Ишрак Хан, генеральный директор и основатель Kodezi Inc – Интервью

Ишрак Хан, генеральный директор и основатель Kodezi Inc., является самоучкой, который начал программировать в возрасте 8 лет и запустил свой первый стартап, еще учась в средней школе. Родившись в Дакке, Бангладеш, и позже переехав в Соединенные Штаты, он построил репутацию раннего предпринимателя, получив финансирование от венчурных фондов в старших классах и масштабируя продукт до более 100 000 пользователей. Его путь отражает фокус на независимом обучении, быстром экспериментировании и стремлении к созданию систем, которые делают технологии более доступными и мощными для разработчиков.

Kodezi Inc. – это компания, стоящая за Kodezi OS, автономной платформой, предназначенной для функционирования как “AI-директор по технологиям” для инженерных команд. Она непрерывно обнаруживает и исправляет проблемы, автоматически документирует системы, генерирует спецификации API, обеспечивает соблюдение стандартов кодирования и интегрируется напрямую в конвейеры непрерывной интеграции и доставки. Преобразуя кодовые базы в самоисцеляющиеся, самоуправляемые системы, Kodezi помогает организациям строить программное обеспечение, которое более надежно, масштабируемо и эффективно.

Вы начали программировать в возрасте 8 лет и основали свой первый стартап в средней школе. Что изначально привлекло вас к созданию программного обеспечения так рано, и как эти переживания сформировали ваше предпринимательское мышление?

То, что меня привлекло, было контролем. Я переехал в Соединенные Штаты как ребенок, который не говорил по-английски, поэтому первым языком, который я выучил свободно, был код. Это было пространство, где логика имела смысл, где я мог построить что-то и увидеть, как оно реагирует мгновенно. Этот мгновенный обратный звонок стал привычным.

Когда я построил TeachMeCode в средней школе, это было не о том, чтобы начать компанию. Это было о том, чтобы сделать обучение проще для людей, как я. Но через это я узнал, как системы ведут себя, как реагируют пользователи и как происходит прогресс построчно. Это сформировало, как я вижу предпринимательство сегодня: не о идеях, а о обратных связях, итерациях и устойчивости.

Вас приняли в 40 колледжей, включая несколько престижных университетов, но вы решили не посещать. Какой был поворотный момент, который заставил вас решить, что строительство имеет больше значения, чем ожидание?

К тому времени, когда я закончил старшую школу, я уже прожил то, что большинство людей ходят в колледж, чтобы симулировать. Я запустил продукты, представил инвесторам, управлял командой и решил реальные проблемы. У меня было 40 писем о приеме на столе, включая несколько университетов Лиги плюща, но у меня также было то, чего не было у большинства студентов: импульс.

Большой риск заключался в том, чтобы замедлить темп. Колледж научил бы меня рамками для инноваций, но я уже проводил эксперименты в реальном мире. Я не хотел паузу в активной системе, чтобы изучить, как начать ее. Для меня класс стал самим продуктом. Kodezi был образованием, которое я хотел.

Kodezi начался как идея, когда вам было еще подростком. Как компания эволюционировала с момента своего основания в 2019 году, и как ваше видение “AI-директора по технологиям” появилось со временем?

Kodezi начался как автокоррекция кода, простая идея о том, что отладка может быть быстрее. Когда мы масштабировались, я понял, что отладка не была коренной проблемой. Реальная проблема заключалась в том, что кодовые базы никогда не остаются静кими. Они эволюционируют, дрейфуют и ухудшаются быстрее, чем люди могут их поддерживать.

Со временем Kodezi эволюционировал из продукта в операционную систему, которую мы теперь называем Kodezi OS, которая учится на каждой ошибке, тесте и коммите. Термин “AI-директор по технологиям” появился естественным образом. Директоры по технологиям не только пишут код; они поддерживают архитектуру, направляют решения и сохраняют системы живыми. Это то, что делает Kodezi, но непрерывно и автономно.

Последняя модель Kodezi, Chronos, описывается как первая система искусственного интеллекта, построенная специально для отладки кода – а не для генерации кода. Какое фундаментальное различие это делает для разработчиков?

Потому что отладка – это реальность, а не воображение. Генерация кода – это о том, чтобы угадать, что может сработать; отладка – это о понимании, почему что-то не сработало.

Большинство инструментов искусственного интеллекта сегодня являются помощниками, основанными на подсказках, которые реагируют, когда им говорят. Chronos, с другой стороны, является проактивным. Он помнит предыдущие ошибки, понимает графы зависимостей, запускает тесты, проверяет исправления и совершенствует их, пока проблема не будет фактически решена.

Это то различие, которое имеет значение. Разработчикам не нужен помощник, который говорит. Им нужна инфраструктура, которая действует и действует правильно.

Результаты, которые вы поделились, показывают, что Chronos превосходит GPT-4.1 и Claude 4 Opus по точности исправления ошибок. Можете ли вы рассказать нам о наборе данных и методологии, лежащих в основе этих тестов?

Наша оценка является эмпирической, а не рекламной. Chronos тестируется на тысячах реальных случаев отладки, взятых из публичных наборов данных, таких как SWE-bench, Defects4J и BugsInPy, а также из анонимизированных данных предприятий.

Каждый тест является строгим: модель должна сгенерировать исправление, применить его и пройти все тестовые случаи без регрессий. Никаких подборных примеров, никакого отбора успешных случаев.

Chronos достигает 67,3 процента точности исправления и 80,33 процента разрешения на SWE-bench Lite, в то время как GPT-4.1 и Claude 4.5 остаются ниже 15 процентов. Разница не в размере; это в специализации. Chronos обучен на самой отладке, на 15 миллионах реальных сессий отладки, поэтому он не просто сопоставляет закономерности, он диагностирует.

Вы описали Kodezi как “AI-директора по технологиям”, который автономно поддерживает и эволюционирует кодовую базу компании. На сколько близко мы к полностью самоисцеляющейся инфраструктуре в производственных средах?

Ближе, чем думают большинство людей, по крайней мере для определенных систем. Сегодня Kodezi может автономно исправить многие неудачи CI или CD, регрессии тестов и ошибки времени выполнения, используя контекстные данные и историческую память.

Полностью автономное производственное обслуживание, где инфраструктура диагностирует, исцеляет и повторно развертывает себя, появляется. Я вижу, как это эволюционирует поэтапно: сначала внутри контролируемых сред CI, затем в средах подготовки и, наконец, в производстве под человеческим надзором.

Мы всегда будем сохранять человека в цикле для творческих, архитектурных и этических решений, но большая часть повторяющейся и ошибочной работы, такой как линтинг, рефакторинг и восстановление тестов, скоро будет происходить без вмешательства.

Вы говорили о системах, которые “тихо делают правильные вещи”. Что это философия означает в контексте управления искусственным интеллектом и ответственной автоматизации?

Для меня “тихо” не означает молчание. Это означает достоверность по умолчанию. Хорошо спроектированная система искусственного интеллекта не должна требовать постоянного ввода или подтверждения. Она должна действовать предсказуемо, прозрачно и безопасно.

Ответственная автоматизация означает, что каждое решение, принятое искусственным интеллектом, объяснимо, обратимо и задокументировано. Chronos документирует свою логику и действия: что он изменил, почему и как тесты подтвердили исправление.

Управление встроено в саму систему. Никаких скрытых изменений, никаких черных ящиков результатов. Цель не в том, чтобы искусственный интеллект был громким или ярким, а в том, чтобы он тихо улучшал мир под поверхностью, где это имеет наибольшее значение.

Термин “Тихая технология” привлекателен – он предполагает технологию, которая мощна, но невидима. Как вы видите это движение, меняющее то, как люди и искусственный интеллект сотрудничают в инженерии?

Тихая технология – это инфраструктура, которая мощна, но невидима. Лучшая технология не должна прерывать; она должна интегрироваться.

В инженерии это означает, что инструмент не спрашивает “Что вы хотите, чтобы я сделал?” Он уже знает, что требует внимания. Он видит сломанную зависимость, исправляет ее, обновляет документацию и переходит к следующему.

По мере того, как искусственный интеллект становится частью стека разработчика, сотрудничество смещается от команды к сосуществованию. Люди определяют намерение и направление. Искусственный интеллект выполняет, поддерживает и оптимизирует тихо на заднем плане. Это следующая эра, где производительность исходит не от большего взаимодействия, а от меньшего трения.

Многие разработчики беспокоятся о том, что инструменты искусственного интеллекта заменят их. Вы утверждали, что автоматизация должна освободить людей, чтобы они могли думать, а не заменять их. Как Kodezi воплощает этот баланс?

Искусственный интеллект не заменит разработчиков. Он заменит однообразную работу вокруг них. Инженеры ценны не потому, что они быстро набирают текст; они ценны потому, что они думают четко.

Kodezi автоматизирует повторяющуюся работу, которая истощает внимание: отладку, поддержку тестов, рефакторинг, документацию. Человеческий слой, творчество, проектирование системы и рассуждение о компромиссах остаются незаменимыми.

В долгосрочной перспективе искусственный интеллект смещает инженерию от выполнения к оркестровке. Разработчики становятся архитекторами поведения, а не исполнителями синтаксиса. Kodezi построен для того, чтобы облегчить этот переход, где машины поддерживают, а люди представляют.

Вы описали Kodezi как “живую инфраструктуру”. Посмотрев вперед на пять лет, как может выглядеть роль разработчика в мире, где программное обеспечение само поддерживается?

Через пять лет разработчики не будут тратить половину своего времени на исправление того, что они построили в прошлом квартале. Их роль сместится от реактивного обслуживания к проактивному управлению.

Представьте себе мир, где каждый репозиторий имеет память, где ваша система отслеживает свои собственные решения, исправляет регрессии и эволюционирует с новыми зависимостями автоматически. Это живая инфраструктура.

В этом мире разработчики действуют больше как попечители. Они определяют политику, проверяют поведение и проектируют намерение. Кодовая база становится живым организмом, который адаптируется, учится и поддерживает себя.

Это то, что мы строим с Kodezi: программное обеспечение, которое не просто работает. Оно выдерживает.

Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, могут посетить Kodezi.