AI 版 GitHub 种子轮拿了 6000 万美金，7 人做的 AI 口语教练突破 1000 万美金 ARR

Agent 的快速发展，让为 AI 而构建基础设施成为最近一个非常明显的趋势，我之前介绍过多个专为 AI 构建（而非人类）快速发展的产品《Wabi 创始人的 7 个预测火了，给 AI 做的数据库 ARR 一年涨了6 倍》，现在 AI 版的 Github 也来了。

在去年离开担任了 4 年 Github CEO 的 Thomas Dohmke 如今再次创业，做的方向就是 AI 版的 Github，昨天正式官宣其新创立的公司 Entire 完成了 6000 万美金的种子轮融资，估值达到了 3 亿美金。

此次融资由 Felicis 领投，Madrona、M12、Basis Set、20VC 以及像 YC CEO Garry Tan 等一大堆个人天使跟投。

Thomas Dohmke 在官方博客里说，开发者的游戏规则已经完全改变，仅在过去几个月里，开发者的基本角色就已经被重构。从 Anthropic 的 Claude Code 与 Opus 4.6，到 OpenAI 最新的 GPT-5.3-Codex 代理式编码模型，再到 Cursor 的 Composer 1.5 等等，代理式智能的进步彻底改变了编程流程。

终端正成为新的重心，开发者可以同时在多个终端窗口中指挥大量代理。规范驱动的开发正成为代码生成的主要驱动力。现在，代理可以并行互操作，同时生成和评估数百个变体。因此，大量代码的生成速度比任何人能够合理理解的速度都要快。

然而时至今日，我们仍依赖于在云计算时代之前构建的软件开发生命周期，该生命周期本质上是为人类之间的协作而设计的。裂缝正在显现。问题是为人类规划和跟踪而设计的，并非作为结构化、机器可读的工作单元。Git 仓库从未扩展到对开发者在 AI 时代构建的所有内容进行版本控制。拉取请求根本无法适应大型单仓库。

每天，智能体都因集中式 API 容量和速率限制而受阻和受限。事实是：整个软件生态系统正被一个从一开始就不是为 AI 时代设计的手动生产系统所制约。一个无法为未来进行改造的系统。

就像汽车公司用移动装配线取代传统的手工生产系统一样，我们现在必须为机器成为代码主要生产者的世界重新构想整个软件开发生命周期。为智能体时代打造装配线。

因此，Entire 的目标是打造全球下一个开发者平台，让智能体和人类能够协作、学习并共同交付成果。这将是一个开放、可扩展且独立的平台，面向每一位开发者，无论你使用何种智能体或模型。

Thomas Dohmke 说，Entire 的整个体系将基于三个关键组件：一个兼容 Git 的数据库，它在单一的版本控制系统中统一代码、意图、约束和推理；一个通用语义推理层，通过上下文图实现多智能体协调；以及一个 AI 原生的软件开发生命周期，为智能体与人类协作重塑软件开发流程。

Entire 发布的首款产品是一款名为 Checkpoints 的开源工具，该工具会自动将智能体为软件项目提交使用的每一段软件与创建它的上下文（包括提示和记录）进行配对。其理念是让人类开发者能够审查、搜索，甚至可能从 AI 的行为原因中学习。

其工作原理是，Checkpoints 以支持 Git 的 CLI 形式运行。在代理生成的每次提交时，它都会写入一个结构化的检查点对象，并将其与提交的 SHA 关联起来。代码保持完全不变，我们只是将上下文作为一等元数据添加进去。当你推送提交时，Checkpoints 也会将此元数据推送到一个单独的分支（entire/checkpoints/v1），从而在你的仓库中为你提供一个完整的、仅追加的审计日志。因此，现在每个更改不仅可以追溯到差异，还可以追溯到产生该更改的推理过程。

它希望帮助开发者更好地处理由 AI 编程代理生成的大量软件。如今，热门的开源项目尤其被建议的代码贡献所淹没，这些贡献可能是也可能不是 AI 垃圾——即设计不佳且可能无法使用的代码。

Checkpoints 具有可追溯性、快速评审、更好的交接、减少 token 浪费以及支持并发代理会话等特点。因此，Entire 这个产品也被很多人称为是 AI 时代的 Github。

Felicis 在投资博客里说，软件工程师的角色已经从编程转变为编排。现在，智能体负责编写、审查、测试、保障安全和部署软件。但仅仅将智能体接入现有的工作流程，开始让人感觉像是在手工工坊里装上传送带。结果就是复杂性、脆弱性和认知负担过重。

工程师最终要管理不断增加的工具群，而共享的上下文逐渐消失，代码质量和安全性也随之下降。因为事实是：如今开发者和智能体主要依赖的平台是为人类之间的协作而构建的。因此，整个软件生态系统被那些从一开始就不是为 AI设计的平台所束缚。现在是时候为软件开发打造一个全新的、原生支持 AI 的家园了。Felicis 认为，而打造这样一个平台，没有人比 Thomas Dohmke 和他组建的团队更合适了。

而在 AI 语言学习这块，我之前介绍过多个 AI 产品，比方说 Speak 已经突破了 1 亿美金 ARR《Speak 突破 1 亿美金 ARR，AI 帮你接电话看短信如何拿 3000 多万美金》，一个专注于练习口语的 AI 产品在过去一年涨了 100 多倍的 ARR《Manus 的收购价或达 40-60 亿美金？AI 练口语一年 ARR 涨了 100 多倍》。

现在，又一个通过 AI 语音教练来帮助你练习口语的语言学习产品，在只有 7 个人团队的情况下做到了超 1000 万美金的 ARR。其产品的核心是一个 AI 驱动的发音与语音教练，提供了