CodeAnt AI зібрав 2 млн доларів для впровадження автоматизації, підконтрольованої штучним інтелектом, у процеси перевірки коду

У швидко розвивається світі генерації коду штучним інтелектом перевірка цього коду стала новою瓶шею. CodeAnt AI, стартап із Сан-Франциско, підтриманий Y Combinator, тільки що зібрав 2 млн доларів у вигляді.seed-фінансування для зміни цього стану. Його місія: зробити перевірку коду так само розумною та беззусильною, як і написання коду з допомогою штучного інтелекту.

Цей раунд, який оцінює CodeAnt AI у 20 млн доларів, мав участь відомих інвесторів, у тому числі Y Combinator, VitalStage Ventures, Uncorrelated Ventures, DeVC, Transpose Platform, Entrepreneur First, та ряд впливових ангелів. Ці кошти допоможуть компанії розширити як свою інженерну, так і команду бізнес-розробки, а також розширити свою платформу забезпечення якості та безпеки коду.

“Застосування штучного інтелекту для генерації коду ставило під загрозу реальну瓶шею: не написання коду, а його перевірку,” сказав Амартья Джха, співзасновник та генеральний директор CodeAnt AI. “Перегляди коду часто затримуються або спішать, що дозволяє помилкам та уразливостям прослизнути на найбільш критичному етапі.”

Штучний інтелект, який розуміє код — і контекст

У серці CodeAnt AI лежить потужний пропрієтарний двигун Abstract Syntax Tree (AST), який значно перевершує традиційні лінтери чи інструменти статичного аналізу. На відміну від багатьох інструментів, які працюють із ізольованими фрагментами коду, двигун AST CodeAnt AI зрозумів структуру всього кодового базису. Це дозволяє йому виявляти глибші, контекстно-залежні проблеми, яких не помічають інші інструменти — такі як несумісні шаблони, помилки безпеки та навіть потенційні логічні помилки.

Платформа інтегрується безпосередньо з GitHub, GitLab (GTLB ), Bitbucket та Azure DevOps, забезпечуючи реальний, рівень-строкової зворотної зв’язку під час запитів на отримання коду у понад 30 мов програмування. Розробники можуть отримувати миттєві підсумки змін коду, автоматичне позначення проблем та навіть одноклікове виправлення — стискаючи те, що раніше займало години, у п’ятихвилинні сесії перевірки.

Це не тільки швидкість — це точність. CodeAnt AI постійно сканує репозиторії на предмет “запахів коду” (не-ефективностей або анти-шаблонів у вихідному коді), складності, дублікатів та мертвого коду, а також виявляє уразливості безпеки як у інфраструктурі, так і у залежностях третіх сторін. Він відповідає ведучим стандартам безпеки, таким як OWASP та CWE, і підтримує SAST (статичний аналіз безпеки застосунків), SCA (аналіз складу програмного забезпечення), IaC (інфраструктура як код) сканування та виявлення секретів.

Допомога розробникам у доставці чистого коду зі швидкістю бізнесу

Співзасновники Амартья Джха та Чінмай Бхарті створили CodeAnt AI після років особистого досвіду з розчаруванням повільних та похибних процесів перевірки коду. Джха, раніше у Zeta та ShareChat, бачив операційні ризики поспішних змін коду. Бхарті, експерт з штучного інтелекту з магістратурою ІІТ Бомбея, зіткнувся з аналогічними проблемами при побудові систем високочастотної торгівлі, де одна помилка могла коштувати мільйонів.

Їхнє спільне знання привело до створення системи, яка не тільки перевіряє код, а й діє як старший інженер — виявляє помилки, пропонує виправлення та постійно вчиться зворотної зв’язки.

“У нас тепер є новий член команди: CodeAnt AI,” сказав Мішель Нод, керівник відділу ІТ-рішень у Autajon Group. “Він бачить наш весь кодовий базис за секунди, виявляє те, чого не бачать лінтери, і пропонує оптимізації — навіть друкарські помилки. Прийняття на нашій локальній платформі GitLab було миттєвим.”

Сундараман Венкатарамані, технічний керівник у Motorq, підтримав це відчуття: “З CodeAnt AI ми вже покращили якість коду та безпеку, а також розширили межі інновацій.”

Створено для сучасних команд — від стартапів до підприємств

Однією з визначальних переваг CodeAnt AI є його гнучкість. Він підтримує локальну розгортку для підприємств, які уважно ставляться до безпеки, забезпечуючи, щоб чутливі кодові базиси ніколи не залишали внутрішніх середовищ. Платформа відповідає вимогам SOC 2 та HIPAA, що робить її ідеальною для галузей, таких як охорона здоров’я, фінанси та оборона.

Ціни починаються з 10 доларів на розробника в місяць за базові перевірки коду штучним інтелектом і зростають до 40 доларів на місяць за повний пакет, який включає глибокий аналіз якості коду, моніторинг безпеки та інструменти забезпечення відповідності.

“У світі, де штучний інтелект демократизує генерацію коду, валідация стала瓶шею,” сказав Браян Шин, керуючий партнер у VitalStage Ventures. “CodeAnt AI скорочує час перевірки більш ніж на 50%, забезпечуючи швидку, безпечну та надійну розробку у масштабі.”

Том Бломфілд, партнер у Y Combinator, додав: “CodeAnt вписується у ваш CI/CD-пайплайн і забезпечує, щоб тільки високоякісний код потрапляв у виробництво. Не штучно створений сміття!”

Майбутнє коду складається з перевірок штучним інтелектом

Кожного дня CodeAnt AI сканує понад 50 млн рядків коду, автоматично виправляє понад 500 000 проблем та економить понад 100 000 годин праці розробників. Його амбіція ясна: стати за замовчуванням перевірником штучним інтелектом для інженерних команд, які спішать інновувати.

Поки штучний інтелект продовжує прискорювати написання програмного забезпечення, CodeAnt AI забезпечує, щоб швидкість не йшла за рахунок якості чи безпеки. Засновники бачать майбутнє, у якому штучний інтелект не тільки допомагає у написанні коду, а й партнерує з інженерами, щоб тримати код чистим, безпечним та готовим до виробництва з дня першого.

З останнім фінансуванням CodeAnt AI готується стати фундаментальним шаром у штучно посиленому стеку розробки програмного забезпечення — не тільки прискорюючи перевірки коду, а й перетворюючи їх.