OpenAI übernimmt das mysteriöse Team Ultraman will einen weiteren GitHub im Codex erstellen

Zusammenfassung:

OpenAI gab offiziell die Übernahme eines mysteriösen Start-up-Teams bekannt –

Pierre Computer.

Sobald Ultraman die Entscheidung getroffen hatte, drehte er sich um und integrierte die Code-Browsing-, Inline-Review- und verteilten Git-Funktionen in das Gebiet von Codex.

Fast im gleichen Moment wurde heute auch Conductor, ein paralleles Programmierartefakt mit über 100.000 Programmierern, von Meta übernommen.

Gründer Charlie Holtz gab bekannt, dass alle Mitarbeiter dem

Meta Super Intelligence Laboratory (MSL)

beigetreten sind .

Sie werden sich mit dem ehemaligen GitHub-CEO

Nat Friedman

zusammenschließen Mit Chief AI Officer

Alexandr Wang

, gemeinsam die „interaktive Schnittstelle der nächsten Generation“ erstellen.

Hinter dem plötzlichen Ansturm der KI-Hersteller, Werkzeuge zu kaufen, klappert der Abakus——

Das Schreiben von Code ist nur der Anfang. Programmierer benötigen jetzt jeden Schritt vom Ziehen von Zweigen über die Überprüfung des Codes bis hin zur Online-Bereitstellung.

OpenAI rekrutiert Pierre

Mit Codex können Sie „Lesen, Überprüfen und Speichern“ ganz in Ihrer eigenen Tasche erledigen

OpenAI erkennt auf den ersten Blick, dass Pierres Team einen sehr harten Hintergrund hat.

Legendäres Front-End-Open-Source-Framework

Jacob Thornton, Mitbegründer von Bootstrap

, der ehemalige Discord-Core-Experte Amadeus und der esm.sh-Erfinder Je Xia sind alle in diesem Team.

Pierres Team ging extra zum Straßenbasketballplatz, um einen kalten, humorvollen Kurzfilm „ohne Drehgenehmigung und nur einen einzigen Schuss“ zu drehen und gab offiziell bekannt, dass sie OpenAI beigetreten sind

Obwohl das offizielle Ankündigungsvideo wie ein Basisteam aussieht, verglich Tibo, der Leiter von OpenAI Codex, Pierre direkt mit dem „laufenden Speicher (RAM)“ im Computer und versprach, „alles neu zu gestalten“.

Tibo kann eine so hohe Bewertung abgeben, weil Codex zwar mehr als ein Dutzend Agenten gleichzeitig zum Schreiben von Code schicken kann, die endgültige Lieferung jedoch zu einem großen Problem geworden ist.

Dutzende Agenten klickten im Hintergrund und Zehntausende Zeilen mit Änderungen füllten sofort den Bildschirm. Das Ergebnis war nicht nur für menschliche Programmierer unsichtbar, es gab auch keinen Ort, an dem eine so große Anzahl von Zweigen gespeichert werden konnte.

Die drei besonderen Fähigkeiten, die Pierre erworben hat, können Codex dabei helfen, alle Mängel des „Lesens von Code, Überprüfen von Code und Speichern von Code“ auf einmal auszugleichen.

Schauen Sie sich den Code an (Bäume)

: Bereits in die Codex-Desktopversion integriert, ist es speziell für die reibungslose Erweiterung auf Millisekundenebene und die verzweigungsübergreifende Dateipositionierung sehr großer Projektverzeichnisse verantwortlich.

Codeüberprüfung (Unterschiede)

: In der Vergangenheit musste ich bei der Überprüfung von PRs auf GitHub, selbst wenn ich nur feststellte, dass AI einen falschen Variablennamen geschrieben hatte, zurück zur lokalen IDE wechseln, um die Änderungen abzuschließen und erneut pushen;

Pierre's Diffs hat den Modus „Inline-Bearbeitung (Bearbeiten)“ direkt in die Vergleichsansicht eingefügt. Wenn Ihnen auffällt, welche Zeile optisch nicht gefällt, können Sie den Code direkt per Mausklick ändern.

Codespeicher

: Ein verteiltes Git-Warehouse, das speziell für das Lesen und Schreiben von KI-Agenten mit hoher Parallelität entwickelt wurde und bereits zu

Lovable, Bolt und Poke

geworden ist Die unsichtbare Infrastruktur hinter beliebten Anwendungen, das Einhorn Lovable, verlässt sich allein darauf

Mehr als 8 Millionen Git-Repositories werden jede Woche erstellt

Poke nutzt es sogar, um 40.000 Git-Vorgänge pro Minute auszuführen, um den Agentenspeicher zu speichern.

Als nächstes werden diese technischen Grundlagen vollständig in Codex integriert; Was Pierres ursprüngliche Open-Source-Projekte und alte Kundenservices betrifft, verspricht OpenAI, dass sie alle gleich bleiben und nicht abgeschnitten werden.

KI sprengt Git

Krieg brennt in Microsofts GitHub-Hinterhof

OpenAI ist so bestrebt, Pierre in den Codex zu integrieren, aber dahinter steckt tatsächlich eine große Peinlichkeit——

Mein eigenes Git-System wurde vor einiger Zeit durch KI zum Absturz gebracht.

Nur zwei Tage vor der offiziellen Ankündigung des Kaufs von Pierre hatte OpenAI gerade ein neues intern entwickeltes Git-Backend

Pando

auf den Markt gebracht .

Es stellt sich heraus, dass Ingenieure seit der Verwendung von Codex durch alle OpenAI-Mitarbeiter eine Gruppe von Agenten freigegeben haben, um täglich parallel Zweige zu öffnen, Codes zu übertragen und CI-Tests durchzuführen. Das riesige interne Einzellager (Monorepo) wurde seit Ende letzten Jahres direkt zerstört.

Der Code konnte nicht gezogen oder gepusht werden und bei Zusammenführungen wurden häufig Fehler gemeldet. Die Zuverlässigkeit des internen Git-Systems von OpenAI fiel einmal unter 90 %.

OpenAI war gezwungen, die unterste Ebene von Git komplett neu zu schreiben.

Die Ergebnis-Push-Geschwindigkeit ist fast fünfmal schneller und täglich werden fast 1 PB Daten intern übertragen. Sogar der Präsident, Greg Brockman, kam persönlich vorbei, um die Ergebnisse zu präsentieren.

Ursprünglich dachte die Außenwelt, dass dies nur die „interne Selbstrettung“ von OpenAI sei. Unerwartet, nur zwei Tage später, kaufte es Pierre erneut.

Mit dieser Kombination betritt OpenAI direkt den Hinterhof von GitHub, einer Tochtergesellschaft von Microsoft, dem Hauptaktionär.

Natürlich ist OpenAI nicht der Einzige, der dieses Fett im Auge hat.

Starten Sie

Origin

Cursor und selbst entwickelte Hosting-Plattform

Scion

Anthropic für die Versionskontrolle und ehemaliger GitHub-CEO

Thomas Dohmke

, der erst letzten Monat sein Unternehmen gegründet hat , alle kreisen das traditionelle Code-Hosting-Territorium ein.

Vom Editor über den Review Desk bis zur Git-Warehouse-Basis möchte sich niemand mehr von den großen KI-Unternehmen auf andere verlassen und ist nur noch ein „Plug-in“, das den Leuten hilft, den Code zu vervollständigen.

Obwohl GitHub mit 150 Millionen Entwicklern immer noch eine feste Größe in der Open-Source-Hochburg ist, hat sich selbst der alte GitHub-Chef umgedreht und sich dieser „Disruptions“-Armee angeschlossen.

Der ehemalige Chef von GitHub ergreift Maßnahmen

Ein Artefakt, das 100.000 Programmierer für Meta abschneidet

In derselben Nacht, in der OpenAI Pierre kaufte, führte auch MSL, im Besitz von Xiao Zha, einen Blitzangriff durch.

Der bemerkenswerteste Name bei dieser Übernahme ist Nat Friedman, Metas Nachfolger.

Dieser alte Mann ist der erste CEO, nachdem Microsoft GitHub im Jahr 2018 für 7,5 Milliarden US-Dollar gekauft hat. Er brachte persönlich den Workflow der vorherigen Generation von Programmierern zur Sprache.

Jetzt hat er sich mit dem Chief AI Officer Alexandr Wang bei Meta zusammengetan und sich das beliebteste „Agentenpodium der nächsten Generation“ im Silicon Valley-Geek-Kreis in die eigene Tasche gesteckt.

Conductor, das erst im Juli letzten Jahres auf den Markt kam, hat 100.000 Programmierer namhafter Unternehmen wie Linear, Vercel, Notion, Spotify usw. angezogen, weil es die „Arbeit mit Agenten“ genauso spannend macht wie die Zusammenarbeit, um gegeneinander zu kämpfen:

Multi-Agent-Isolation und Parallelität

: Sie können die Drecksarbeit mehreren Claude Code- oder Codex-Agenten zuweisen, sodass diese gleichzeitig in ihren jeweiligen isolierten Arbeitsbereichen arbeiten können, ohne miteinander zu kämpfen.

Machen Sie den Bildschirm schwarz wie Figma

: Drücken Sie die Tastenkombination „⌘⇧C“, um den Arbeitsbereich an Kollegen zu übertragen, und mehrere Personen können zusehen, wie der Agent auf demselben Bildschirm Code schreibt, Anweisungen weiterleitet und nach der Überprüfung von Diff auf „Zusammenführen“ klickt

.

Lian

Ilya Sutskever

und YC-Partner Aaron Epstein waren frühe Unterstützer.

Schauen Sie sich den Screenshot der Werkbank auf der offiziellen Website von Conductor oben genau an und Sie können sogar Ilyas Avatar und Namen in der Teamliste in der unteren linken Ecke erkennen.

Die alten Arbeitsplätze der Programmierer werden gruppenweise ersetzt

Heutzutage ist das Schreiben von Code der kostengünstigste Schritt. Durch die Eingabe von zwei Zeilen mit Aufforderungswörtern können mehr als ein Dutzend Agenten gleichzeitig den Code ändern, Tests hinzufügen und Fehler beheben.

Der eigentliche Engpass liegt nach dem Schreiben des Codes: Wie liest man Zehntausende Zeilen mit Änderungen, wie überprüft man Dutzende Zweige und wo speichert man das riesige Lager?

Große Hersteller wissen besser als alle anderen, dass Modelle allein Programmierer nicht binden können: Heute kann Claude zu Claude wechseln, morgen wird GPT auf GPT aktualisiert und ein Modellwechsel ist nur ein Mausklick.

Aber sobald die Codebasis, der Überprüfungsprozess und der Verlauf alle in seinem Tool enthalten sind, wird es schwierig sein, es zu verschieben.

Wie OpenAI in der Übernahmeankündigung sagte:

Alle Workflows, die aus dem alten Software-Zeitalter übrig geblieben sind, müssen für die Zeit neu gestaltet werden, in der Menschen und Agenten gemeinsam Code schreiben.

Es spielt keine Rolle mehr, wie der Code geschrieben wird. An welchem ​​Tisch die Programmierer sitzen und arbeiten, ist die Welt, um die große Unternehmen als nächstes wirklich konkurrieren werden.