Türkiye'nin önde gelen teknoloji ve gündem haber portalı olarak, yazılım dünyasını yakından ilgilendiren önemli bir gelişmeyi aktarıyoruz. Canlı yayın uygulaması Periscope'u Twitter'a satarak adından söz ettiren kurucular Kayvon Beykpour ve Joe Bernstein, bu kez yapay zeka odaklı yeni girişimleri Macroscope ile sahneye çıktı. Geliştiricilerin ve ürün liderlerinin kod tabanlarını anlama, güncelleme özetleri oluşturma ve hataları tespit etme süreçlerini kökten değiştirmeyi hedefleyen Macroscope, sektörde büyük yankı uyandırdı.
Deneyimli Bir Ekibin Ortaya Çıkardığı Çözüm
Macroscope'un arkasında, teknoloji dünyasının yakından tanıdığı isimler yer alıyor. Kayvon Beykpour (CEO) ve çocukluk arkadaşı Joe Bernstein, 2023 yılının Temmuz ayında bu girişime başladılar. İkili, Periscope'tan önce kurdukları Terriblyclever şirketini de 2009'da Blackboard'a satmışlardı. Ekibe katılan bir diğer önemli isim ise, bilgisayar görüşü ve makine öğrenimi şirketi Magic Pony Technology'yi 2016'da Twitter'a satan Rob Bishop. Bu deneyimli kadro, 'keşke daha önceki şirketlerimizi kurarken sahip olsaydık' dedikleri bir ürünü hayata geçirdiklerini belirtiyor.
"Her çalıştığım şirkette, ister kendi kurduğumuz start-up'lar olsun, ister Twitter gibi devasa halka açık şirketler olsun, bu acıyı yaşadığımı hissediyorum. Herkesin ne yaptığını anlamaya çalışmak, özellikle binlerce mühendisin olduğu Twitter gibi bir organizasyonda, kelimenin tam anlamıyla işimin çoğuydı ve Twitter'da ürün lideri olarak en sevmediğim kısmıydı." - Kayvon Beykpour, Macroscope CEO'su.
Macroscope Nasıl Çalışıyor ve Ne Sunuyor?
Macroscope, mühendislerin JIRA, Linear ve e-tablolar gibi çeşitli araçlar arasında kaybolmak yerine, temel işlerine odaklanmalarını sağlamak amacıyla tasarlandı. Şirket, ürününü 'AI destekli bir anlama motoru' olarak tanımlıyor.
Sistemin işleyişi oldukça pratik: Müşteriler öncelikle Macroscope'un GitHub uygulamasını yüklüyor ve böylece şirkete kod tabanına erişim izni veriyor. Ardından Slack, Linear veya JIRA gibi diğer entegrasyonlar isteğe bağlı olarak eklenebiliyor. Yazılım, 'kod gezintisi' adı verilen bir süreçle kodları analiz ediyor. Bu süreçte, programlama kodunun yapısal bir temsili olan Soyut Sözdizimi Ağacı (AST) kullanılarak kod tabanının nasıl çalıştığına dair önemli bağlam bilgileri toplanıyor ve bu bilgiler Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) ile birleştiriliyor.
Geliştiriciler ve Ürün Liderleri İçin Avantajlar:
- Geliştiriciler: Pull Request'lerindeki (PR) hataları keşfetme ve düzeltme, PR'larını özetleme, kod tabanının nasıl değiştiğine dair genel bir özet alma ve kod araştırmasına dayalı sorular sorma imkanı.
- Ürün Liderleri: Ürün güncellemelerinin gerçek zamanlı özetleri, verimlilik analizleri, ürün, kod veya geliştirme faaliyetleri hakkında doğal dilde sorulara yanıtlar alma yeteneği. Bu, ekiplerin mühendislik tahsisi açısından neye öncelik verdiğini anlamalarına yardımcı oluyor.
Beykpour, "Teknik yeteneğiniz ne olursa olsun, doğal dilde sorular sorabilirsiniz" diyerek, bunun özellikle kod tabanını öğrenmek isteyen ancak kıdemli bir mühendisi meşgul etmek istemeyen kişiler için çok değerli olduğunu belirtiyor.
Piyasadaki Konumu ve Rekabet
Macroscope'un sunduğu tüm özelliklere doğrudan rakip olan tek bir ürün olmasa da, CodeRabbit, Cursor Bugbot, Graphite Diamond ve Greptile gibi araçlarla kod inceleme alanında rekabet ediyor. Ancak şirket, 100'den fazla gerçek dünya hatası üzerinde yaptığı kendi iç karşılaştırmalı testlerde, ürünlerinin bir sonraki en iyi araçtan yüzde 5 daha fazla hata yakaladığını ve yüzde 75 daha az yorum oluşturduğunu iddia ediyor. Bu benchmark sonuçlarını halka açık bir blog yazısında da paylaştılar.
Önemli Sorular ve Gelecek Perspektifi
Macroscope, yazılım geliştirme süreçlerinde önemli bir verimlilik artışı vaat ederken, bazı kritik soruları da beraberinde getiriyor:
- Veri Güvenliği ve Gizliliği: Bir üçüncü taraf AI aracına tüm kod tabanına erişim izni vermek, şirketler için ciddi bir güvenlik ve gizlilik endişesi yaratabilir. Macroscope'un bu konuda ne gibi güvenceler sunduğu, özellikle büyük ölçekli ve hassas veri işleyen firmalar için belirleyici olacaktır.
- AI'ya Bağımlılık ve İnsan Faktörü: Otomatik hata tespiti ve kod özetleri, mühendislerin kritik düşünme ve derinlemesine kod inceleme becerilerini zamanla zayıflatabilir mi? İnsan müdahalesinin ve eleştirel gözün ne kadar gerekli olduğu, uzun vadede tartışma konusu olabilir.
- Maliyet Etkinliği: Aylık geliştirici başına 30 dolarlık bir ücret, özellikle küçük ve orta ölçekli start-up'lar için önemli bir gider kalemi olabilir. Ürünün sağladığı verimlilik artışının, bu maliyeti dengeleyip dengelemeyeceği her şirket için ayrı ayrı değerlendirilmesi gerekecektir.
- Uyum ve Adaptasyon: Yeni bir aracı mevcut iş akışlarına entegre etmek ve tüm ekibin benimsemesini sağlamak zaman alıcı olabilir. Macroscope'un bu geçiş sürecini ne kadar kolaylaştırdığı, başarısında etkili olacaktır.
Bu sorular, Macroscope'un gelecekteki konumunu ve yazılım geliştirme ekosistemindeki gerçek etkisini belirleyecektir. Ancak vaat ettiği verimlilik ve kolaylık göz önüne alındığında, dikkatle takip edilmesi gereken bir girişim olduğu kesin.
Finansman ve İlk Kullanıcılar
San Francisco merkezli start-up, Temmuz ayında Michael Mignano liderliğindeki Lightspeed'den 30 milyon dolarlık bir A Serisi yatırım turunu tamamladı. Adverb, Thrive Capital ve Google Ventures gibi diğer yatırımcıların da katılımıyla Macroscope bugüne kadar toplamda 40 milyon dolar fon topladı. 20 kişilik bir ekibe sahip olan şirket, lansman öncesinde XMTP, Things, United Masters, Bilt, Class.com, Seed.com, ParkHub ve A24 Labs gibi birçok start-up ve büyük firma tarafından kullanılmaya başlandı.
Macroscope, aktif geliştirici başına aylık 30 dolar ücretle beş koltuktan başlayarak hizmet sunuyor; büyük işletmeler için kurumsal fiyatlandırma ve özel entegrasyonlar da mevcut. Yazılımın kullanımı GitHub Cloud gerektiriyor.
Geliştirici Dünyasında Yeni Bir Dönem mi Başlıyor?
Macroscope, yapay zekanın yazılım geliştirme süreçlerine entegrasyonunda önemli bir adım olarak öne çıkıyor. Kurucuların geçmiş başarıları ve ürünün vaat ettiği verimlilik artışları, yazılım mühendisliği ve ürün yönetiminin geleceğini şekillendirme potansiyeli taşıyor. Ancak piyasadaki yerini sağlamlaştırması ve geliştiriciler tarafından tam anlamıyla benimsenmesi için veri güvenliği ve insan-AI işbirliği gibi temel konulara tatmin edici çözümler sunması gerekecek.
Yapay zeka alanındaki bu heyecan verici gelişmeler sadece yazılım geliştirme araçlarıyla sınırlı kalmıyor. Örneğin, Uluslararası Uzay İstasyonu'nda (ISS) görev yapan astronotların kargo lojistiği ve depo işlerine harcadığı değerli zamanı bilimsel çalışmalara yönlendirmek amacıyla, Icarus Robotics yapay zeka destekli, iki kollu robotlar geliştiriyor. Astronotların tabiriyle "doktoralı Amazon depo çalışanları" gibi hissetmelerine neden olan bu verimsizliği ortadan kaldırmayı hedefleyen Icarus Robotics, uzay lojistiğindeki bu kritik ihtiyacı akıllı robotlarla karşılamak üzere 6.1 milyon dolarlık bir tohum yatırım turunu başarıyla tamamladı. Bu yenilikçi uzay lojistiği çözümü hakkında daha detaylı bilgi için Icarus Robotics uzay lojistiği robotları haberimizi ziyaret edebilirsiniz. Ayrıca, pazarın genelinde önemli stratejik hamlelere ve konsolidasyonlara da yol açıyor. Örneğin, yapay zeka destekli video üretim ve düzenleme platformu D-ID, Berlin merkezli B2B video oluşturma platformu Simpleshow'u bünyesine katarak kurumsal sanal avatar ve YZ destekli video çözümleri pazarındaki konumunu güçlendirdi. Bu birleşme, D-ID'nin 140 çalışana ve Adobe, Audi, Microsoft gibi 1.500'den fazla kurumsal müşteriye ulaşmasını sağlarken, yapay zeka sektöründeki büyüme ve pazar payı rekabetinin nasıl hızlandığını gözler önüne seriyor. Bu tür gelişmeler hakkında daha fazla bilgi için yapay zeka haberlerini takip edebilirsiniz.
Yapay zeka devrimi, kodlama bilgisi olmadan uygulama ve web sitesi geliştirmeyi mümkün kılan Lovable gibi girişimlerle de ivme kazanıyor. Anton Osika liderliğindeki bu startup, sadece bir yıl içinde 100 milyon dolarlık yıllık yinelenen gelire (ARR) ulaşarak teknoloji tarihinde önemli bir başarıya imza attı ve 200 milyon dolarlık Seri A yatırım turunda 1.8 milyar dolarlık bir değerlemeye ulaştı. Fizikçi kökenli Osika'nın kuruculuğunu yaptığı Lovable, herkesin fikirlerini yazılıma dönüştürme misyonuyla yola çıkarak sektörde büyük yankı uyandırdı ve bu başarısı TechCrunch Disrupt 2025'te de mercek altına alınacak. Bu yenilikçi platform ve yapay zeka startup'ının detayları hakkında daha fazla bilgi için Lovable yapay zeka startup devrimi haberimizi okuyabilirsiniz.
Kaynak: TechCrunch - Macroscope: Kod Tabanını Anlayan ve Hataları Düzelten AI Aracı
