Tine
Branching notebook runtime for data science experiments, analytics, visualization and modeling.
ещё не прочитано
Использование
- Для кого
- Data scientists and AI agents running reproducible experiments and analytics
- Цена
- Цена не прочитана
- Активность
- Активность не прочитана
- Компания
- год основания не известен
- run reproducible data science experiments with branching notebooks
- visualize and model data with AI agent collaboration
- #4
PostHog
Ingests product data and runs AI agents to investigate issues and recommend product improvements.
24.7kне прочитаноЕсть бесплатный план2020 - #19
GrowthBook
Запускает A/B-тесты, управляет feature flags и анализирует данные продукта из вашего хранилища данных.
34.8kЖивойОт $40/польз./мес2020 - #22
ReadMe
Publishes and maintains API documentation with AI-assisted writing, version control, and developer analytics.
40.4kЖивойОт $250/мес - #25
Inspectlet
Records visitor sessions and heatmaps to show how users interact with websites.
3.5kПоддерживаетсяОт $39/мес - #47
Actian
Provides data cataloging, quality monitoring, and conversational analytics for enterprise AI systems.
89.4kне прочитаноОт $499/мес - #72
CodeRabbit
Автоматически проверяет pull requests, расставляет приоритеты по риску и сканирует на уязвимости безопасности.
24.4kне прочитаноОт $24/польз./мес2023
Что такое Tine?
Branching notebook runtime for data science experiments, analytics, visualization and modeling.
Для кого Tine?
Data scientists and AI agents running reproducible experiments and analytics
Пользуются ли Tine?
Набирает аудиторию.
Чем заменить Tine?
В категории «Инструменты разработки», по использованию: PostHog, GrowthBook, ReadMe, Inspectlet, Actian, CodeRabbit.
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.