SmartDigest.ai Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Premiera / Narzędzie

Entire Thomasa Dohmkego rzuca wyzwanie GitHubowi i zastępuje pull request systemem Trails

Thomas Dohmke, były szef GitHuba, wypuścił 26 października w swoim startupie Entire pełną alternatywę dla GitHuba, w której pull request zastępuje Trails, czyli przegląd kodu prowadzony przez agentów AI. Zamiast listy zmienionych linii człowiek widzi pulpit ocen wystawianych po każdym pushu, a do przeglądu trafia też cała historia sesji agenta. Diagnoza, że wąskim gardłem stał się przegląd, jest trafna, ale zielona lampka od modelu nie zastąpi czytania kodu, a opłaty za tokeny przy każdym pushu warto policzyć przed przenosinami.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Premiera / Narzędzie  ·  4 min  · 

Entire Thomasa Dohmkego rzuca wyzwanie GitHubowi i zastępuje pull request systemem Trails
Ilustrację przygotowała AI.

Thomas Dohmke przez lata kierował GitHubem, czyli firmą, która uczyniła pull request standardowym sposobem oglądania cudzego kodu, zanim trafi do głównej gałęzi repozytorium. W poniedziałek 26 października, dwa dni przed GitHub Universe, doroczną konferencją GitHuba w San Francisco, jego startup Entire wypuścił pełną alternatywę dla GitHuba, w której pull requestu po prostu nie ma. Zastępuje go Trails, system przeglądu kodu prowadzony przez agentów AI, jak opisuje The New Stack. Entire od lutego, gdy ogłosiło rundę finansowania seed na 60 milionów dolarów, wypuszczało kolejne części swojej platformy, a sam Dohmke na początku zapewniał, że nie zamierza konkurować z dawnym pracodawcą.

Zakład Entire brzmi tak: agenty piszą dziś kod szybciej, niż ludzie są w stanie go czytać, więc wąskim gardłem przestało być pisanie, a stał się nim przegląd. Z tą diagnozą się zgadzam. Nie zgadzam się natomiast z receptą Entire, według której zielone oceny od agentów wystarczą, żeby zmergeować zmianę bez uważnego czytania.

Co Trails pokazuje zamiast listy zmienionych linii

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

GitHub chce ujednolicić 30 agentów jedną specyfikacją
Premiera / Narzędzie

GitHub chce ujednolicić 30 agentów jedną specyfikacją

3 min

GitHub wydał na licencji MIT Spec Kit, zestaw narzędzi, który odwraca kolejność pracy z agentem: najpierw powstaje specyfikacja tego, co i po co budujemy, a dopiero z niej agent generuje kod. Prawdziwy zakład firmy to rozciągnięcie jednego formatu na ponad 30 różnych agentów naraz, w tym Claude Code i Copilota, żeby wartość została w trwałym pliku, a nie w konkretnym narzędziu. Sam GitHub nazywa to eksperymentem i przyznaje, że nie ma danych o szybszej pracy zespołów. Dla solowego programisty to głównie narzut, ale w zespole wspólny plan bywa wart więcej niż kod.

Git, sandbox i dane ze stron: trzy premiery, których prawdziwym użytkownikiem jest maszyna
Premiera / Narzędzie

Git, sandbox i dane ze stron: trzy premiery, których prawdziwym użytkownikiem jest maszyna

3 min

Na berlińskim WeAreDevelopers World Congress padły trzy premiery, które łączy jedno: narzędzia dla programistów projektuje się dziś pod agenta AI, nie pod człowieka. Thomas Dohmke, były szef GitHuba, wrócił ze startupem Entire, rozproszoną siecią Git trzymającą lustrzane kopie repozytoriów blisko agentów; Google pokazał Cloud Run sandboxes do bezpiecznego odpalania kodu, któremu nie można ufać; a Bright Data wypuściło Scraper Studio, które zwraca agentom czysty Markdown zamiast surowego HTML-a. Dwie z nich są dopiero w wersji zapoznawczej.

Databricks otwiera Omnigent: nadzór nad agentami schodzi z promptu do jądra systemu
Premiera / Narzędzie

Databricks otwiera Omnigent: nadzór nad agentami schodzi z promptu do jądra systemu

6 min

Matei Zaharia z Databricks wrzucił 13 czerwca na GitHuba Omnigent, meta-harness na licencji Apache 2.0, który stawia wspólny pulpit nad agentami od różnych dostawców i przenosi egzekwowanie reguł z promptu na poziom infrastruktury, gdzie polityki pamiętają stan sesji. Piaskownica Omnibox domyka dostęp na poziomie jądra, tak że agent nigdy nie widzi tokenu do GitHuba, bo trafia on do proxy dopiero przy zatwierdzonym żądaniu. Argument trafia w realny ból: Uber przepalił roczny budżet na AI w cztery miesiące, a Gartner prognozuje skasowanie ponad 40% projektów z agentami do 2027 roku.