Новый игрок на рынке Git-инфраструктуры
Платформа Entire официально доступна для всех разработчиков. Проект создан бывшим генеральным директором GitHub Томасом Домке (Thomas Dohmke) и позиционируется как прямая альтернатива GitHub, оптимизированная под эру AI-кодинга. Главная цель Entire — устранить узкие места в инфраструктуре, которые возникают из-за того, что AI-агенты генерируют код быстрее, чем люди успевают его ревьюить.
Отмена Pull Requests: концепция Trails
Ключевое отличие Entire от классических хостингов кода — отказ от модели Pull Requests (PR). Вместо ручного сравнения диффов (diffs) платформа использует систему Trails (Тропы). Это работает как приборная панель пилота:
- Каждый пуш кода автоматически оценивается кастомизируемыми AI-агентами.
- Разработчик видит не строки кода, а метрики качества и результаты проверок (evals).
- При удовлетворении всех критериев код можно мержить, не просматривая каждую строку вручную.
Производительность и децентрализация
Entire работает на собственной децентрализованной сети Git, анонсированной еще в июле. Это решение призвано предотвратить сбои, характерные для централизованных платформ при высоких нагрузках. Компания заявляет о впечатляющих метриках скорости:
| Платформа | Относительная скорость работы с Git | Примечание |
|---|---|---|
| Entire | 1x (Базовая) | Децентрализованная сеть |
| GitHub | До 89x медленнее | Централизованная инфраструктура |
| Cursor (origin) | В 6 раз медленнее | Сравнение с популярным AI-редактором |
Хостинг репозиториев распределен географически: узлы расположены в США, Индии, Австралии и ЕС, что позволяет создавать, мигрировать и хостить приватные репозитории с минимальной задержкой.
Continuous Memory: экономия токенов
Второй важный компонент — Continuous Memory. Это система, которая хранит логи сессий разработчика непосредственно рядом с кодом в репозитории. AI-агенты используют эти данные как контекст, что позволяет:
- Использовать на 71% меньше токенов при запросах к моделям.
- Избегать повторения ошибок благодаря «агентскому мозгу» (agentic brain), который обучается на прошлых сессиях.
Платформа поддерживает работу через веб-интерфейс и открытый CLI (Entire CLI), что позволяет агентам автоматически исправлять найденные проблемы в цикле, а человеку — только валидировать итоговый результат.
Источник: ZDNet AI ↗