GitLab के सह-संस्थापक सिड सिजब्रांडी द्वारा समर्थित AI कोडिंग स्टार्टअप, किलो कोड ने एक Slack एकीकरण लॉन्च किया है, जिसे सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग टीमों को कोड परिवर्तन करने, समस्याओं को डीबग करने और सीधे अपनी टीम चैट से पुल रिक्वेस्ट भेजने की अनुमति देने के लिए डिज़ाइन किया गया है। Slack के लिए किलो नामक इस उत्पाद का उद्देश्य AI क्षमताओं को सीधे मौजूदा संचार वर्कफ़्लो में एम्बेड करके सॉफ्टवेयर विकास प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करना है।
यह लॉन्च AI-सहायता प्राप्त कोडिंग बाजार में तीव्र गतिविधि की अवधि के साथ हुआ, जिसमें अरबों डॉलर के अधिग्रहण और फंडिंग राउंड शामिल थे। Slack के लिए किलो 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।
Slack के साथ एकीकृत करने का किलो का कदम AI विकास उपकरण बाजार में एक व्यापक प्रवृत्ति को दर्शाता है। स्टैंडअलोन AI कोडिंग असिस्टेंट बनाने के बजाय, किलो AI विकास उपकरणों के भविष्य पर दांव लगा रहा है जो सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के मौजूदा वर्कफ़्लो में AI क्षमताओं को एकीकृत करते हैं। यह दृष्टिकोण इंजीनियरिंग टीमों की निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में Slack जैसे टीम संचार प्लेटफार्मों के महत्व को पहचानता है।
किलो कोड, एक ओपन-सोर्स AI कोडिंग स्टार्टअप है, जिसकी स्थापना AI के माध्यम से सॉफ्टवेयर विकास की दक्षता और पहुंच में सुधार करने के लक्ष्य के साथ की गई थी। ओपन-सोर्स सिद्धांतों और मौजूदा उपकरणों के साथ एकीकरण पर कंपनी का ध्यान इसे AI कोडिंग बाजार के अन्य खिलाड़ियों से अलग करता है। किलो कोड के सह-संस्थापक और CEO, स्कॉट ब्रेटेनॉथर ने कहा कि Slackbot उपयोगकर्ताओं को Slack छोड़े बिना विभिन्न कोडिंग कार्य करने की अनुमति देता है।
आगे देखते हुए, किलो की सफलता संभवतः सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग टीमों को अपने Slack एकीकरण के ठोस लाभों को प्रदर्शित करने की क्षमता पर निर्भर करेगी। मिनीमैक्स के साथ कंपनी की साझेदारी उन्नत AI क्षमताओं तक पहुंच प्रदान करती है, लेकिन अंतिम मूल्य प्रस्ताव इस बात से निर्धारित होगा कि Slack के लिए किलो डेवलपर उत्पादकता और सहयोग को किस हद तक बेहतर बना सकता है। इस तकनीक के व्यापक निहितार्थ एक ऐसे भविष्य का सुझाव देते हैं जहां AI सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के दैनिक वर्कफ़्लो में निर्बाध रूप से एकीकृत है, जिससे संभावित रूप से तेजी से विकास चक्र और अधिक नवीन सॉफ्टवेयर समाधान हो सकते हैं।
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