Macroscope

在软件开发中，有一个长期存在的矛盾：工程师的时间本该用于构建，却被大量消耗在“围绕工作的那些工作”上——写周报、开同步会、解释代码变更、回答“我们这周干了啥？”。

现在，一群曾亲手打造过知名技术产品的创业者，带着他们的新工具回来了。

周三，前 Twitter 消费者产品主管 Kayvon Beykpour 联合 Joe Bernstein 和 Rob Bishop 正式推出 Macroscope ——一款 AI 驱动的“代码理解引擎”，帮助工程团队更高效地管理开发流程，同时让非技术领导者也能实时掌握产品进展。

这不是另一个代码审查插件，也不是简单的 PR 自动摘要工具。Macroscope 的目标是：

让代码本身成为组织中最可靠的信息源，并通过 AI 将其转化为可理解、可行动的知识。

团队背景：从 Periscope 到 Magic Pony 的连续创业者

Macroscope 的创始团队堪称“硅谷老兵局”：

• Kayvon Beykpour 与 Joe Bernstein 是直播应用 Periscope 的联合创始人，该产品于 2015 年被 Twitter 收购。此后，Kayvon 在 Twitter 担任消费者产品负责人长达七年。
• Rob Bishop 是机器学习公司 Magic Pony Technology 的联合创始人，该公司专注于计算机视觉，2016 年被 Twitter 收购；他也是 Raspberry Pi 的首位员工。

三人共同经历过从初创到大公司的完整周期，亲身体验过“随着团队规模扩大，沟通成本指数级上升”的痛苦。

“在我工作的每一家公司，无论是初创企业还是像 Twitter 这样拥有数千名工程师的大型组织，我都花大量时间去搞清楚‘到底发生了什么’。”
—— Kayvon Beykpour

这种经历催生了 Macroscope：一个他们“希望在早期就拥有的工具”。

核心问题：谁真正知道代码库里发生了什么？

今天的开发流程高度碎片化：

• 任务记录在 Jira 或 Linear；
• 交流发生在 Slack；
• 决策分散在会议纪要和口头沟通中；
• 而真正的实现，藏在 GitHub 的提交历史里。

结果是：

• 工程师被迫频繁中断编码，撰写更新、参加状态会；
• 管理者难以获得准确、及时的项目视图；
• 新成员入职慢，因为文档滞后，系统复杂。

Macroscope 的理念很直接：
既然所有真实变更都体现在代码中，为什么不直接从代码出发重建认知？

Macroscope 如何工作？

Macroscope 通过深度集成 GitHub 及主流开发工具（如 Slack、Linear、Jira），构建一个统一的“感知层”，自动分析开发活动并生成结构化洞察。

其核心技术分为三步：

1. 代码遍历（Code Traversal）

Macroscope 使用抽象语法树（AST）解析代码，逐层遍历函数、类、模块之间的依赖关系，构建整个代码库的语义图谱。

这意味着它不仅能“看到”某段代码改了什么，还能理解：

• 它影响了哪些其他组件？
• 是否引入了潜在运行时风险？
• 是否违背了已有架构约定？

2. 上下文融合

将代码变更与 PR 描述、评论、任务链接、CI/CD 日志等元数据结合，形成完整的上下文快照。

3. AI 推理与总结

基于上述结构化信息，调用大型语言模型（LLM）执行两类任务：

• 面向工程师：发现 bug、生成 PR 总结、回答调试问题；
• 面向管理者：输出产品进展摘要、识别资源分配偏差、响应自然语言查询。

整个过程无需人工干预，且可在离线或私有部署环境中运行。

实际功能：为两类用户创造价值

✅ 对工程师：减少噪音，提升效率

• 智能代码审查：在 PR 中自动识别潜在 bug，尤其是运行时错误（如空指针、类型不匹配、API 误用）；
• 自动生成 PR 总结：基于变更内容输出简洁、准确的技术摘要，替代手动编写描述；
• 代码研究助手：支持自然语言提问，例如：“上次谁修改了支付网关逻辑？”、“这个服务依赖哪些外部 API？”；
• 低噪声输出：相比同类工具，显著减少无效评论干扰。

✅ 对产品与管理团队：透明化工程进展

• 实时产品更新摘要：从每日提交到周度报告，自动生成可读性强的进展概览；
• 生产力趋势分析：可视化团队输出节奏，包括人类与 AI 代理的工作占比；
• 真实优先级揭示：对比计划任务与实际编码行为，暴露资源错配问题；
• 自然语言问答：CEO 或 PM 可直接问：“我们这周完成了什么？” 而不必打扰工程师。

“你可以用自然语言提问，无论你的技术能力如何。”
—— Kayvon Beykpour

技术优势：更高检出率，更低噪声

为了验证效果，Macroscope 团队进行了一项内部基准测试：

关键结果如下：

• Bug 检出率最高：Macroscope 成功捕获的数据集中 bug 数量比第二名多出 5%；
• 评论量最少之一：平均每 PR 生成的审查评论比 CodeRabbit 少 75%，大幅降低评审噪音；
• 专注关键问题：不过度关注格式、命名等主观问题，聚焦真正影响功能的缺陷。

团队已在其公开博客中分享完整方法论，并承诺将持续发布后续基准测试结果。

商业模式与客户现状

• 定价：起价 $30/活跃开发者/月，最低 5 个席位；
• 企业版：支持定制集成、私有部署与 SLA 保障；
• 平台要求：需使用 GitHub Cloud。

目前已有包括 XMTP、Things、United Masters、Class.com、Seed.com、ParkHub、A24 Labs 等公司在使用 Macroscope。

融资与未来方向

Macroscope 最近完成 3000 万美元 A 轮融资，由 Lightspeed Venture Partners 的 Michael Mignano 领投，Adverb、Thrive Capital 和 Google Ventures 跟投，累计融资达 4000 万美元。

未来规划包括：

• 扩展对更多开发工具链的支持；
• 增强多仓库、微服务架构下的跨项目理解能力；
• 从“理解代码”迈向“辅助构建”，逐步支持自动化重构、安全建议等功能。