新智元報(bào)道

編輯：peter東

【新智元導(dǎo)讀】GitHub前掌門人押注AI編碼浪潮下的新基建，獲得6000萬美元種子輪融資，視圖打造AI生成代碼的「管理員」，成為適配編程智能體的原生開發(fā)平臺。

硅谷正在用真金白銀重寫軟件工程的底層邏輯。

2026年2月，GitHub前CEO Thomas Dohmke創(chuàng)辦的Entire以3億美元估值完成6000萬美元種子輪，領(lǐng)投方Felicis稱其為「開發(fā)工具史上最大種子輪」。

資本陣容豪華到幾乎像一場行業(yè)投票：AI編程不再只是「更強(qiáng)的助手」，它正在把研發(fā)流程逼向一次結(jié)構(gòu)性重構(gòu)——從以人類為中心的手工業(yè)協(xié)作，轉(zhuǎn)向以智能體為中心的工業(yè)化生產(chǎn)。

劃時(shí)代融資

開發(fā)工具領(lǐng)域最大種子輪誕生

2026年2月，硅谷創(chuàng)投圈迎來一枚重磅炸彈。GitHub前CEO Thomas Dohmke新創(chuàng)立的公司Entire，以3億美元估值完成6000萬美元種子輪融資。

這次投資的陣容堪稱豪華，Madrona、M12（微軟風(fēng)投）、Basis Set、Datadog創(chuàng)始人兼CEO等知名機(jī)構(gòu)和行業(yè)領(lǐng)袖齊聚，這顯示出頂級資本對賽道和團(tuán)隊(duì)的高度認(rèn)可。

而Entire究竟想解決什么問題呢？

這要從Thomas Dohmke在2021年至2025年執(zhí)掌GitHub期間的觀察說起。

在這段時(shí)間內(nèi)，他親眼見證并推動(dòng)了編程助手GitHub Copilot的崛起與普及。

然而，當(dāng)Claude Code、GPT-5.3-Codex等AI編程智能體如雨后春筍般涌現(xiàn)，終端同時(shí)運(yùn)行多個(gè)智能體成為開發(fā)者新常態(tài)時(shí)，傳統(tǒng)開發(fā)流程的裂縫開始顯現(xiàn)。

問題跟蹤系統(tǒng)本為人類規(guī)劃設(shè)計(jì)，而非機(jī)器可讀的工作單元，每天更是有不少智能體因API容量和速率限制而能力受限。

歸根到底，Github是為人類開發(fā)者設(shè)計(jì)的手工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施，早已不使用大規(guī)模使用AI編程的工業(yè)化代碼生產(chǎn)。

這導(dǎo)致的結(jié)果，便是AI生成的代碼垃圾圍城，開發(fā)者抱怨代碼的生成速度比任何人類合理理解的速度都要快。就像汽車公司用移動(dòng)裝配線取代傳統(tǒng)的手工作坊生產(chǎn)系統(tǒng)一樣，我們現(xiàn)在必須重新構(gòu)想整個(gè)軟件開發(fā)生全流程，以適應(yīng)機(jī)器成為代碼主要生產(chǎn)者的世界。

為智能體創(chuàng)建代碼裝配線

Entire的目標(biāo)是讓智能體和人類能夠協(xié)作、學(xué)習(xí)和共同交付高質(zhì)量可追溯的代碼。其目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)對所有開發(fā)者開放、可擴(kuò)展且獨(dú)立的平臺，無論你使用哪種智能體或模型。

其解決方案建立在三個(gè)核心組件上：

首先是Git兼容數(shù)據(jù)庫，能夠在單一版本控制系統(tǒng)中統(tǒng)一代碼、意圖、約束條件和推理過程。這相當(dāng)于為AI生成的代碼建立「數(shù)字基因庫」，確保每一段代碼都可追溯其來源。

其次是通用語義推理層，通過上下文圖譜實(shí)現(xiàn)多智能體協(xié)同。該技術(shù)使不同AI編碼助手能夠共享工作記憶，避免重復(fù)推理和令牌浪費(fèi)。

最后是AI原生用戶界面，徹底重構(gòu)智能體與人類的協(xié)作體驗(yàn)。從問題提出到代碼部署，整個(gè)開發(fā)生命周期都將為機(jī)器與人的交互重新設(shè)計(jì)。

融資公告同日，Entire發(fā)布了首個(gè)開源產(chǎn)品「Entire CLI」，其核心功能「Checkpoints」讓AI編程中的上下文能被持續(xù)保存。

當(dāng)前智能體會話是短暫的：提示詞存活于終端中，推理過程存于上下文窗口內(nèi)。產(chǎn)生代碼的決策、約束和迭代在你關(guān)閉會話的瞬間便消失無蹤。Git保存了變更內(nèi)容，但關(guān)于「為何如此變更」的信息卻無一保留。

Checkpoints將智能體編程時(shí)的上下文作為版本數(shù)據(jù)的一部分存入Git。

當(dāng)提交由智能體生成的代碼時(shí)，它會自動(dòng)捕獲完整會話記錄：對話記錄、提示詞、涉及文件、token使用量、工具調(diào)用等。這些上下文數(shù)據(jù)成為語義推理層的的一部分。

目前，Entire CLI已支持 Anthropic 的 Claude Code 和 Google Gemini CLI，且支持多智能體并發(fā)對話。Entire明確承諾將保持平臺「開放、可擴(kuò)展且獨(dú)立」，支持所有智能體和模型。這一戰(zhàn)略直指當(dāng)前AI編程工具可能被少數(shù)巨頭鎖定的行業(yè)擔(dān)憂。

有了Entire CLI，每次提交都可以不僅追溯到代碼差異，還能檢查產(chǎn)生它的推理過程。這意味著代碼評審時(shí)，能關(guān)注大模型推理時(shí)產(chǎn)生的意圖和約束，而不僅僅是修改的那幾行代碼。

對于企業(yè)來說，使用Entire CLI等于更好的交接，接手代碼時(shí)無需重放提示或會話即可繼續(xù)工作。同時(shí)由于包含上下文信息，編程智能體停止重復(fù)過去會話中你已糾正的錯(cuò)誤，從而減少token消耗。

實(shí)際操作Entire CLI也極為簡便。開發(fā)者只需執(zhí)行兩條命令

curl -fsSL https://entire.io/install.sh | bashentire enable

之后，你和智能體的對話，就會以結(jié)構(gòu)化的形式被自動(dòng)記錄。

「無需閱讀代碼」的未來

從技術(shù)演進(jìn)視角看，Entire的野心是為未來人機(jī)協(xié)作范式奠定基礎(chǔ)。前GitHub首席執(zhí)行官Nat Friedman在一場公開演講中表示，在大語言模型和AI智能體的飛速發(fā)展下，人類可能很快就不再需要閱讀或編寫代碼。

Friedman預(yù)測到2028年，人工智能將生成90%的代碼。這意味著當(dāng)前開發(fā)者每天編寫的代碼中，只有十分之一出自人類之手，其余都將由AI完成。

到2030年，全球軟件創(chuàng)造者群體將從目前的數(shù)千萬人擴(kuò)大到十億級別。這一擴(kuò)張將打破編程作為專業(yè)技能的門檻，使更多領(lǐng)域?qū)＜夷軌蛑苯訉⒆约旱南敕ㄞD(zhuǎn)化為軟件產(chǎn)品，而無需經(jīng)過多年的編程訓(xùn)練。

然而，這一轉(zhuǎn)型并非沒有隱憂。當(dāng)90%的代碼由AI生成時(shí)，如何確保這些代碼的安全性、可靠性和符合倫理標(biāo)準(zhǔn)？當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)故障或安全漏洞時(shí)，責(zé)任應(yīng)當(dāng)如何界定？

Friedman指出向「無需閱讀」未來的轉(zhuǎn)變將分階段漸進(jìn)發(fā)生。

第一階段，AI主要處理重復(fù)性高的樣板代碼和常見模式，釋放開發(fā)者精力專注于創(chuàng)新性工作。

第二階段，AI將承擔(dān)更復(fù)雜的重構(gòu)和優(yōu)化任務(wù)，理解現(xiàn)有代碼庫并進(jìn)行改進(jìn)。

最終階段，AI能夠自主進(jìn)行系統(tǒng)維護(hù)，包括錯(cuò)誤修復(fù)、性能優(yōu)化和架構(gòu)演進(jìn)。

如果是重復(fù)性高的代碼，那不存儲AI生成代碼時(shí)的語境尚可接受，但對于更復(fù)雜的代碼，每次修改都要重復(fù)與AI的對話才能明白修改的前因后果，將使開發(fā)變得極為困難。

而Entire公司開發(fā)的「Checkpoints」技術(shù)，能讓每段AI生成的代碼都可能攜帶其「數(shù)字譜系」，從而變得可追溯，成為未來AI編程中必不可少的基礎(chǔ)設(shè)施，這也是為何Entire會拿到這么高天使輪融資的原因所在。

而國內(nèi)的編程智能體開發(fā)廠商，也應(yīng)注意到這一需求，及時(shí)開發(fā)出帶有總結(jié)，可視化等更實(shí)用功能的Entire CLI平替。

參考資料：

https://techcrunch.com/2026/02/10/former-github-ceo-rAIses-record-60m-dev-tool-seed-round-at-300m-valuation/

https://entire.io/blog/hello-entire-world/