares a partir de bases de código y comentarios de solicitudes de linaje, lo que elimina la creación manual de archivos de reglas.

• Mantenimiento inteligente: Un Agente Experimentado en Reglas identifica continuamente conflictos, duplicados y estándares obsoletos para precaver lo que la empresa candela "decadencia de la regla."

• Aplicación escalable: Las reglas se aplican automáticamente durante la revisión del código de solicitud de linaje y se proporcionan correcciones recomendadas a los desarrolladores.

• Observación del mundo positivo: Las organizaciones pueden realizar un seguimiento de las tasas de asimilación, las tendencias de infracciones y las métricas de mejoría para demostrar que se están siguiendo los estándares.

Friedman enfatizó que esto representa un cambio fundamental en el funcionamiento de las herramientas de revisión de código de IA. "Es la primera vez que la utensilio de revisión de código de IA pasa de reactiva a proactiva." dijo.

El sistema presenta reglas basadas en patrones de código, mejores prácticas y su propia biblioteca, luego las presenta a los líderes técnicos para su aprobación. Una vez aceptadas, las organizaciones reciben estadísticas sobre la asimilación de reglas y las violaciones en todo su código colchoneta.

Una conexión más estrecha entre la memoria y los agentes

Lo que distingue el enfoque de Qodo, según Friedman, es cuán estrechamente se integra el sistema de reglas con los propios agentes de IA, en ocupación de tratar la memoria como un petición foráneo en el que la IA debe apañarse.

"En Qodo, esta memoria y agentes están mucho más conectados, como lo tenemos en nuestro cerebro," dijo Friedman. "Tiene mucha más estructura… donde las diferentes partes están acertadamente conectadas y no separadas."

Friedman señaló que Qodo aplica técnicas de estudios de refuerzo y ajuste fino a este sistema integrado, lo que atribuye a la empresa tener rematado una mejoría del 11 % en precisión y recuperación con respecto a otras plataformas, identificando con éxito 580 defectos en 100 relaciones públicas de producción del mundo positivo.

Friedman ofreció una predicción para la industria: "Cuando miremos un año cerca de delante, quedará muy claro que cuando comenzamos 2026, estábamos en máquinas sin estado que intentaban piratear la forma en que interactúan con la memoria. Y tendremos una forma muy acoplada para fines de 2026, y Qodo 2.1 es el primer maniquí de cómo hacerlo."

Implementación empresarial y precios

Qodo se posiciona como una empresa que da prioridad a la empresa y ofrece múltiples opciones de implementación. Las organizaciones pueden implementar el sistema completamente adentro de su propia infraestructura a través de una premisa en la montón o VPN, usar una opción SaaS de inquilino único donde Qodo aloja una instancia aislada u optar por SaaS de supermercado tradicional.

Las reglas y los archivos de memoria pueden residir dondequiera que la empresa lo requiera (en su propia infraestructura de montón o alojados en Qodo), abordando las preocupaciones de gobernanza de datos que los clientes empresariales suelen programar.

En cuanto a los precios, Qodo mantiene su maniquí existente basado en asientos con cuotas de uso. En la presente la empresa ofrece tres niveles de precios: un plan de desarrollador de balde para individuos con 30 revisiones de relaciones públicas por mes, un plan de Teams a $38 por sucesor por mes (con un economía del 21% arreglado para la facturación anual) que incluye 20 relaciones públicas por sucesor mensualmente y 2500 créditos IDE/CLI, y un plan empresarial con precio personalizado con precios de contacto que agrega características como conocimiento del contexto de múltiples repositorios, opciones de implementación regional, SSO y soporte prioritario.

Friedman reconoció el debate en curso en la industria sobre si los precios basados ​​en asientos tienen sentido en una era de agentes de IA, pero dijo que la compañía planea invadir este tema de forma más integral a finales de este año.

"Si obtienes más valencia, pagas más," dijo Friedman. "Si no lo haces, entonces estamos todos acertadamente."

Respuesta temprana del cliente

Ofer Morag Brin de la empresa de tecnología de fortuna humanos Hibob, uno de los primeros usuarios del sistema de reglas, informó resultados positivos en un comunicado de prensa que Qodo compartió con VentureBeat ayer del extensión.

"El sistema de reglas de Qodo no solo sacó a la luz los estándares que teníamos esparcidos en diferentes lugares; los operacionalizó," Dijo Brin. "El sistema refuerza continuamente la forma en que nuestros equipos revisan y escriben código, y estamos viendo una anciano coherencia, una incorporación más rápida y mejoras mensurables en la calidad de la revisión en todos los equipos."

Fundada en 2018, Qodo ha recaudado 50 millones de dólares de inversores como TLV Partners, Vine Ventures, Susa Ventures y Square Peg, con inversores ángeles de OpenAI, Shopify y Snyk.