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Aidealy

Aidealy mide la productividad real de las fuerzas laborales de I+D, incluyendo tanto ingenieros humanos como agentes de IA, al analizar el código que entregan. Proporciona información sobre la calidad del código, el uso de IA y los cuellos de botella en la entrega, ayudando a los líderes de ingeniería a comprender el rendimiento del equipo. La plataforma ofrece precios transparentes por asiento con descuentos por volumen y una garantía de devolución de dinero de 30 días.

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Captura de pantalla de Aidealy
Captura de pantalla de Aidealy

Aidealy es una plataforma integral diseñada para medir la productividad real de las fuerzas laborales de I+D, abarcando tanto ingenieros humanos como agentes de IA, basada en el código que realmente envían a producción. Aborda el desafío de obtener visibilidad en el desarrollo de software en la era de la IA, donde las métricas tradicionales a menudo son insuficientes.

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La plataforma ofrece cuatro lentes clave para analizar el rendimiento de I+D: calidad del código, uso y costo de IA, y eficiencia en la revisión de código. Calcula un "Rango de Productividad" y un "Puntuación de Calidad del Código" evaluando el código fusionado, ponderándolo por calidad y penalizando las correcciones realizadas poco después del despliegue. También evalúa las contribuciones a la revisión de código, acreditando la exhaustividad y penalizando los retrasos o las aprobaciones de código defectuoso. Aidealy rastrea la amplitud del trabajo a través de lenguajes y repositorios, y mide cuán efectivamente se utiliza la IA en el editor, aunque el enfoque principal sigue siendo el código enviado.

Aidealy se conecta a diversas fuentes de datos, incluidos proveedores de Git (GitHub, GitLab, Bitbucket, Azure DevOps) para commits, solicitudes de extracción, revisiones y detección de bots versus humanos. También se integra con las extensiones del editor Cursor y Claude Code para capturar señales de codificación asistida por IA, como indicaciones, respuestas, diferencias, aceptaciones, rechazos y uso de tokens por sesión por modelo. Esto permite una comprensión detallada del impacto de la IA en el desarrollo, separando el código escrito por IA del código escrito por humanos basado en registros de herramientas, no en conjeturas estadísticas.

La plataforma proporciona información sobre los cuellos de botella en la entrega al analizar el tiempo de revisión, incluyendo el tiempo hasta la primera revisión, el tiempo hasta la aprobación y el tiempo hasta la fusión. Ayuda a identificar qué revisores y equipos mantienen la entrega en movimiento y dónde podrían estar estancándose los procesos. Aidealy también clasifica las sesiones asistidas por IA por área (backend, frontend, pruebas), propósito (planificación, depuración, escritura de pruebas) y preocupaciones (seguridad, rendimiento, costo), permitiendo a los líderes comprender cómo sus equipos están utilizando realmente la IA.

Aidealy ofrece precios transparentes por asiento con un único plan que incluye todas las características, independientemente del tamaño del equipo. Los precios son escalonados para ingenieros humanos, con descuentos por volumen que se aplican automáticamente a medida que crece el número de empleados. Los agentes de IA, usuarios de Chat y asientos de Admin tienen tarifas fijas. Un cargo único por carga histórica carga datos históricos de Git, Cursor y Claude Code, proporcionando valor inmediato desde el primer día. El servicio es basado en la nube, con opciones de residencia de datos en la UE o EE. UU., y enfatiza medidas de seguridad robustas, incluyendo aislamiento por inquilino, claves de cifrado dedicadas y SSO, con un programa diseñado para cumplir con los requisitos de SOC 2, ISO 27001, ISO 42001 y GDPR. Está construido para el liderazgo en ingeniería, con acceso controlado a través de asientos de chat nombrados, asegurando que los datos sensibles no estén expuestos ampliamente a los ingenieros.

  • CategoríaRevisión de código y pruebas con IA
  • Modelo de preciosPor asiento
  • ImplementaciónNube
  • PlataformasWeb

  • Medir la productividad de los desarrolladores para ingenieros humanos y agentes de IA

  • Analizar el código enviado a producción, ponderado por calidad

  • Rastrear las contribuciones y la eficiencia en la revisión de código

  • Evaluar la amplitud del trabajo a través de lenguajes y repositorios

  • Monitorear la efectividad del uso de IA en editores (Cursor, Claude Code)

  • Generar Rango de Productividad y Puntuación de Calidad del Código

  • Identificar cuellos de botella en los procesos de revisión de código

  • Rastrear el gasto en IA por modelo e ingeniero

  • Separar el código escrito por IA del código escrito por humanos

  • Conectarse a proveedores de Git (GitHub, GitLab, Bitbucket, Azure DevOps)

  • Integrarse con las extensiones del editor Cursor y Claude Code

  • Proporcionar horas prácticas por solicitud de extracción

  • Ofrecer un desglose por contribuyente del trabajo y uso de IA

  • Soportar consultas en lenguaje natural para obtener información de I+D

  • Asegurar el aislamiento y cifrado de datos por inquilino

  1. Conectar Proveedor de Git: Vincula tu cuenta de GitHub, GitLab, Bitbucket o Azure DevOps a través de la aplicación web de administración de Aidealy.

  2. Instalar Extensiones del Editor: Despliega la extensión de Aidealy para Cursor y un programa en segundo plano para Claude Code en los IDE de tus desarrolladores.

  3. Cargar Datos Históricos: Permite hasta 24 horas para que Aidealy cargue y enriquezca tu historial pasado de Git, Cursor y Claude Code (por defecto 1 año).

  4. Hacer Preguntas: Comienza a consultar tus datos de I+D en inglés simple para obtener respuestas e información inmediata.

  5. Analizar Rendimiento: Utiliza la plataforma para comprender la productividad del equipo, las tendencias de calidad del código, el uso de IA y los cuellos de botella en la entrega.

  6. Optimizar Flujos de Trabajo: Aprovecha la información para mejorar los procesos de revisión de código y maximizar el valor de las herramientas de codificación asistida por IA.

  • Medir la Productividad de los Desarrolladores
  • Evaluar la Calidad del Código
  • Optimizar la Revisión de Código
  • Entender el ROI de las Herramientas de IA
  • Identificar Cuellos de Botella en la Entrega
  • Analizar Patrones de Uso de IA
  • Acreditar Contribuciones de Ingenieros
  • Mejorar la Visibilidad de I+D

Reseñas de Aidealy

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