Połącz pracę
Grupuj istotną aktywność agentów AI z dostępnymi dowodami rezultatu.
Rachunek za AI pokazuje, kto zużył więcej. TraceYield pomaga wyjaśnić dlaczego.
TraceYield łączy użycie agentów AI do programowania ze zweryfikowanymi rezultatami pracy, porównuje przebieg porównywalnych ukończonych zadań i zamienia obserwowane różnice w praktyczne rekomendacje dla zarządzających.
TraceYield wybiera organizacje do kontrolowanych pierwszych pilotaży. Ekrany produktu i liczby są ilustracyjne.
✓Początkowa koncentracja na Codex; Claude Code i GitHub Copilot są planowane✓Dataminimalizacja jako zasada✓Przegląd bezpieczeństwa przed każdym pilotażem
Ilustracyjny przykład produktu
Przegląd użycia AI i rezultatów pracy
Fikcyjny przykład z porównywalnymi ukończonymi zadaniami
Review pilotażu
Nie dane klienta
Niższe obserwowane
W porównaniu z wyższym użyciem
Mniejsza
Mierzona w review pilotażu
Zweryfikowany
Ocena kontekstowa
Przed zmianą workflowReview
- Styl promptu:Powtarzane podobne prośby
- Wzorzec użycia:Wyższe obserwowane
- Dodatkowe poprawki:Wymagana korekta
Po zmianie workflowLepszy przebieg
- Styl promptu:Dodano dane błędu
- Wzorzec użycia:Niższe obserwowane
- Dodatkowe poprawki:Mniej korekt
TraceYield łączy użycie agentów AI do programowania ze zweryfikowanymi rezultatami pracy, porównuje przebieg porównywalnych ukończonych zadań i zamienia obserwowane różnice w praktyczne rekomendacje dla zarządzających.
Porównywalne ukończone zadania (1 / 5)
Fikcyjny przykład produktu. TraceYield ocenia przebieg zadań w kontekście i nie traktuje większego użycia jako domyślnie gorszej pracy.
Jak działa TraceYield
Od aktywności agentów AI do dowodów dla zarządzania.
Porównuj w kontekście
Analizuj porównywalne ukończone zadania i rozpoznawaj znaczące różnice w przebiegu pracy.
Rekomenduj i sprawdzaj
Zamieniaj wnioski w praktyczne usprawnienia i mierz późniejszą zmianę.
Czego może dowiedzieć się zarządzanie
Najważniejsze pytania leżą między surowym użyciem a ukończoną pracą.
TraceYield zamienia konkretne przebiegi zadań w pytania zarządcze, które można omówić, sprawdzić i później zweryfikować.
Pętle powtarzanych niepowodzeń
Czy praca trwała po kolejnych błędach bez nowych danych lub zmienionej hipotezy?
Sprawdź, czy kolejne próby realnie zmieniły podejście.
Kontekst i dobór modelu
Czy ilość kontekstu i możliwości modelu pasowały do wykonywanej pracy?
Większe użycie może być uzasadnione przy złożonych zadaniach i wymaga kontekstu.
Poprawki po pracy agenta
Ile korekty, testów lub porządkowania było potrzebne po zgłoszeniu zakończenia przez agenta?
Zakończenie przez agenta nie zawsze oznacza zakończenie pracy inżynierskiej.
Raport zarządczy
Wartością jest gotowy wniosek dla zarządzających, nie wykres tokenów.
TraceYield oddziela obserwację, znaczenie, kolejny krok i sposób późniejszej oceny.
Ilustracyjny raport zarządczy
Podobne prośby były kontynuowane po tym samym błędzie bez istotnych nowych danych diagnostycznych.
Po nieudanych próbach kolejna instrukcja zmieniała się minimalnie.
Wysoka pewność w obrębie analizowanego przebiegu zadania.
Po powtarzających się błędach wymagać zmienionej hipotezy przyczyny źródłowej przed kolejnymi zmianami kodu.
Przejrzeć pięć kolejnych porównywalnych przebiegów zadań.
Kontrolowany pilotaż i zaufanie
Wystarczająco uporządkowane dla zarządzania. Wystarczająco kontrolowane dla wczesnej walidacji.
TraceYield nie jest automatycznym systemem dyscyplinarnym ani indywidualną oceną produktywności. Wnioski są oceniane w kontekście porównywalnej pracy.
Zgłoś się do pierwszego pilotażuCo daje pilotaż
- Wnioski gotowe dla kadry zarządzającej
- Praktyczne usprawnienia workflow
- Dowody i zastrzeżenia
- Przegląd przed i po zmianie
- Rekomendowane kolejne kroki
Jak pilotaż jest kontrolowany
- Uzgodnione pytanie zarządcze i zakres zespołu
- Dataminimalizacja
- Zdefiniowany dostęp
- Konfigurowalny czas przechowywania
- Przegląd bezpieczeństwa przed wdrożeniem
- Brak prostej klasyfikacji produktywności
Krótka FAQ
Pytania, które kupujący enterprise zadają jako pierwsze.
Krótkie odpowiedzi o dostępności, obsługiwanych workflow, dostępie do danych, zaufaniu i kontroli pilotażu.
Czy TraceYield jest ogólnie dostępny?
Nie. TraceYield przygotowuje ograniczoną liczbę kontrolowanych pierwszych pilotaży i nie jest jeszcze ogólnie dostępny.
Które agenty AI są obsługiwane na początku?
Początkowy rozwój koncentruje się na workflow Codex. Claude Code i GitHub Copilot są planowane jako dodatkowe integracje, ale publiczne deklaracje będą ograniczone do funkcji wdrożonych i zweryfikowanych.
Jakie informacje analizuje TraceYield i czy wymaga dostępu do kodu źródłowego?
TraceYield analizuje na wysokim poziomie aktywność agentów AI, prompty, ponowne próby, użycie kontekstu i modeli, aktywność narzędzi, dostępne dowody rezultatu oraz późniejsze poprawki, jeśli pozwala na to umowa pilotażowa. Zakres danych i ewentualny dostęp do kodu są uzgadniane przed wdrożeniem.
Czy TraceYield klasyfikuje programistów albo traktuje większe użycie jako słabą pracę?
Nie. Przebiegi zadań są oceniane kontekstowo, a uzasadniona złożoność nie jest automatycznie traktowana jako nieefektywność. Produkt nie jest prostą oceną produktywności ani narzędziem dyscyplinarnym.
Co daje pierwszy pilotaż i jak obsługiwane są prywatność oraz bezpieczeństwo?
Pilotaż daje wnioski dla zarządzających, rekomendacje, późniejszy pomiar i zastrzeżenia. Zakres, dostęp, retencja, przetwarzanie danych i wymagania bezpieczeństwa są uzgadniane przed wdrożeniem.
Konwersja
Oceniaj użycie AI w programowaniu na podstawie dowodów, nie założeń.
TraceYield wybiera ograniczoną liczbę organizacji do kontrolowanych pierwszych pilotaży i późniejszej walidacji enterprise.
Zgłoszenia pilotażowe są oceniane bezpośrednio przez zespół TraceYield. Wyślij formularz, aby bezpiecznie przekazać szczegóły. Po wysłaniu otrzymasz e-mail z potwierdzeniem i podsumowaniem zgłoszenia.