Macroscope Lanza Motor de Comprensión de Código Basado en Inteligencia Artificial
Puntos clave
- Fundada por ex ejecutivos de Periscope y Twitter, Kayvon Beykpour, Joe Bernstein y Rob Bishop
- Plataforma impulsada por inteligencia artificial que analiza bases de código a través de la integración con GitHub
- Ofrece resúmenes de lenguaje natural, detección de errores y características de información de productos
- Se integra con Slack, JIRA y Linear para una adopción de flujo de trabajo sin problemas
- Priced at $30 por desarrollador activo al mes, con opciones empresariales
- Auspiciada por una ronda de Series A liderada por Lightspeed, financiamiento total de $40 millones
- Clientes tempranos incluyen XMTP, United Masters, Bilt y A24 Labs
- Afirmación de capturar un 5% más de errores y reducir el volumen de comentarios en un 75% en pruebas
Los ex fundadores de Periscope, Kayvon Beykpour, Joe Bernstein y Rob Bishop, han presentado Macroscope, una plataforma impulsada por inteligencia artificial que ayuda a los desarrolladores y líderes de productos a entender los cambios de código, detectar errores y obtener información de productos en tiempo real. La herramienta se integra con GitHub, Slack, JIRA y Linear, aprovechando los grandes modelos de lenguaje para generar resúmenes y responder a consultas de lenguaje natural. Con un precio de $30 por desarrollador activo al mes, Macroscope ya está siendo utilizado por una serie de startups y empresas más grandes. Con el respaldo de una ronda de Series A liderada por Lightspeed, la startup de San Francisco tiene como objetivo reducir la sobrecarga de ingeniería y mejorar la productividad.
Fundadores y Visión
Macroscope fue cofundada por los ex ejecutivos de Periscope y Twitter, Kayvon Beykpour, Joe Bernstein y Rob Bishop. Beykpour, quien anteriormente se desempeñó como jefe de producto de Twitter, describió los puntos dolorosos de rastrear el trabajo en grandes equipos de ingeniería y el deseo de una herramienta que pudiera resumir la actividad del código sin reuniones constantes. El trío aprovechó su experiencia en la creación y venta de startups anteriores para crear una solución impulsada por inteligencia artificial que, según ellos, "hubiéramos querido tener" durante las primeras aventuras.
Capacidades del Producto
La plataforma funciona instalando una aplicación de GitHub que obtiene acceso a la base de código de una empresa. Las integraciones opcionales con Slack, Linear y JIRA permiten a los equipos recibir información generada por inteligencia artificial directamente en su flujo de trabajo. Utilizando un proceso llamado "caminata de código", Macroscope crea una representación de árbol de sintaxis abstracta (AST) del código, y luego combina ese conocimiento estructural con grandes modelos de lenguaje para responder a preguntas de lenguaje natural, resumir solicitudes de extracción, señalarizar errores potenciales y proporcionar actualizaciones de productos en tiempo real.
Los ingenieros pueden pedirle al sistema que resuma una solicitud de extracción, descubra errores o investigue consultas relacionadas con el código sin necesidad de una profunda experiencia técnica. Los líderes de productos obtienen visibilidad en las prioridades de ingeniería, las métricas de productividad y los logros semanales a través de resúmenes generados por inteligencia artificial concisos.
Precios y Adopción de Mercado
Macroscope tiene un precio de $30 por desarrollador activo al mes, con un mínimo de cinco asientos. Los precios empresariales y las integraciones personalizadas están disponibles para organizaciones más grandes. El servicio requiere GitHub Cloud y actualmente está siendo utilizado por startups y empresas más grandes como XMTP, Things, United Masters, Bilt, Class.com, Seed.com, ParkHub y A24 Labs.
Financiamiento y Inversionistas
La startup con sede en San Francisco recaudó una ronda de Series A liderada por Michael Mignano en Lightspeed, con la participación de Adverb, Thrive Capital y Google Ventures. La ronda se cerró en julio y llevó el financiamiento total a $40 millones.
Macroscope se posiciona contra las herramientas de revisión de código existentes, afirmando que las pruebas internas muestran que captura un 5% más de errores que la siguiente mejor solución, mientras genera un 75% menos de comentarios. Con un equipo de unos 20 ingenieros, la empresa tiene como objetivo simplificar los flujos de trabajo de desarrollo y reducir el tiempo que los ingenieros pasan en reuniones, lo que les permite centrarse en la construcción.