Хотя помощники по кодированию ИИ могут изгнать тысячи строк кода за считанные минуты, написание кода является легкой частью. Настоящая боль приходит впоследствии — тестирование ее, закрепление, развертывание и поддержание ее работы.
Чтобы решить эту проблему, Harness запустила Harness AI, платформу, которая автоматизирует все, что происходит после того, как вы достигли «Commit». И, основываясь на ранних результатах клиентов, они могут быть на чем -то.
Где все на самом деле сломается
Большинство разработчиков проводят лишь часть своего времени, фактически написав код. Остальное съедается тем, что генеральный директор Harness Jyoti Bansal называет «трудом» — управление трубопроводами CI/CD, тестовые люксы, присмотрев за детьми, преследуя уязвимости безопасности и выяснение того, почему облачный счет продолжает расти.
«Вы можете проводить от 35 до 45 часов в неделю, просто управляя и поддержав трубопровод CI/CD», — сказал мне Бансал во время недавнего интервью. «Ваша сборка потерпела неудачу? Это еще один час. Облако затрагивает заплески? Там идет ваш день».
Числа подтверждают это. Грубирование обнаружило, что после кодирования происходит почти 80% сбоев программного обеспечения, причем самые крупные виновники CI/CD являются. Согласно отчету DORA 2024 года, несмотря на избыток модных инструментов ИИ, доставка программного обеспечения на самом деле становится менее стабильной и медленной.
Теперь добавьте сгенерированный AI код в микс, и проблема ухудшается. Разработчик может генерировать 20 000 строк кода за 20 минут, но никто не читает все это, прежде чем отправить его.
«Нисходящие системы лучше быть достаточно сильными, чтобы поймать проблемы, потому что они приходят», — сказал Бансал новому стеку.
В сообщении в блоге Бансал сказал, что Harness AI является «основанием для следующего поколения доставки программного обеспечения-поколение, которое обеспечивает программное обеспечение не только для сегодняшних приложений, но и для приложений с AI с той же скоростью, надежностью и безопасностью».
За пределами точечных решений
Большинство компаний, пытающихся решить эту проблему, бросают в нее больше инструментов — помощник искусственного интеллекта для тестирования здесь, сканер безопасности там, возможно, некоторый мониторинг затрат на облачные затраты. Это может привести к разрастанию инструмента без какого -либо реального интеллекта, соединяющего точки.
Бансал сказал, что жгут принял другой, уникальный подход. Вместо того, чтобы создать другое решение, оно создало то, что оно называет «графиком знаний о доставке программного обеспечения», — по сути, мозг, который понимает весь ваш процесс разработки, от кодовых репо до производственной инфраструктуры.
Платформа выглядит достаточно просто на поверхности — просто интерфейс чата, где вы можете попросить ее «настроить конвейер для нашего мобильного приложения» или «Почему наше развертывание не удалось вчера вечером?» Но внизу специализированные агенты ИИ обращаются с тяжелой работой, каждый из которых сосредоточен на различных аспектах, таких как безопасность, тестирование или оптимизация затрат, сказал Бансал.
«Хребеса по искусству легко соединяет набор интеллектуальных агентов, таких как DevOps, SRE, выпуск, AppSec и тестовые агенты», — написал Бансал в этом посте. «Вы не видите агентов, но вы чувствуете их влияние в каждом рабочем процессе: быстрее, безопаснее и умнее».
Что делает его интересным, так это контекст. Система знает политики безопасности вашей компании, понимает вашу настройку инфраструктуры и вспоминает, что произошло в последний раз, когда вы пытались развернуться в пятницу днем. Это не генерирует общие трубопроводы — это строительство вещей, которые на самом деле соответствуют вашей организации.
Результаты реального мира
Ранние цифры показывают, что корпоративные клиенты видят время цикла тестирования, сокращается на 80%, сокращение простоя вдвое и усилия по техническому обслуживанию снижаются на 70%. Бансал сказал, что один клиент сказал ему, что он сократил время отладки трубопровода пополам, просто имея ИИ, который фактически понял его настройку.
«Отзывы были огромными», — сказал Бансал, вспоминая недавние мероприятия пользователей в Колумбусе, Огайо и Чикаго. «Люди не говорят ничего подобного.
Большая картина
По словам Бансала, Harness строил инструменты автоматизации в течение семи лет, но слой AI относительно новый — около 30 месяцев в разработке. Они работают с обычными подозреваемыми — антропными, Openai, Google — но также интегрируют с такими инструментами разработчиков, как Cursor и Windsurf, чтобы встретиться с разработчиками, где они действительно работают, добавил он.
Поскольку ИИ облегчает создание кода, узкое место переходит на все остальное. По словам Бансала, компании, которые выясняют, как автоматизировать доставку программного обеспечения, могут иметь реальное конкурентное преимущество.
Более того, Бансал сказал, что в мире, где все сосредоточены на том, чтобы сделать кодирование быстрее, кто -то должен убедиться, что остальная часть трубопровода может не отставать.
Harness AI теперь доступен для существующих клиентов Harness, с более широкой витриной, запланированной для неписанной конференции компании в сентябре.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Дэррил К. Тафт охватывает DevOps, инструменты разработки программного обеспечения и проблемы, связанные с разработчиком из своего офиса в районе Балтимора. Он имеет более чем 25 -летний опыт работы в бизнесе и всегда ищет следующий совок. Он работал … читайте больше от Дэррила К. Тафта
