Интервью
Ishraq Khan, CEO и основатель Kodezi Inc – Серия интервью
Ishraq Khan, CEO и основатель Kodezi Inc., является самоучкой-программистом, который начал программировать в восемь лет и запустил свой первый стартап, еще находясь в средней школе. Родившись в Дакке, Бангладеш, и позже переехав в Соединенные Штаты, он построил репутацию раннего предпринимательства, получив финансирование венчурных фондов в старших классах школы и масштабируя продукт для более чем 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. является компанией, стоящей за Kodezi OS, автономной платформой, предназначенной для функционирования как “AI CTO” для инженерных команд. Она непрерывно обнаруживает и исправляет проблемы, автоматически документирует системы, генерирует спецификации API, обеспечивает соблюдение стандартов кодирования и интегрируется напрямую в конвейеры CI/CD. Преобразуя кодовые базы в самоисцеляющиеся, самоуправляемые системы, Kodezi помогает организациям создавать программное обеспечение, которое более надежно, масштабируемо и эффективно.
Вы начали программировать в восемь 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 создать что-то и увидеть, как оно реагирует мгновенно. Этот мгновенный цикл обратной связи стал привычным. Он научил меня думать, не только программировать.
Когда я создал 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 строка за строкой. Это сформировало мое видение предпринимательства сегодня: меньше о идеях, больше о циклах обратной связи, итерациях и устойчивости.
Вы были приняты в 40 колледжей, включая несколько учреждений Лиги плюща, но решили не посещать. Какой был поворотный момент, который заставил вас решить, что построение чего-то важнее, чем ожидание?
К моменту окончания средней школы я уже прожил то, что большинство людей идут 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 школ Лиги плюща, но у меня также было то, чего не было у большинства студентов: импульс.
Большим риском было замедление. Колледж научил бы меня рамками для инноваций, но я уже проводил эксперименты в реальном мире. Мне не хотелось паузать активную систему, чтобы изучить, как начать ее. Для меня класс стал самим продуктом. Kodezi стал образованием, которое я хотел.
Kodezi начался как идея, когда вы еще были подростком. Как компания эволюционировала с момента ее основания в 2019 году, и как ваше видение “AI CTO” появилось со временем?
Kodezi начался как автокоррекция кода, простая идея, что отладка могла бы быть быстрее. Когда мы масштабировались, я понял, что отладка не была коренной проблемой. Реальной проблемой было то, что кодовые базы никогда не остаются静кими. Они эволюционируют, дрейфуют и разрушаются быстрее, чем люди могут их поддерживать.
Со временем Kodezi эволюционировал от продукта в операционную систему, которую мы теперь называем Kodezi OS, которая учится на каждой ошибке, тесте и коммите. Термин “AI CTO” появился естественно. CTO 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 ИИ, 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 том, чтобы понять, почему что-то не сработало.
Большинство инструментов ИИ сегодня являются реактивными помощниками, которые реагируют, когда им говорят. Chronos, с другой стороны, является проактивным. Он помнит предыдущие ошибки, понимает графы зависимостей, запускает тесты, проверяет исправления и уточняет их, пока проблема не будет действительно решена.
Это различие 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 анонимизированных корпоративных данных.
Каждый тест является строгим: модель должна сгенерировать исправление, применить его и пройти все тестовые случаи без регрессий. Никаких手-picked примеров, никакого cherry-picking успеха.
Chronos достигает 67,3 процента точности исправления и 80,33 процента скорости решения 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 обучается на самой отладке, на 15 миллионах реальных сессий отладки, поэтому он не просто сопоставляет шаблоны, он диагностирует.
Вы описали Kodezi как “AI CTO”, который автономно поддерживает и развивает кодовую базу компании. На сколько близко мы к полностью самоисцеляющейся инфраструктуре в производственных средах?
Ближе, чем думают большинство людей, по крайней мере для детерминированных систем. Сегодня Kodezi может автономно исправить многие ошибки CI или CD, тестовые регрессии и ошибки времени выполнения, используя контекстные данные и историческую память.
Полностью автономное производственное обслуживание, где инфраструктура диагностирует, исцеляет и重新 развертывает себя, появляется. Я вижу, как это эволюционирует поэтапно: сначала внутри контролируемых сред CI, затем в средах тестирования 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 произойдет без вмешательства.
Вы говорили о системах, которые “тихо делают правильные вещи”. Что это философия означает в контексте управления ИИ и ответственной автоматизации?
Для меня “тихо” не означает тихо. Это означает надежно по умолчанию. Хорошо спроектированная система ИИ не должна требовать постоянного ввода или подтверждения. Она должна действовать предсказуемо, прозрачно и безопасно.
Ответственная автоматизация означает, что каждое решение, принятое ИИ, 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. Цель не в том, чтобы ИИ был громким или ярким, а в том, чтобы он тихо улучшал мир под поверхностью, где это наиболее важно.
Термин “Quiet Tech” привлекателен – он предполагает технологию, которая мощная, но невидимая. Как вы видите, как это движение меняет способ, которым люди и ИИ сотрудничают в инженерии?
Quiet Tech – это инфраструктура, которая мощная, но невидимая. 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 ИИ становится частью стека разработчика, сотрудничество смещается от команды к сосуществованию. Люди определяют намерение и направление. ИИ выполняет, поддерживает и оптимизирует тихо на заднем плане. Это следующая эпоха, где производительность исходит не от большего взаимодействия, а от меньшего трения.
Многие разработчики беспокоятся, что инструменты ИИ заменят их. Вы утверждали, что автоматизация должна освободить людей, чтобы они могли думать, а не заменять их. Как Kodezi воплощает этот баланс?
ИИ не заменит разработчиков. Он заменит рутину вокруг них. Инженеры ценны не потому, что они набирают текст быстро; они ценны потому, что они думают ясно.
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 ИИ смещает инженерию от выполнения к оркестровке. Разработчики становятся архитекторами поведения, а не исполнителями синтаксиса. Kodezi построен, 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 поддерживает себя?
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, исцеляет регрессии и эволюционирует с новыми зависимостями автоматически. Это живая инфраструктура.
В этом мире разработчики действуют больше как хранители. 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 сохраняется.
Спасибо за отличное интервью. Читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Kodezi.
