Entire ne se contente plus d'accompagner GitHub : elle l'affronte désormais. Le 26 octobre, la start-up de Thomas Dohmke, qui dirigeait GitHub jusqu'à l'an dernier, a ouvert ce qu'elle appelle une forge Git, pensée pour les équipes dont les agents de programmation produisent des modifications plus vite que les humains ne peuvent les lire. Le service héberge les dépôts, examine les changements et lance les compilations, et il est accessible à tous les développeurs dès son lancement. GeekWire relève que l'annonce précède de deux jours la conférence annuelle Universe de GitHub.
La nouveauté phare s'appelle Trails, le remplaçant de la pull request selon Entire. Au lieu d'exiger une lecture ligne à ligne du diff, chaque Trail affiche un tableau de bord des scores attribués par des agents de revue à chaque push. D'après la documentation d'Entire, chaque agent tourne séparément dans un bac à sable cloud et renvoie une note assortie d'une justification ; sur ses propres dépôts, l'entreprise contrôle la sécurité, le code généré de piètre qualité qu'elle surnomme slop et la nécessité d'un regard humain. Un Trail peut partir d'un signalement de bug ou directement d'un agent, couvrir plusieurs dépôts et regrouper les sessions des agents et les résultats d'intégration continue à côté du code. Les équipes peuvent fixer des conditions, comme une validation humaine ou des tests réussis, avant toute fusion.
L'idée consiste à faire tourner en boucle l'agent qui code et ceux qui évaluent jusqu'à ce que les scores se stabilisent ; une fois tout au vert, le développeur peut fusionner sans relire chaque ligne modifiée. The New Stack précise qu'Entire fournit des agents de revue prédéfinis, permet d'en décrire d'autres dans un fichier JSON et laisse choisir entre des modèles Claude et OpenAI. Les constats sont également accessibles via l'Entire CLI, en open source, afin qu'un agent puisse les lire et pousser un correctif.
Sous le capot tourne un nouveau serveur de gestion de versions compatible avec Git. Entire affirme que les pushes y sont jusqu'à 89 fois plus rapides que sur GitHub et six fois plus rapides que sur Cursor Origin, des chiffres issus de ses propres mesures. Les dépôts privés peuvent être hébergés aux États-Unis, en Europe, en Inde et en Australie. Les dépôts publics et les nœuds Git auto-hébergés ne sont pas encore disponibles et figurent sur la feuille de route. Pour l'intégration continue, Entire s'est associée à Buildkite et à Depot, qui proposent de convertir les workflows GitHub Actions existants.
Troisième volet, ce qu'Entire nomme Continuous Memory. Deux plugins open source pour sa CLI, conçus pour fonctionner en local, s'en chargent : entire-graph dresse une carte précalculée du dépôt, avec définitions, appels et impact des modifications, tandis qu'entire-brain indexe les sessions passées des agents sur cette carte afin que les suivantes retrouvent le raisonnement derrière les changements antérieurs. Selon Entire, cette cartographie a réduit la consommation de tokens jusqu'à 71 % lors de ses tests. Les mémoires peuvent, au choix, être partagées au sein d'une équipe grâce au backend d'Entire.
Côté tarifs, Dohmke a indiqué à The New Stack que la plateforme elle-même est gratuite et que les clients ne paient que les tokens consommés par les agents de revue, chaque utilisateur démarrant avec un crédit de 100 dollars. D'après GeekWire, Entire a levé en février 60 millions de dollars en amorçage, un tour mené par Felicis avec M12, le fonds de capital-risque de Microsoft, parmi les investisseurs ; l'entreprise revendique une cinquantaine de salariés. Ses versions précédentes répliquaient les dépôts GitHub sur un réseau plus rapide et ajoutaient une CLI de suivi des sessions d'agents.
Ce lancement intervient alors que les plateformes d'hébergement peinent à absorber le trafic des agents. GeekWire rappelle plusieurs pannes notables de GitHub ces derniers mois et le lancement par Cursor de son propre service, Origin, en août. Le pari central, fusionner sur la foi de scores générés par des agents plutôt qu'après une relecture humaine ligne à ligne, n'a pas encore été éprouvé à grande échelle, et les gains de vitesse comme les économies de tokens sont mesurés par l'éditeur lui-même. Reste à savoir si les équipes feront assez confiance à un tableau de bord au vert pour se passer de lire le code.