GitLab के सह-संस्थापक सिड सिजब्रांडी द्वारा समर्थित AI कोडिंग स्टार्टअप, किलो कोड ने एक Slack एकीकरण लॉन्च किया है जो सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग टीमों को कोड परिवर्तन करने, समस्याओं को डीबग करने और सीधे अपनी टीम चैट से पुल अनुरोधों को पुश करने की अनुमति देता है। Slack के लिए किलो नामक उत्पाद का उद्देश्य AI क्षमताओं को मौजूदा संचार चैनलों में एम्बेड करके विकास वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करना है।

यह लॉन्च AI-सहायता प्राप्त कोडिंग बाजार में महत्वपूर्ण वित्तीय गतिविधि के बीच हुआ है, जिसकी विशेषता बहु-अरब डॉलर के अधिग्रहण और फंडिंग राउंड हैं। Slack के लिए किलो के लॉन्च के विशिष्ट वित्तीय विवरणों का खुलासा नहीं किया गया, लेकिन कंपनी ने मिनीमैक्स के साथ अपनी रणनीतिक साझेदारी पर जोर दिया, जो हांगकांग स्थित AI कंपनी है जिसने हाल ही में एक सफल प्रारंभिक सार्वजनिक पेशकश पूरी की है। मिनीमैक्स का M2.1 मॉडल Slack एकीकरण के भीतर AI क्षमताओं को शक्ति प्रदान करता है।

बाजार में किलो की एंट्री मौजूदा सॉफ्टवेयर विकास वर्कफ़्लो में सीधे AI टूल को एकीकृत करने की बढ़ती प्रवृत्ति को दर्शाती है। स्टैंडअलोन AI कोडिंग असिस्टेंट बनाने के बजाय, किलो इस विचार पर दांव लगा रहा है कि AI विकास का भविष्य खंडित वर्कफ़्लो में AI क्षमताओं को एम्बेड करने में निहित है जहाँ वास्तव में निर्णय होते हैं। यह दृष्टिकोण उन समाधानों के विपरीत है जो इंजीनियरों को एक ही इंटरफ़ेस में लॉक कर देते हैं, जिससे स्थापित संचार और सहयोग पैटर्न बाधित हो सकते हैं।

किलो कोड, एक ओपन-सोर्स AI कोडिंग स्टार्टअप, की स्थापना AI-संचालित विकास उपकरणों तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाने के लक्ष्य के साथ की गई थी। ओपन-सोर्स सिद्धांतों और मौजूदा प्लेटफार्मों के साथ एकीकरण पर कंपनी का ध्यान सहयोगी और सुलभ AI विकास की दिशा में एक व्यापक आंदोलन के साथ संरेखित है। किलो कोड के सह-संस्थापक और CEO स्कॉट ब्रेटेनॉथर ने कहा कि इंजीनियरिंग टीमें Slack में निर्णय लेती हैं, और Slackbot उन्हें Slack छोड़े बिना यह सब और बहुत कुछ करने की अनुमति देता है।

Slack के लिए किलो की सफलता डेवलपर उत्पादकता और सहयोग में ठोस सुधारों को प्रदर्शित करने की क्षमता पर निर्भर करेगी। जैसे-जैसे AI मॉडल अधिक परिष्कृत होते जाते हैं और विकास उपकरणों में एकीकृत होते जाते हैं, सॉफ्टवेयर विकास जीवनचक्र को महत्वपूर्ण रूप से तेज करने की क्षमता मौजूद है। हालाँकि, AI-जनित कोड की सटीकता, विश्वसनीयता और सुरक्षा सुनिश्चित करने में चुनौतियाँ बनी हुई हैं। AI-सहायता प्राप्त कोडिंग टूल के लिए भविष्य का दृष्टिकोण सकारात्मक है, जिसमें निरंतर निवेश और नवाचार से सॉफ्टवेयर विकास परिदृश्य में आगे अपनाने और एकीकरण को बढ़ावा मिलने की उम्मीद है।