Mantan CEO GitHub Thomas Dohmke telah mengamankan putaran pendanaan awal sebesar $60 juta yang mencatat rekor untuk meluncurkan Entire, sebuah platform sumber terbuka yang dibangun untuk melacak dan mengelola volume kode yang dihasilkan AI yang semakin meningkat dan tidak lagi dapat ditinjau secara manual oleh pengembang.
Mantan CEO GitHub Thomas Dohmke mengumumkan bahwa dia telah mengamankan putaran pendanaan awal sebesar $60 juta yang mencatat rekor untuk Entire, sebuah platform pengembang sumber terbuka yang dibuat untuk melacak dan mengelola volume kode yang dihasilkan AI yang berkembang pesat.
Perusahaan ini diposisikan sebagai lapisan infrastruktur untuk industri perangkat lunak di mana agen kini menghasilkan kode lebih cepat daripada manusia dapat meninjaunya.
Menurut perusahaan, kemajuan terbaru dalam model pengkodean berbasis agen—dari Claude Code dengan Opus 4.6 hingga GPT‑5.3‑Codex dari OpenAI dan Cursor’s Composer 1.5—telah mempercepat laju pembuatan kode otomatis. Pengembang semakin mengorkestrasi beberapa agen melalui alur kerja berbasis terminal, sementara pengembangan berbasis spesifikasi dan eksekusi agen paralel menghasilkan ratusan varian kode sekaligus. Akibatnya, volume besar kode dikirim tanpa tinjauan manusia, mengekspos keterbatasan siklus pengembangan perangkat lunak yang dirancang untuk kolaborasi manusia dengan manusia daripada output yang dihasilkan mesin.
Rilis pertama Entire, yang disebut Checkpoints, dirancang untuk mengatasi kesenjangan ini dengan menangkap seluruh konteks sesi pengkodean agen. Alih-alih kehilangan prompt, langkah penalaran, keputusan, dan batasan saat sesi berakhir, Checkpoints mencatat informasi ini sebagai data terstruktur dan versi yang terkait dengan commit Git. Ini memungkinkan pengembang untuk mengaudit bagaimana kode diproduksi, melacak maksud di balik perubahan, dan mengurangi duplikasi penalaran antar sesi. Alat ini saat ini mendukung Claude Code dan Gemini CLI, dengan integrasi untuk Codex, Cursor CLI, dan GitHub yang direncanakan.
Entire Bertujuan Membangun Platform Pengembang Berikutnya untuk Kolaborasi Agen-Manusia
Putaran pendanaan awal—dipimpin oleh Felicis dengan partisipasi dari Madrona, M12, Basis Set, 20VC, Cherry Ventures, Picus Capital, Global Founders Capital, dan beberapa operator industri—menilai Entire sebesar $300 juta saat peluncuran, menandai pendanaan awal terbesar yang pernah ada untuk startup alat pengembang.
Thomas Dohmke, yang meninggalkan GitHub pada Agustus lalu setelah empat tahun, berpendapat bahwa platform yang ada tidak dibangun untuk dunia di mana agen menulis sebagian besar kode, dan bahwa alat baru diperlukan untuk memastikan pengembang dapat mempercayai, memeriksa, dan mengelola output yang dihasilkan mesin.
Perusahaan ini membingkai misinya sebagai membangun platform pengembang berikutnya untuk kolaborasi agen-manusia, dengan Checkpoints berfungsi sebagai fondasi untuk lapisan penalaran semantik yang lebih luas yang mendukung alur kerja multi-agen dan otonomi jangka panjang.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Eks-CEO GitHub Mengumumkan Rekor $60M Untuk Meluncurkan ‘Entire,’ Platform Berikutnya Untuk Pengembangan Perangkat Lunak Berbasis AI
Secara Singkat
Mantan CEO GitHub Thomas Dohmke telah mengamankan putaran pendanaan awal sebesar $60 juta yang mencatat rekor untuk meluncurkan Entire, sebuah platform sumber terbuka yang dibangun untuk melacak dan mengelola volume kode yang dihasilkan AI yang semakin meningkat dan tidak lagi dapat ditinjau secara manual oleh pengembang.
Mantan CEO GitHub Thomas Dohmke mengumumkan bahwa dia telah mengamankan putaran pendanaan awal sebesar $60 juta yang mencatat rekor untuk Entire, sebuah platform pengembang sumber terbuka yang dibuat untuk melacak dan mengelola volume kode yang dihasilkan AI yang berkembang pesat.
Perusahaan ini diposisikan sebagai lapisan infrastruktur untuk industri perangkat lunak di mana agen kini menghasilkan kode lebih cepat daripada manusia dapat meninjaunya.
Menurut perusahaan, kemajuan terbaru dalam model pengkodean berbasis agen—dari Claude Code dengan Opus 4.6 hingga GPT‑5.3‑Codex dari OpenAI dan Cursor’s Composer 1.5—telah mempercepat laju pembuatan kode otomatis. Pengembang semakin mengorkestrasi beberapa agen melalui alur kerja berbasis terminal, sementara pengembangan berbasis spesifikasi dan eksekusi agen paralel menghasilkan ratusan varian kode sekaligus. Akibatnya, volume besar kode dikirim tanpa tinjauan manusia, mengekspos keterbatasan siklus pengembangan perangkat lunak yang dirancang untuk kolaborasi manusia dengan manusia daripada output yang dihasilkan mesin.
Rilis pertama Entire, yang disebut Checkpoints, dirancang untuk mengatasi kesenjangan ini dengan menangkap seluruh konteks sesi pengkodean agen. Alih-alih kehilangan prompt, langkah penalaran, keputusan, dan batasan saat sesi berakhir, Checkpoints mencatat informasi ini sebagai data terstruktur dan versi yang terkait dengan commit Git. Ini memungkinkan pengembang untuk mengaudit bagaimana kode diproduksi, melacak maksud di balik perubahan, dan mengurangi duplikasi penalaran antar sesi. Alat ini saat ini mendukung Claude Code dan Gemini CLI, dengan integrasi untuk Codex, Cursor CLI, dan GitHub yang direncanakan.
Entire Bertujuan Membangun Platform Pengembang Berikutnya untuk Kolaborasi Agen-Manusia
Putaran pendanaan awal—dipimpin oleh Felicis dengan partisipasi dari Madrona, M12, Basis Set, 20VC, Cherry Ventures, Picus Capital, Global Founders Capital, dan beberapa operator industri—menilai Entire sebesar $300 juta saat peluncuran, menandai pendanaan awal terbesar yang pernah ada untuk startup alat pengembang.
Thomas Dohmke, yang meninggalkan GitHub pada Agustus lalu setelah empat tahun, berpendapat bahwa platform yang ada tidak dibangun untuk dunia di mana agen menulis sebagian besar kode, dan bahwa alat baru diperlukan untuk memastikan pengembang dapat mempercayai, memeriksa, dan mengelola output yang dihasilkan mesin.
Perusahaan ini membingkai misinya sebagai membangun platform pengembang berikutnya untuk kolaborasi agen-manusia, dengan Checkpoints berfungsi sebagai fondasi untuk lapisan penalaran semantik yang lebih luas yang mendukung alur kerja multi-agen dan otonomi jangka panjang.