Kako inženjering konteksta može spasiti vašu tvrtku od preopterećenja AI vibe kodom: lekcije s Qoda i Monday.com

Kao softver za praćenje projekata u oblaku ponedjeljak.comInženjerska organizacija prešla preko 500 programera, tim je počeo osjećati pritisak vlastitog uspjeha. Linije proizvoda su se množile, mikroservisi su se množili, a kod je tekao brže nego što su ljudski recenzenti mogli pratiti. Tvrtka je trebala način za pregled tisuća zahtjeva za povlačenjem svaki mjesec bez utapanja programera u dosadu — ili dopuštanja da kvaliteta izmakne.

Tada je Guy Regev, potpredsjednik odjela za istraživanje i razvoj i voditelj timova za razvoj i razvoj u ponedjeljak, počeo eksperimentirati s novim AI alatom iz Qodoizraelski startup usmjeren na razvojne agente. Ono što je započelo kao lagani test ubrzo je postalo ključni dio infrastrukture isporuke softvera monday.com, kao nova studija slučaja koji su danas objavili Qodo i monday.com otkriva.

“Qodo se ne čini kao samo još jedan alat – to je kao dodavanje novog programera u tim koji zapravo uči kako radimo," Regev je rekao VentureBeatu u nedavnom intervjuu putem video poziva, dodajući da jest "spriječio više od 800 izdanja mjesečno da dospiju u proizvodnju—neki od njih mogli su uzrokovati ozbiljne sigurnosne propuste."

Za razliku od alata za generiranje koda kao što su GitHub Copilot ili Cursor, Qodo ne pokušava napisati novi kod. Umjesto toga, specijalizirao se za recenziranje – koristeći ono što naziva inženjering konteksta kako bismo razumjeli ne samo što se promijenilo u zahtjevu za povlačenjem, već i zašto, kako je usklađen s poslovnom logikom i slijedi li internu najbolju praksu.

"Možete nazvati Claude Code ili Cursor i za pet minuta dobiti 1000 redaka koda," rekao je Itamar Friedman, suosnivač i izvršni direktor tvrtke Qodo, u istom intervjuu putem video poziva kao i s Regevom. "Imate 40 minuta i to ne možete pregledati. Dakle, trebate Qodo da ga stvarno pregledate.”

Za monday.com ova mogućnost nije bila samo korisna – bila je transformativna.

Pregled koda, u mjerilu

U bilo kojem trenutku, programeri monday.com šalju ažuriranja na stotine spremišta i usluga. Inženjerska organizacija radi u usko koordiniranim timovima, od kojih je svaki usklađen s određenim dijelovima proizvoda: marketing, CRM, razvojni alati, interne platforme i drugo.

Tu je uskočio Qodo. Platforma tvrtke koristi AI ne samo za provjeru očitih grešaka ili kršenja stila, već i za procjenu slijedi li zahtjev za povlačenjem konvencije specifične za tim, arhitektonske smjernice i povijesne obrasce.

To čini učenjem iz vaše vlastite baze kodova — obukom na prethodnim PR-ovima, komentarima, spajanjima, pa čak i Slack nitima kako biste razumjeli kako vaš tim funkcionira.

"Komentari koje daje Qodo nisu generički – oni odražavaju naše vrijednosti, naše knjižnice, čak i naše standarde za stvari kao što su oznake značajki i privatnost," rekao je Regev. "Svjestan je konteksta na način na koji tradicionalni alati nisu."

Što “kontekstni inženjering” zapravo znači

Qodo svoj tajni umak naziva inženjering konteksta — pristup na razini sustava za upravljanje svime što model vidi prilikom donošenja odluke.

To uključuje razliku PR koda, naravno, ali i prethodne rasprave, dokumentaciju, relevantne datoteke iz repoa, čak i rezultate testiranja i konfiguracijske podatke.

Ideja je da jezični modeli zapravo ne “razmišljaju” – oni predviđaju sljedeći token na temelju inputa koji su im dani. Dakle, kvaliteta njihovog izlaza gotovo u potpunosti ovisi o kvaliteti i strukturi njihovih inputa.

Kao što je Dana Fine, Qodova voditeljica zajednice, rekla u a post na blogu: “Vi ne pišete samo upute; vi dizajnirate strukturirani unos pod fiksnim ograničenjem tokena. Svaki je token odluka o dizajnu.”

Ovo nije samo teorija. U slučaju monday.com, to je značilo da Qodo može uhvatiti ne samo očite greške, već i one suptilne koje obično promaknu ljudskim recenzentima – tvrdo kodirane varijable, nedostajuće rezerve ili kršenja konvencija arhitekture među timovima.

Jedan primjer se istaknuo. U nedavnom PR-u, Qodo je označio redak koji je nenamjerno razotkrio varijablu okruženja za postavljanje – nešto što nijedan recenzent nije uhvatio. Da je spojen, mogao bi izazvati probleme u proizvodnji.

"Sati koje bismo potrošili na popravljanje ovog sigurnosnog curenja i pravnog problema koji bi to dovelo bili bi puno više od sati koje smanjimo zahtjevom za povlačenjem," rekao je Regev.

Integracija u cjevovod

Danas je Qodo duboko integriran u razvojni tijek web-mjesta monday.com, analizirajući zahtjeve za povlačenjem i izlažući preporuke svjesne konteksta na temelju prethodnih timskih pregleda koda.

“Ne čini se kao samo još jedan alat… Osjećam se kao još jedan suigrač koji se pridružio sustavu — onaj koji uči kako radimo," Regev je primijetio.

Razvojni programeri primaju prijedloge tijekom postupka pregleda i zadržavaju kontrolu nad konačnim odlukama — model čovjeka u petlji koji je bio ključan za usvajanje.

Budući da se Qodo izravno integrirao u GitHub putem radnji zahtjeva za povlačenjem i komentara, infrastrukturni tim Monday.com nije se suočio s oštrom krivuljom učenja.

“To je samo GitHub akcija”, rekao je Regev. “To stvara PR s testovima. To nije kao zasebni alat koji smo morali naučiti.”

“Svrha je zapravo pomoći razvojnom programeru da nauči kod, preuzme vlasništvo, daje povratne informacije jedni drugima, uči iz toga i uspostavi standarde," dodao je Friedman.

Rezultati: ušteđeno vrijeme, spriječene pogreške

Otkako je Qodo postao širi, monday.com je doživio mjerljiva poboljšanja u više timova.

Interna analiza pokazuje da programeri u prosjeku uštede otprilike sat vremena po zahtjevu za povlačenjem. Pomnožite to s tisućama PR-ova mjesečno i uštede će brzo dosegnuti tisuće sati programera godišnje.

Ovo nisu samo kozmetički problemi — mnogi se odnose na poslovnu logiku, sigurnost ili stabilnost vremena izvođenja. A budući da Qodovi prijedlozi odražavaju stvarne konvencije monday.coma, vjerojatnije je da će se programeri pridržavati njih.

Preciznost sustava ukorijenjena je u njegovom dizajnu kojem su podaci na prvom mjestu. Qodo trenira na privatnoj bazi kodova i povijesnim podacima svake tvrtke, prilagođavajući se različitim timskim stilovima i praksama. Ne oslanja se na jedinstvena pravila ili vanjske skupove podataka. Sve je po mjeri.

Od internog alata do vizije proizvoda

Regevov tim bio je toliko impresioniran utjecajem Qodoa da su počeli planirati dublje integracije između Qodoa i Monday Deva, linije proizvoda usmjerene na programere koju gradi monday.com.

Vizija je stvoriti tijek rada u kojem poslovni kontekst — zadaci, ulaznice, povratne informacije korisnika — teče izravno u sloj pregleda koda. Na taj način recenzenti mogu procijeniti ne samo “radi li kod” već i rješava li pravi problem.

“Prije smo imali lintere, pravila opasnosti, statičku analizu… temeljenu na pravilima… trebate konfigurirati sva pravila," rekao je Regev. "Ali ne zna što vi ne znate… Qodo… osjeća se kao da uči od naših inženjera.”

Ovo je blisko usklađeno s Qodovim vlastitim planom. Tvrtka ne pregledava samo kod. Gradi punu platformu razvojnih agenata — uključujući Qodo Gen za generiranje koda svjesnog konteksta, Qodo Merge za automatiziranu PR analizu i Qodo Cover, agenta za regresijsko testiranje koji koristi validaciju vremena izvođenja kako bi osigurao pokrivenost testom.

Sve ovo pokreće Qodo-ova vlastita infrastruktura, uključujući njegov novi model ugradnje otvorenog koda, Qodo-Embed-1-1.5B, koji je nadmašio ponude OpenAI-a i Salesforcea na referentnim vrijednostima za dohvaćanje koda.

Što je sljedeće?

Qodo sada nudi svoju platformu pod freemium modelom — besplatno za pojedince, sniženo za startupe putem programa Google Cloud Perks i na razini poduzeća za tvrtke kojima je potreban SSO, implementacija bez zraka ili napredne kontrole.

Tvrtka već radi s timovima NVIDIA-e, Intuita i drugih Fortune 500 kompanija. A zahvaljujući nedavnom partnerstvu s Google Cloudom, Qodovi modeli dostupni su izravno unutar Vertex AI Model Gardena, što olakšava integraciju u poslovne kanale.

"Kontekstni motori bit će velika priča 2026." rekao je Friedman. "Svako će poduzeće morati izgraditi vlastiti drugi mozak ako želi umjetnu inteligenciju koja ih zapravo razumije i pomaže im."

Kako sustavi umjetne inteligencije postaju sve više ugrađeni u razvoj softvera, alati kao što je Qodo pokazuju kako pravi kontekst — isporučen u pravom trenutku — može promijeniti način na koji timovi izgrađuju, isporučuju i skaliraju kod u cijeloj tvrtki.

Web izvor