Superpositional
Analyzes code changes against system architecture to detect impact, broken dependencies, and design risks before and after merge.
ещё не прочитано
Использование
- Для кого
- Engineering teams analyzing code changes and their system-wide impact
- Цена
- Цена не прочитана
- Активность
- Активность не прочитана
- Компания
- год основания не известен
- Формат
- API
- detect breaking changes and missing dependencies before merging code
- trace root causes of bugs through system dependencies
- identify what components are affected by each code change
- #5
PostHog
Принимает данные продукта и запускает AI-агентов для исследования проблем и рекомендации улучшений продукта.
24.7kне прочитаноЕсть бесплатный план2020 - #23
GrowthBook
Запускает A/B-тесты, управляет feature flags и анализирует данные продукта из вашего хранилища данных.
34.8kЖивойОт $40/польз./мес2020 - #27
Weights & Biases
Отслеживает эксперименты машинного обучения, управляет моделями и наборами данных, мониторит AI-приложения в production.
21.2kПоддерживаетсяОт $60/мес - #28
ReadMe
Публикует и поддерживает документацию API с помощью написания с поддержкой ИИ, контроля версий и аналитики разработчиков.
40.4kЖивойОт $250/мес - #35
Inspectlet
Записывает сеансы посетителей и тепловые карты, показывающие, как пользователи взаимодействуют с веб-сайтами.
3.5kПоддерживаетсяОт $39/мес - #64
Actian
Предоставляет каталогизацию данных, мониторинг качества и диалоговую аналитику для корпоративных систем AI.
89.4kне прочитаноОт $499/мес
Что такое Superpositional?
Analyzes code changes against system architecture to detect impact, broken dependencies, and design risks before and after merge.
Для кого Superpositional?
Engineering teams analyzing code changes and their system-wide impact
Пользуются ли Superpositional?
Набирает аудиторию.
Чем заменить Superpositional?
В категории «Инструменты разработки», по использованию: PostHog, GrowthBook, Weights & Biases, ReadMe, Inspectlet, Actian.
Как мы читаем инструмент
Без голосов, без отзывов, без заявлений вендора. Каждую неделю краулер читает собственный сайт инструмента и несколько публичных реестров, а слова на карточке - полосы над тем, что он прочитал.
- Использование: визиты на сайт (оценка), установки из npm и PyPI, присутствие в отчёте Chrome об использовании.
- Активность: последний релиз на GitHub, npm или PyPI; самая свежая датированная страница сайта; открытые вакансии на публичной доске.
- Цена: собственная страница цен вендора, прочитанная с датой. Число печатается, только если оно есть на той странице.
- Строку и сценарии пишем мы сами по главной странице, по одной на строку, и отбраковываем, когда они повторяют маркетинг вендора.
Как AI-ассистенты читают каждый сайт - чтение, о котором нас спрашивают вендоры, - на отдельной странице видимости каждого инструмента.