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Aidealy

Aidealy misst die tatsächliche Produktivität von F&E-Teams, einschließlich menschlicher Ingenieure und KI-Agenten, indem es den Code analysiert, den sie bereitstellen. Es bietet Einblicke in die Codequalität, die Nutzung von KI und Engpässe bei der Lieferung, um Führungskräften im Ingenieurwesen zu helfen, die Teamleistung zu verstehen. Die Plattform bietet transparente Preise pro Sitzplatz mit Mengenrabatten und einer 30-tägigen Geld-zurück-Garantie.

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Screenshot von Aidealy
Screenshot von Aidealy

Aidealy ist eine umfassende Plattform, die entwickelt wurde, um die tatsächliche Produktivität von F&E-Teams zu messen, die sowohl menschliche Ingenieure als auch KI-Agenten umfasst, basierend auf dem Code, den sie tatsächlich in die Produktion überführen. Sie adressiert die Herausforderung, Sichtbarkeit in die Softwareentwicklung im KI-Zeitalter zu gewinnen, in dem traditionelle Metriken oft unzureichend sind.

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Die Plattform bietet vier zentrale Perspektiven zur Analyse der F&E-Leistung: Codequalität, KI-Nutzung und -Kosten sowie Effizienz der Codeüberprüfung. Sie berechnet einen „Produktivitätsrang“ und einen „Codequalitätswert“, indem sie den zusammengeführten Code bewertet, nach Qualität gewichtet und Korrekturen, die kurz nach der Bereitstellung vorgenommen werden, bestraft. Sie bewertet auch die Beiträge zur Codeüberprüfung, erkennt Gründlichkeit an und bestraft Verzögerungen oder Genehmigungen von fehlerhaftem Code. Aidealy verfolgt die Breite der Arbeit über verschiedene Sprachen und Repositories und misst, wie effektiv KI im Editor genutzt wird, wobei der Schwerpunkt jedoch auf dem bereitgestellten Code bleibt.

Aidealy verbindet sich mit verschiedenen Datenquellen, einschließlich Git-Anbietern (GitHub, GitLab, Bitbucket, Azure DevOps) für Commits, Pull-Requests, Überprüfungen und Bot-gegen-Mensch-Erkennung. Es integriert auch die Cursor- und Claude-Code-Editorerweiterungen, um KI-unterstützte Codierungszeichen zu erfassen, wie z. B. Eingabeaufforderungen, Antworten, Diffs, Akzeptanzen, Ablehnungen und Token-Nutzung pro Sitzung nach Modell. Dies ermöglicht ein detailliertes Verständnis der Auswirkungen von KI auf die Entwicklung, indem KI-generierter Code von menschlich eingegebenem Code basierend auf Toolaufzeichnungen und nicht auf statistischen Schätzungen getrennt wird.

Die Plattform bietet Einblicke in Engpässe bei der Lieferung, indem sie die Überprüfungszeiten analysiert, einschließlich der Zeit bis zur ersten Überprüfung, der Zeit bis zur Genehmigung und der Zeit bis zur Zusammenführung. Sie hilft dabei, herauszufinden, welche Prüfer und Teams die Lieferung vorantreiben und wo Prozesse ins Stocken geraten könnten. Aidealy klassifiziert auch KI-unterstützte Sitzungen nach Bereich (Backend, Frontend, Tests), Zweck (Planung, Debugging, Testschreibung) und Anliegen (Sicherheit, Leistung, Kosten), sodass Führungskräfte verstehen können, wie ihre Teams KI tatsächlich nutzen.

Aidealy bietet transparente Preise pro Sitzplatz mit einem einzigen Plan, der alle Funktionen umfasst, unabhängig von der Teamgröße. Die Preise sind gestaffelt für menschliche Ingenieure, wobei Mengenrabatte automatisch angewendet werden, wenn die Mitarbeiterzahl wächst. KI-Agenten, Chat-Nutzer und Admin-Sitze haben Festpreise. Eine einmalige Nachfüllgebühr lädt historische Git-, Cursor- und Claude-Code-Daten hoch und bietet sofortigen Wert ab dem ersten Tag. Der Service ist cloudbasiert, mit Datenresidenzoptionen in der EU oder den USA, und betont robuste Sicherheitsmaßnahmen, einschließlich mandantenbasierter Isolation, dedizierter Verschlüsselungsschlüssel und SSO, mit einem Programm, das darauf ausgelegt ist, die Anforderungen von SOC 2, ISO 27001, ISO 42001 und GDPR zu erfüllen. Es ist für die Führung im Ingenieurwesen konzipiert, mit kontrolliertem Zugang über benannte Chat-Sitze, um sicherzustellen, dass sensible Daten nicht breit an Ingenieure exponiert werden.

  • KategorieKI-Code-Review & -Testing
  • PreismodellPro Platz
  • BereitstellungCloud
  • PlattformenWeb

  • Messen der Entwicklerproduktivität für menschliche Ingenieure und KI-Agenten

  • Analysieren des in die Produktion überführten Codes, gewichtet nach Qualität

  • Verfolgen von Beiträgen zur Codeüberprüfung und Effizienz

  • Bewerten der Breite der Arbeit über Sprachen und Repositories

  • Überwachen der Effektivität der KI-Nutzung in Editoren (Cursor, Claude Code)

  • Generieren von Produktivitätsrang und Codequalitätswert

  • Identifizieren von Engpässen bei der Lieferung in den Codeüberprüfungsprozessen

  • Verfolgen der KI-Ausgaben nach Modell und Ingenieur

  • Trennen von KI-generiertem Code und menschlich geschriebenem Code

  • Verbindung zu Git-Anbietern (GitHub, GitLab, Bitbucket, Azure DevOps)

  • Integration mit Cursor- und Claude-Code-Editorerweiterungen

  • Bereitstellung von Hands-on-Stunden pro Pull-Request

  • Angebot einer Aufschlüsselung der Arbeit und KI-Nutzung pro Beitragenden

  • Unterstützung natürlicher Sprachabfragen für F&E-Einblicke

  • Sicherstellung der mandantenbasierten Datenisolierung und Verschlüsselung

  1. Git-Anbieter verbinden: Verknüpfen Sie Ihr GitHub-, GitLab-, Bitbucket- oder Azure DevOps-Konto über die Aidealy-Admin-Webanwendung.

  2. Editorerweiterungen installieren: Stellen Sie die Aidealy-Erweiterung für Cursor und ein Hintergrundprogramm für Claude Code in den IDEs Ihrer Entwickler bereit.

  3. Historische Daten laden: Lassen Sie bis zu 24 Stunden zu, damit Aidealy Ihre bisherigen Git-, Cursor- und Claude-Code-Historie (Standard 1 Jahr) laden und anreichern kann.

  4. Fragen stellen: Beginnen Sie, Ihre F&E-Daten in einfachem Englisch abzufragen, um sofortige Antworten und Einblicke zu erhalten.

  5. Leistung analysieren: Nutzen Sie die Plattform, um die Produktivität des Teams, Trends in der Codequalität, die Nutzung von KI und Engpässe bei der Lieferung zu verstehen.

  6. Workflows optimieren: Nutzen Sie die Einblicke, um die Prozesse der Codeüberprüfung zu verbessern und den Wert von KI-Codierungswerkzeugen zu maximieren.

  • Entwicklerproduktivität messen
  • Codequalität bewerten
  • Codeüberprüfung optimieren
  • ROI von KI-Tools verstehen
  • Engpässe bei der Lieferung identifizieren
  • Muster der KI-Nutzung analysieren
  • Beiträge von Ingenieuren anerkennen
  • F&E-Sichtbarkeit verbessern

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