À medida que as ferramentas de codificação baseadas em IA inundam o mercado, surge uma fraqueza crítica: por padrão, como acontece com a maioria das sessões de chat LLM, elas são temporárias – assim que você fecha uma sessão e inicia uma nova, a ferramenta esquece tudo o que você estava trabalhando.
Os desenvolvedores contornaram isso fazendo com que ferramentas de codificação e agentes salvassem seu estado em markdown e arquivos de texto, mas essa solução é, na melhor das hipóteses, hackeada.
Qodoa startup de revisão de código de IA, acredita ter uma solução com o lançamento do que chama de primeiro sistema de regras inteligente do setor para governança de IA – uma estrutura que fornece aos revisores de código de IA memória organizacional persistente.
O novo sistema, anunciado hoje como parte do Qodo 2.1, substitui arquivos de regras estáticos e mantidos manualmente por uma camada de governança inteligente. Ele gera regras automaticamente a partir de padrões de código reais e decisões de revisão anteriores, mantém continuamente a integridade das regras, aplica padrões em cada revisão de código e mede o impacto no mundo actual.
Para Itamar Friedman, CEO e cofundador da Qodo, o lançamento representa um momento essential não apenas para sua empresa, mas para todo o espaço de ferramentas de desenvolvimento de IA.
“Acredito fortemente que este nosso anúncio é o mais importante que já fizemos”, disse Friedman em entrevista ao VentureBeat.
O problema da ‘Lembrança’
Para explicar a limitação das atuais ferramentas de codificação de IA, Friedman invoca o filme de Christopher Nolan de 2000 Lembrançaem que o protagonista sofre de perda de memória de curto prazo e deve tatuar notas em seu corpo para lembrar informações cruciais.
“Cada vez que você liga para eles, é uma máquina que acorda do zero”, disse Friedman sobre os atuais assistentes de codificação de IA. “Portanto, tudo o que ele pode fazer é, antes de dormir e reiniciar, escrever tudo o que fez em um arquivo.”
Essa abordagem – salvar contexto em arquivos de markdown como brokers.md ou guardanapo.md – tornou-se uma solução alternativa comum entre desenvolvedores que usam ferramentas como Claude Code e Cursor. Mas Friedman argumenta que este método falha à escala empresarial.
“Pense em um software program pesado onde agora você tem, digamos, 100 mil desses post-its”, disse ele. “Alguns deles são post-its. Alguns deles são grandes explicações. Alguns deles são histórias. Você acorda e recebe uma tarefa. A primeira coisa que [the AI] está fazendo é estatisticamente começar a procurar os memorandos certos… É muito melhor do que não tê-los. Mas é muito aleatório.”
De apátrida a estatal
A evolução das ferramentas de desenvolvimento de IA seguiu uma trajetória clara, de acordo com Friedman: do preenchimento automático (GitHub Copilot) à pergunta e resposta (ChatGPT), à codificação de agentes dentro do IDE (Cursor) e às capacidades de agentes em todos os lugares (Claude Code). Mas ele afirma que todos estes permanecem fundamentalmente apátridas.
“Para que o desenvolvimento de software program realmente revolucione a forma como fazemos o desenvolvimento de software program para software program do mundo actual, ele precisa ser uma máquina com estado”, disse Friedman.
O principal desafio, explicou ele, é que a qualidade do código é inerentemente subjetiva. Organizações diferentes têm padrões diferentes e até mesmo equipes da mesma empresa podem abordar os problemas de maneira diferente.
“Para realmente alcançar um alto nível de automação, você precisa ser capaz de personalizar os requisitos específicos da empresa”, disse Friedman. “Você precisa ser capaz de fornecer código de alta qualidade. Mas a qualidade é subjetiva.”
A resposta de Qodo é o que Friedman descreve como “memória que é construída ao longo de um longo tempo e é acessível aos agentes de codificação, e então eles podem cutucar e verificar se o que estão realmente fazendo está de acordo com as necessidades subjetivas da empresa”.
Como funciona o sistema de regras do Qodo
O Sistema de Regras da Qodo estabelece o que a empresa chama de fonte unificada de verdade para padrões de codificação organizacional. O sistema inclui vários componentes principais:
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Descoberta automática de regras: Um agente de descoberta de regras gera padrões a partir de bases de código e recebe suggestions de solicitações, eliminando a autoria handbook de arquivos de regras.
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Manutenção Inteligente: Um Agente Especialista em Regras identifica continuamente conflitos, duplicatas e padrões desatualizados para evitar o que a empresa chama de “decadência de regras”.
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Aplicação escalonável: As regras são aplicadas automaticamente durante a revisão do código da solicitação pull, com correções recomendadas fornecidas aos desenvolvedores.
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Análise do mundo actual: As organizações podem acompanhar as taxas de adoção, tendências de violação e métricas de melhoria para provar que os padrões estão sendo seguidos.
Friedman enfatizou que isso representa uma mudança basic na forma como as ferramentas de revisão de código de IA operam. “É a primeira vez que a ferramenta de revisão de código de IA passa de reativa para proativa”, disse ele.
O sistema apresenta regras com base em padrões de código, práticas recomendadas e sua própria biblioteca e, em seguida, apresenta-as aos líderes técnicos para aprovação. Uma vez aceitas, as organizações recebem estatísticas sobre adoção de regras e violações em toda a sua base de código.
Uma conexão mais estreita entre memória e agentes
O que distingue a abordagem de Qodo, de acordo com Friedman, é a forma como o sistema de regras se integra com os próprios agentes de IA – em vez de tratar a memória como um recurso externo através do qual a IA deve pesquisar.
“Na Qodo, essa memória e os agentes estão muito mais conectados, como temos em nosso cérebro”, disse Friedman. “Há muito mais estrutura nisso… onde diferentes partes estão bem conectadas e não separadas.”
Friedman observou que Qodo aplica técnicas de ajuste fino e aprendizado por reforço a este sistema integrado, que ele credita à empresa por ter alcançado uma melhoria de 11% na precisão e recall em relação a outras plataformas, identificando com sucesso 580 defeitos em 100 PRs de produção do mundo actual.
Friedman ofereceu uma previsão para a indústria: “Quando você olha para um ano à frente, ficará muito claro que, quando começamos 2026, estávamos em máquinas sem estado que estão tentando hackear como elas interagem com a memória. E teremos uma forma muito acoplada até o last de 2026, e o Qodo 2.1 é o primeiro plano de como fazer isso”.
Implantação empresarial e preços
A Qodo se posiciona como uma empresa que prioriza a empresa, oferecendo diversas opções de implantação. As organizações podem implantar o sistema inteiramente dentro de sua própria infraestrutura por meio de nuvem ou VPN, usar uma opção SaaS de locatário único, onde Qodo hospeda uma instância isolada, ou optar pelo SaaS tradicional de autoatendimento.
As regras e os arquivos de memória podem residir onde quer que a empresa exija – em sua própria infraestrutura de nuvem ou hospedados pela Qodo – atendendo às preocupações de governança de dados que os clientes corporativos normalmente levantam.
Quanto aos preços, a Qodo mantém o seu modelo existente baseado em assentos com cotas de uso. Atualmente a empresa oferece três níveis de preços: um plano de desenvolvedor gratuito para indivíduos com 30 avaliações de PR por mês, um plano de equipes de US$ 38 por usuário por mês (com economia de 21% disponível para faturamento anual) que inclui 20 PRs por usuário mensalmente e 2.500 créditos IDE/CLI e um plano empresarial com preço personalizado com preços entre em contato conosco que adiciona recursos como reconhecimento de contexto de vários repositórios, opções de implantação no native, SSO e suporte prioritário.
Friedman reconheceu o debate em curso na indústria sobre se o preço baseado em assentos faz sentido numa period de agentes de IA, mas disse que a empresa planeia abordar este tópico de forma mais abrangente ainda este ano.
“Se você obtém mais valor, paga mais”, disse Friedman. “Se você não fizer isso, então estamos todos bem.”
Resposta antecipada do cliente
Ofer Morag Brin, da empresa de tecnologia de RH Hibob, um dos primeiros usuários do Sistema de Regras, relatou resultados positivos em um comunicado à imprensa que Qodo compartilhou com VentureBeat antes do lançamento.
“O Sistema de Regras de Qodo não apenas trouxe à tona os padrões que havíamos espalhados por diferentes lugares; ele os operacionalizou”, disse Brin. “O sistema reforça continuamente a forma como nossas equipes realmente revisam e escrevem código, e estamos vendo uma consistência mais forte, uma integração mais rápida e melhorias mensuráveis na qualidade da revisão entre as equipes”.
Fundada em 2018, a Qodo levantou US$ 50 milhões de investidores, incluindo TLV Companions, Vine Ventures, Susa Ventures e Sq. Peg, com investidores anjos da OpenAI, Shopify e Snyk.
