前GitHub執行長推Entire上線，用AI代理取代人工審程式碼

GitHub 的前執行長 Thomas Dohmke，現在要回頭挑戰老東家。他創辦的開發平台 Entire 已正式上線、開放所有開發者使用，核心主張相當大膽：程式碼交給 AI 代理去寫、去檢查，人類只要看分數，不必逐行讀程式碼。

為什麼要這樣做？因為 AI 讓寫程式的速度暴增，軟體業的老規矩跟不上了。過去工程師寫好一段修改，要送出 pull request，也就是提交給同事審查的申請，由人一行一行比對新舊差異，確認沒問題才併進正式版本。當程式大多由 AI 產出、數量多到看不完，人工審查就成了整條生產線最慢的一關。AI 寫程式的流量也讓 GitHub 本身壓力大增，文章指出它的服務中斷越來越頻繁。

Entire 的第一招，是用名為 Trails 的機制取代 pull request。公司形容它像飛機駕駛艙的抬頭顯示器：每次推送程式碼，多個 AI 代理就會依照自訂的檢驗項目自動評分。發現問題時，AI 代理自己修、再檢查，人類開發者只負責確認進度；所有項目都通過，就能直接合併，不用看程式碼本身。

打個比方，以前主管要親自看完每份報告的每一行字；現在改成讓幾位助理照著檢核表打勾，主管只看檢核表是否全部過關。Dohmke 說，Trails 把開發者的構想、AI 代理的工作軌跡和成果，都當成和程式碼同等重要的審查對象。每條 Trail 也會顯示 AI 代理花掉多少 token，也就是 AI 的運算用量。

第二招是速度。Entire 建立在今年七月宣布的分散式 Git 網路上，就是把存放程式碼的服務分散到多個地點，專為承受 AI 寫碼的大量流量而設計。公司宣稱，它的 Git 託管速度最高比 GitHub 快 89 倍、比 Cursor 快六倍。目前私人程式庫可放在美國、印度、澳洲和歐盟。

第三招叫 Continuous Memory，把開發過程的對話紀錄和程式碼存在一起，讓 AI 代理遇到問題先翻舊帳找答案，並把過去的錯誤當成教訓，不再重犯。Entire 說這最多能省下 71% 的 token。

接下來的看點有兩個：一是開發團隊敢不敢真的不看程式碼、只憑 AI 評分就合併上線，這關係到軟體品質與資安責任；二是 Entire 宣稱的速度優勢，能不能吸引受 GitHub 當機困擾的團隊搬家。