DeepSource anuncia una ronda semilla de 2,6 millones de dólares para automatizar el análisis de código estático

DeepSource anuncia una ronda semilla de 2,6 millones de dólares para automatizar el análisis de código estático

fuente profunda, miembro de la cohorte Winter 2020 Y Combinator, anunció hoy una inversión inicial de $ 2.6 millones. La compañía está creando una solución para ayudar a los desarrolladores a automatizar el análisis de código estático para encontrar ciertos errores antes de pasar por la revisión del código humano.

645 Ventures lideró la ronda con la ayuda de Y Combinator, FundersClub, Pioneer Fund, Liquid 2 Ventures y una gran cantidad de inversores individuales. La compañía había recaudado previamente $ 140,000 en capital inicial.

DeepSource está aprovechando un proceso llamado análisis estático. Los cofundadores de la empresa, Jai Pradeesh y Sanket Saurav, son ingenieros de software y consideraron que las herramientas de análisis estático que se incluyen con los paquetes de lenguaje como Python y Go son demasiado complejas y difíciles de usar. Pradeesh dijo que, como resultado, la mayoría de los desarrolladores no los han aceptado.

“Lo que estamos tratando de hacer es usar el análisis estático para averiguar si podemos automatizar las partes objetivas de la revisión del código. […] Cada vez que un desarrollador de software realiza una confirmación o introduce algún cambio en el código, DeepSource automáticamente ejecuta un análisis de ese código. Luego señala problemas como problemas de seguridad, antipatrones, problemas de rendimiento del progreso y cosas por el estilo”, explicó Pradeesh.

Al automatizar partes del proceso de revisión, permite que los revisores humanos del código se concentren en las partes menos objetivas de la revisión y encuentren una miríada de problemas incluso antes de que pase a la revisión humana. DeepSource entrega al desarrollador un informe con el error y una explicación de cómo solucionarlo.

Pero los fundadores reconocieron la monotonía de reparar constantemente el mismo tipo de errores una y otra vez. Así que crearon una herramienta de reparación automatizada llamada Autofix que revisa y corrige automáticamente un conjunto de errores comunes para el desarrollador.

Autocorrección en acción. Credito de imagen: fuente profunda

Si bien Pradeesh dice que la herramienta de automatización solo cubre alrededor del 12 % de los errores hasta el momento, parte de la inversión se destinará a ayudar a desarrollar una cobertura adicional. Por ahora, la empresa admite los lenguajes de programación Python y Go, pero planea agregar lenguajes adicionales con el tiempo. Ya lanzó una versión beta de Ruby on Rails hace un par de meses, y el soporte para JavaScript está en camino, dijo.

La compañía actualmente tiene 12 personas, incluidos los dos cofundadores, con sede en Bangalore, India, pero tiene planes de mudarse eventualmente a los EE. UU. cuando la pandemia lo permita. También planea contratar a otras 10 a 15 personas durante los próximos 12 a 18 meses, principalmente en ingeniería. La startup está trabajando con asesores de YC en la construcción de un plan de diversidad ahora, entendiendo que se encuentra en un punto fundamental de su evolución.

Él dice que la experiencia de YC le enseñó a él y a su cofundador a construir personajes de usuario más refinados para fines de diseño y marketing. En lugar de mirar el mercado de manera amplia como todos los desarrolladores, podrían comenzar a enfocarse en diferentes aspectos de ese grupo, como un gran equipo versus un gerente de ingeniería. Dijo que también aprendieron a explorar los datos de uso para comprender cosas como qué tipos de errores eran más comunes, lo que ayudó a informar la creación de la función Autofix.

Ser parte de YC también los ayudó cuando tuvieron que dejar la oficina y trabajar de forma remota a principios de este año debido a la pandemia. Pradeesh admitió que no tenía experiencia en la gestión de un equipo remoto y que sus asesores de YC lo ayudaron a sentirse cómodo con el proceso hasta el punto de que ahora tienen buenos sistemas.

“Incluimos estos procesos separados para hacer estos sprints quincenales y hemos aprendido formas de asegurarnos de que todos en el equipo se comuniquen. Ahora que hemos comenzado a implementar estos procesos, el equipo se está acostumbrando cada vez más”, dijo.


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