تطلق Lightrun مصحح أخطاء الذكاء الاصطناعي الخاص بها لمساعدة المطورين على إصلاح كود الإنتاج الخاص بهم
أعلنت شركة Lightrun، وهي شركة ناشئة مقرها تل أبيب تساعد المطورين على تصحيح أخطاء كود الإنتاج الخاص بهم من داخل IDE، يوم الأربعاء عن إطلاق أول أداة تعتمد على الذكاء الاصطناعي: Runtime Autonomous AI Debugger. وتهدف الأداة الجديدة، والتي هي حاليًا في مرحلة تجريبية خاصة، إلى مساعدة المطورين على إصلاح المشكلات المتعلقة بكود الإنتاج الخاص بهم في غضون دقائق بدلاً من ساعات.
بالإضافة إلى ذلك، كشفت Lightrun أيضًا يوم الأربعاء عن جولة SAFE بقيمة 18 مليون دولار جمعتها العام الماضي من GTM Capital، بمشاركة المستثمرين الحاليين Insight Partners وGlilot Capital أيضًا. وبذلك يصل إجمالي تمويل Lightrun حتى الآن إلى 45 مليون دولار. نحن نفهم أن الشركة تخطط لرفع جولة السلسلة B العام المقبل.
“حتى الآن، قطعنا [Meant Time to Recovery] “لقول 30 دقيقة، وربما 45 دقيقة في المتوسط، بناءً على كيفية قياسنا لأنفسنا وتعليقات العملاء”، أخبرني الرئيس التنفيذي لشركة Lightrun والمؤسس المشارك إيلان بيليج. “الآن، سنقوم بأتمتة كل شيء بدءًا من لحظة حصولك على تذكرة تم رفعها، وحتى العثور على السبب الجذري وصولاً إلى مستوى واحد من التفاصيل، مثل أي من أسطر التعليمات البرمجية الفردية الخاصة بك هو المسؤول عن هذا الجذر المحدد للغاية سبب.”
وبمرور الوقت، قال بيليج، إن شركة Lightrun ترغب في توسيع هذا الأمر ليشمل أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإصلاح الأخطاء تلقائيًا. في الوقت الحالي، لا يعد هذا خيارًا بعد، ولكن نظرًا لمدى سرعة تقدم التكنولوجيا، فمن المحتمل أن يكون الأمر مجرد مسألة وقت.
للقيام بذلك، تقوم Lightrun بضبط النماذج الحالية للتركيز على تصحيح الأخطاء، وهو أمر يمكن للشركة القيام به جزئيًا لأنها تحصل على رؤى ليس فقط من الكود نفسه ولكن أيضًا من مجموعة المراقبة وإمكانية المراقبة بأكملها. وبالنظر إلى المستقبل، تخطط الشركة أيضًا لربط هذا النظام بمدخلات المؤسسة الأخرى مثل أنظمة إصدار التذاكر. وقال بيليج: “هناك الكثير من البيانات في مشهد المؤسسة والتي ترتبط بطريقة أو بأخرى باستكشاف الأخطاء وإصلاحها أو تصحيح الأخطاء – وهذا مفقود من الحلول المشابهة لـ Copilot”. وقال إن معظم واجهات الدردشة المشابهة لـ Copilot تنظر فقط إلى الكود ولكن ليس لديها رؤى كافية في السياق لتقديم أفضل الحلول.
وكما أشار بيليج، مر الفريق بعدد لا بأس به من التكرارات قبل أن يشعر أن نظامه جاهز للاستخدام اليومي. منذ حوالي نصف عام، بدأت Lightrun في تجربة النماذج الحالية لمعرفة أين يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يساعد مستخدميه. ولكن في ذلك الوقت، كان الحل مكلفًا للغاية بحيث لا يمكن تقديمه كمنتج. “لقد قمنا الآن بضبط نظامنا […] بحيث لا يضيف لنا تكلفة كبيرة للحل، ولهذا السبب نتحدث الآن. في الماضي، لم أشعر بالارتياح للإعلان عن شيء لم يكن موجودًا بعد”.
على الأقل في الوقت الحالي، ستكون ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدية هذه ببساطة جزءًا من حل Lightrun الحالي للمستخدمين في الإصدار التجريبي الخاص. وشدد بيليج على أن الشركة تريد إثبات أن النظام يقدم بالفعل قيمة للمستخدمين ولا يحاول تحسين تحقيق الدخل على المدى القصير.
