説明
Aidealyは、実際に生産に出荷されたコードに基づいて、人間のエンジニアとAIエージェントの両方を含むR&Dワークフォースの実際の生産性を測定するために設計された包括的なプラットフォームです。これは、従来の指標がしばしば不十分であるAI時代のソフトウェア開発の可視性を得るという課題に対処します。
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このプラットフォームは、R&Dパフォーマンスを分析するための4つの主要な視点を提供します：コードの品質、AIの使用状況とコスト、コードレビューの効率です。マージされたコードを評価し、品質によって重み付けし、デプロイ後すぐに行われた修正にペナルティを課すことで、「生産性ランク」と「コード品質スコア」を計算します。また、コードレビューの貢献を評価し、徹底性を評価し、壊れたコードの遅延や承認にペナルティを課します。Aidealyは、言語やリポジトリ全体の作業の幅を追跡し、エディタ内でAIがどれだけ効果的に利用されているかを測定しますが、主な焦点は出荷されたコードにあります。
Aidealyは、コミット、プルリクエスト、レビュー、ボット対人間の検出のために、Gitプロバイダー（GitHub、GitLab、Bitbucket、Azure DevOps）などのさまざまなデータソースに接続します。また、CursorおよびClaude Codeエディタ拡張機能と統合し、プロンプト、応答、差分、承認、拒否、モデルごとのセッションあたりのトークン使用量など、AI支援コーディング信号をキャプチャします。これにより、ツールの記録に基づいてAIが開発に与える影響を詳細に理解し、AIが書いたコードと人間が入力したコードを統計的な推測ではなく、ツールの記録に基づいて区別できます。
このプラットフォームは、初回レビューまでの時間、承認までの時間、マージまでの時間を含むレビューのタイミングを分析することで、納品のボトルネックに関する洞察を提供します。どのレビュアーやチームが納品を進めているのか、どこでプロセスが停滞しているのかを特定するのに役立ちます。Aidealyはまた、AI支援セッションを領域（バックエンド、フロントエンド、テスト）、目的（計画、デバッグ、テスト作成）、および懸念（セキュリティ、パフォーマンス、コスト）によって分類し、リーダーがチームが実際にAIをどのように使用しているかを理解できるようにします。
Aidealyは、チームの規模に関係なく、すべての機能を含む単一プランで透明な席ごとの価格設定を提供します。人間のエンジニアには階層的な価格設定があり、従業員数が増えると自動的にボリュームディスカウントが適用されます。AIエージェント、チャットユーザー、および管理者席には定額料金があります。一度限りのバックフィルチャージで、過去のGit、Cursor、およびClaude Codeデータを読み込み、初日から即座に価値を提供します。このサービスはクラウドベースで、EUまたは米国でのデータ居住オプションがあり、テナントごとの隔離、専用の暗号化キー、SSOを含む堅牢なセキュリティ対策を強調し、SOC 2、ISO 27001、ISO 42001、およびGDPRの要件を満たすように設計されています。これはエンジニアリングリーダーシップのために構築されており、名前付きチャット席を介してアクセスが制御され、機密データがエンジニアに広く公開されないようにしています。
- カテゴリーAI コードレビュー・テスト
- 料金モデル座席ごとの料金
- デプロイクラウド
- プラットフォームWeb
Aidealyの主要機能
人間のエンジニアとAIエージェントの開発者生産性を測定する
品質に基づいて重み付けされた生産に出荷されたコードを分析する
コードレビューの貢献と効率を追跡する
言語やリポジトリ全体の作業の幅を評価する
エディタ（Cursor、Claude Code）におけるAIの使用効果を監視する
生産性ランクとコード品質スコアを生成する
コードレビューのプロセスにおける納品のボトルネックを特定する
モデルとエンジニアごとのAI支出を追跡する
AIが書いたコードと人間が書いたコードを区別する
Gitプロバイダー（GitHub、GitLab、Bitbucket、Azure DevOps）に接続する
CursorおよびClaude Codeエディタ拡張機能と統合する
プルリクエストごとの実作業時間を提供する
作業とAI使用状況の貢献者ごとの内訳を提供する
R&Dの洞察のための自然言語クエリをサポートする
テナントごとのデータ隔離と暗号化を保証する
Aidealyの使い方は？
Gitプロバイダーを接続する：Aidealy管理ウェブアプリを通じて、GitHub、GitLab、Bitbucket、またはAzure DevOpsアカウントをリンクします。
エディタ拡張機能をインストールする：Cursor用のAidealy拡張機能とClaude Code用のバックグラウンドプログラムを開発者のIDEに展開します。
過去のデータを読み込む：Aidealyが過去のGit、Cursor、およびClaude Codeの履歴（デフォルトは1年）を読み込み、強化するのに最大24時間かかることを許可します。
質問する：自然な英語でR&Dデータをクエリし、即座に回答と洞察を得ます。
パフォーマンスを分析する：プラットフォームを使用して、チームの生産性、コード品質の傾向、AIの使用状況、納品のボトルネックを理解します。
ワークフローを最適化する：洞察を活用してコードレビューのプロセスを改善し、AIコーディングツールの価値を最大化します。
Aidealyの使用例
- 開発者生産性の測定
- コード品質の評価
- コードレビューの最適化
- AIツールのROIの理解
- 納品のボトルネックの特定
- AI使用パターンの分析
- エンジニアの貢献を評価する
- R&Dの可視性の向上
