OpenAI adquiere el misterioso equipo Ultraman quiere crear otro GitHub en Codex

Resumen:

OpenAI anunció oficialmente la adquisición de un misterioso equipo inicial:

Pierre Computer.

Tan pronto como Ultraman tomó la decisión, dio la vuelta e integró su exploración de código, revisión en línea y capacidades distribuidas de Git en el territorio de Codex.

Casi en el mismo momento, Meta también se hizo cargo de Conductor, un artefacto de programación paralela con más de 100.000 programadores.

El fundador Charlie Holtz anunció que todos los empleados se han unido al

Meta Super Intelligence Laboratory (MSL)

.

Unirán fuerzas con el ex CEO de GitHub

Nat Friedman

Con el director de IA

Alexandr Wang

, crear conjuntamente la "interfaz interactiva de próxima generación".

Detrás de la repentina prisa de los fabricantes de IA por comprar herramientas, el ábaco está haciendo ruido——

Escribir código es sólo el comienzo. Los programadores ahora necesitan cada paso, desde abrir sucursales y revisar el código hasta la entrega en línea.

OpenAI recluta a Pierre

Codex pone "leer, revisar y guardar" todo en tu propio bolsillo

OpenAI lo notó de un vistazo, el equipo de Pierre tiene una experiencia muy sólida.

Framework de código abierto front-end legendario

Jacob Thornton, cofundador de Bootstrap

, el ex experto central de Discord, Amadeus, y el creador de esm.sh, Je Xia, están todos en este equipo.

El equipo de Pierre fue especialmente a la cancha de baloncesto de la calle para filmar un cortometraje de humor frío "sin permiso de filmación y solo filmó una toma" y anunció oficialmente que se unieron a OpenAI

Aunque el vídeo del anuncio oficial parece un equipo de base, Tibo, el jefe de OpenAI Codex, comparó directamente a Pierre con la "memoria en ejecución (RAM)" de la computadora y prometió "remodelar todo".

Tibo puede dar una evaluación tan alta porque, aunque Codex puede enviar más de una docena de agentes para escribir código al mismo tiempo, la entrega final se ha convertido en un gran problema.

Docenas de agentes hacían clic en segundo plano y decenas de miles de líneas de cambios llenaron instantáneamente la pantalla. El resultado no sólo era invisible para los programadores humanos, sino que tampoco había ningún lugar donde almacenar una cantidad tan enorme de ramas.

Las tres habilidades especiales que Pierre ha acumulado pueden ayudar a Codex a compensar todas las deficiencias de "leer código, revisar código y guardar código" de una sola vez.

Mira el código (Árboles)

: Ya integrado en la versión de escritorio del Codex, es específicamente responsable de la expansión fluida en milisegundos y del posicionamiento de archivos entre ramas de directorios de proyectos muy grandes.

Revisión de código (diferencias)

: En el pasado, al revisar las relaciones públicas en GitHub, incluso si solo descubría que AI había escrito un nombre de variable incorrecto, tenía que volver al IDE local para completar los cambios y presionar nuevamente;

Pierre's Diffs insertó directamente el modo de "edición en línea (Editar)" en la vista de comparación. Si ve qué línea no es agradable a la vista, puede cambiar el código en el acto con un clic del mouse.

Almacenamiento de códigos

: Un almacén Git distribuido especialmente diseñado para lectura y escritura de alta concurrencia de agentes de IA, que ya se ha convertido en

Lovable, Bolt y Poke

La infraestructura invisible detrás de aplicaciones populares, solo el unicornio Lovable depende de ella

Cada semana se crean más de 8 millones de repositorios Git

Poke incluso lo usa para realizar 40.000 operaciones Git por minuto para almacenar la memoria del Agente.

A continuación, este conjunto de bases técnicas se integrará plenamente en el Codex; En cuanto a los proyectos originales de código abierto de Pierre y los antiguos servicios al cliente, OpenAI promete que todos seguirán igual y no serán cortados.

La IA hace explotar Git

La guerra arrasa el patio trasero de GitHub de Microsoft

OpenAI está muy ansioso por incorporar a Pierre al Codex, pero en realidad hay una gran vergüenza detrás de esto——

La IA bloqueó mi propio sistema Git hace un tiempo.

Apenas dos días antes del anuncio oficial de la compra de Pierre, OpenAI acababa de lanzar un nuevo backend Git desarrollado internamente

Pando

.

Resulta que, dado que todos los empleados de OpenAI han utilizado Codex, los ingenieros han liberado un grupo de agentes para abrir sucursales, insertar códigos y ejecutar pruebas de CI en paralelo todos los días. El enorme almacén único interno (monorepo) ha sido directamente destruido desde finales del año pasado.

El código no se pudo extraer ni enviar, y se informaron errores con frecuencia durante las fusiones. La confiabilidad del sistema Git interno de OpenAI alguna vez cayó por debajo del 90%.

OpenAI se vio obligado a reescribir completamente la capa inferior de Git.

La velocidad de envío de resultados es casi cinco veces más rápida y se transmite internamente casi 1 PB de datos cada día. Incluso el presidente, Greg Brockman, salió personalmente a mostrar los resultados.

Al principio, el mundo exterior pensaba que esto era sólo el "auto-rescate interno" de OpenAI. Inesperadamente, sólo dos días después, volvió a comprar a Pierre.

Con esta combinación, OpenAI ha entrado directamente en el patio trasero de GitHub, una filial de Microsoft, el principal accionista.

Por supuesto, OpenAI no es el único que está mirando este pedazo de grasa.

Iniciar

Origen

Cursor y plataforma de alojamiento de desarrollo propio

Scion

Antrópico para el control de versiones y ex director ejecutivo de GitHub,

Thomas Dohmke

, que acaba de comenzar su negocio el mes pasado. , están lanzando un cerco en el territorio tradicional de alojamiento de códigos.

Desde el editor, la mesa de revisión hasta la base del almacén de Git, nadie de las principales empresas de inteligencia artificial ya quiere depender de otros y es solo un "complemento" que ayuda a las personas a completar el código.

Aunque GitHub, con 150 millones de desarrolladores, todavía está firmemente en el bastión del código abierto, incluso el antiguo director de GitHub se ha dado la vuelta y se ha unido a este ejército de "disrupción".

El ex director de GitHub toma medidas

Un artefacto que deja fuera a 100.000 programadores para Meta

La misma noche en que OpenAI compró Pierre, MSL, propiedad de Xiao Zha, también organizó un ataque relámpago.

El nombre más destacado de esta adquisición es Nat Friedman, el sucesor de Meta.

Este anciano es el primer director ejecutivo después de que Microsoft comprara GitHub por 7.500 millones de dólares en 2018. Él personalmente mencionó el flujo de trabajo de la generación anterior de programadores.

Ahora ha unido fuerzas con el director de IA Alexandr Wang en Meta y se ha metido en su propio bolsillo el "podio de agentes de próxima generación" más popular del círculo geek de Silicon Valley.

Conductor, que se lanzó apenas en julio del año pasado, ha atraído a 100.000 programadores de empresas conocidas como Linear, Vercel, Notion, Spotify, etc., porque hace que "trabajar con agentes" sea tan emocionante como formar equipo para luchar entre sí:

Aislamiento y simultaneidad de múltiples agentes

: Puede asignar el trabajo sucio a varios agentes de Claude Code o Codex, permitiéndoles trabajar simultáneamente en sus respectivos espacios de trabajo aislados sin pelear entre sí.

Pone la pantalla en negro como Figma

: Presione la tecla de acceso directo "⌘⇧C" para transferir el espacio de trabajo a sus colegas, y varias personas podrán ver al Agente escribir código en la misma pantalla, transmitir instrucciones y hacer clic en Combinar después de revisar Diff

.

Lian

Ilya Sutskever

y el socio de YC, Aaron Epstein, fueron los primeros patrocinadores.

Mire detenidamente la captura de pantalla del banco de trabajo en el sitio web oficial de Conductor arriba, e incluso podrá ver el avatar y el nombre de Ilya en la lista del equipo en la esquina inferior izquierda.

Las antiguas estaciones de trabajo de los programadores se están reemplazando en conjuntos

Hoy en día, escribir código se ha convertido en el paso más barato. Al escribir dos líneas de palabras clave, más de una docena de agentes pueden cambiar el código, agregar pruebas y corregir errores al mismo tiempo.

El verdadero cuello de botella ocurre después de escribir el código: cómo leer decenas de miles de líneas de cambios, cómo revisar docenas de sucursales y dónde almacenar el enorme almacén.

Los grandes fabricantes saben mejor que nadie que los modelos por sí solos no pueden vincular a los programadores: hoy Claude puede cambiar a Claude, mañana GPT se actualizará a GPT y cambiar de modelo es solo un clic del mouse.

Pero una vez que la base del código, el proceso de revisión y el historial estén todos en su herramienta, será difícil moverse.

Como dijo OpenAI en el anuncio de adquisición:

Cada conjunto de flujos de trabajo que quedaron de la antigua era del software debe rediseñarse para la era en la que las personas y los agentes escriben código juntos.

Ya no importa cómo esté escrito el código. En qué mesa se sientan y trabajan los programadores es el mundo por el que las grandes empresas realmente competirán a continuación.