Hilf mit zu gestalten, wie Teams verifizieren, was Codeänderungen tatsächlich bewirkt haben.
Wir arbeiten mit einer kleinen Anzahl von Engineering- und Sicherheitsteams zusammen, um Shoulder in echten Workflows zu formen.
Shoulder zeigt, was jede Codeänderung tatsächlich mit deinem System gemacht hat. Das umfasst strukturelle Impactanalyse, Ökosystem-Intelligenz und Abhängigkeitsvertrauen, das über Warnungen und CVEs hinausgeht.
Wenn dein Team mit KI-generiertem Code, schnellen Pull Requests, Abhängigkeitsrisiken oder Review-Blindstellen zu tun hat, möchten wir eng mit euch zusammenarbeiten.
Wir suchen Teams, die:
- schnell Produktionscode deployen
- den Druck von KI-unterstützter Entwicklung oder hohem PR-Volumen spüren
- sich darum kümmern, was Code tatsächlich tut, nicht nur was sich Zeile für Zeile geändert hat
- die Unsicherheit rund um Vertrauen, Exposition und Abhängigkeitsrisiko reduzieren wollen
- bereit sind, direktes Produktfeedback zu geben
Shoulder hilft Teams, Fragen wie diese zu beantworten:
- Wurde eine private Route öffentlich?
- Ist die Authentifizierung verschwunden?
- Hat nicht vertrauenswürdige Eingabe einen Shell, eine Datenbank oder Eval erreicht?
- Hat eine Abhängigkeit Install-Zeit- oder Laufzeitrisiko eingeführt?
- Hat diese Änderung unsere Angriffsfläche vergrößert?
Das ist kein weiteres Sicherheits-Dashboard. Es ist ein Entscheidungssystem, um Codeänderungen und Abhängigkeitsverhalten zu verstehen, bevor sie zu Vorfällen werden.
Was Design-Partner bekommen
- Direkter Zugang zum Shoulder-Team
- Eine schnelle Feedbackschleife mit Produkt und Engineering
- Früher Zugang zu neuen Fähigkeiten
- Hilfe bei der Anwendung von Shoulder auf eure echten Repos und Workflows
- Einfluss darauf, wie sich das Produkt entwickelt
Was wir bitten
- Ehrliches Feedback
- Echten Workflow-Kontext
- Gelegentlich Zeit mit euren Engineering- oder Sicherheitsverantwortlichen
- Bereitschaft, frühe Produktänderungen zu testen
- Erlaubnis, aus euren Anwendungsfällen zu lernen
Wir suchen kein Volumen. Wir suchen ein paar starke Partner mit echten Problemen.
Gleicher Gründer. Gleiches Muster. Anderes Problem.
Vor Shoulder haben wir Katacoda gebaut, die interaktive Lernplattform, die von Red Hat, HashiCorp, Datadog und Kubernetes übernommen und von O'Reilly Media akquiriert wurde.
Katacoda funktionierte, weil es die Reibung beim Lernen durch Tun beseitigte.
Shoulder wendet dasselbe Muster auf ein neues Problem an: die Unsicherheit bei Codeänderungen beseitigen.
Beste Passung im Moment
- Plattform-Teams
- Application-Security-Teams
- Engineering-Organisationen, die KI-Coding-Tools nutzen
- Unternehmen mit aktivem CI/CD und häufigen Deployments
- Teams, die viele Pull Requests und Abhängigkeiten reviewen
Interessiert?
Wenn du denkst, dass Shoulder auf ein Problem zielt, das dein Team jede Woche spürt, würden wir gerne sprechen.