Teams को shape करने में मदद करें कि वे code changes ने वास्तव में क्या किया इसे कैसे verify करें।
हम real workflows में Shoulder को shape करने के लिए engineering और security teams की एक छोटी संख्या के साथ काम कर रहे हैं।
Shoulder दिखाता है कि हर code change ने आपके system के साथ वास्तव में क्या किया। इसमें structural impact analysis, ecosystem intelligence, और alerts और CVEs से परे dependency trust शामिल है।
अगर आपकी team AI-generated code, fast-moving pull requests, dependency risk, या review blind spots से deal कर रही है, हम आपके साथ closely काम करना चाहेंगे।
हम ऐसी teams ढूंढ रहे हैं जो:
- production code quickly ship करती हैं
- AI-assisted development या high PR volume के pressure को महसूस कर रही हैं
- care करती हैं कि code वास्तव में क्या करता है, न कि सिर्फ line by line क्या बदला
- trust, exposure और dependency risk के आसपास uncertainty कम करना चाहती हैं
- direct product feedback देने के लिए willing हैं
Shoulder teams को इस तरह के सवालों के जवाब देने में मदद करता है:
- क्या कोई private route public हो गई?
- क्या authentication गायब हो गई?
- क्या untrusted input किसी shell, database, या eval तक पहुंची?
- क्या किसी dependency ने install-time या runtime risk introduce किया?
- क्या इस change ने हमारी attack surface बढ़ाई?
यह एक और security dashboard नहीं है। यह code changes और dependency behavior को incidents बनने से पहले समझने के लिए एक decision system है।
Design partners क्या पाते हैं
- Shoulder team तक direct access
- Product और engineering के साथ fast feedback loop
- नई capabilities तक early access
- आपके real repos और workflows पर Shoulder apply करने में help
- Product कैसे evolve होता है इस पर influence
हम क्या मांगते हैं
- Honest feedback
- Real workflow context
- आपके engineering या security leads के साथ occasional time
- Early product changes test करने की willingness
- आपके use cases से सीखने की permission
हम volume नहीं ढूंढ रहे हैं। हम real problems वाले कुछ strong partners ढूंढ रहे हैं।
वही संस्थापक। वही पैटर्न। अलग समस्या।
Shoulder से पहले, हमने Katacoda बनाया, Red Hat, HashiCorp, Datadog और Kubernetes द्वारा adopted interactive learning platform, जिसे O'Reilly Media ने acquire किया।
Katacoda ने काम किया क्योंकि इसने learning by doing की friction हटाई।
Shoulder उसी pattern को एक नई problem पर apply करता है: code changes से uncertainty हटाना।
अभी सबसे अच्छा fit
- Platform teams
- Application security teams
- AI coding tools use करने वाले engineering orgs
- Active CI/CD और frequent deploys वाली companies
- Teams जो बहुत सारे pull requests और dependencies review करती हैं
Interested?
अगर आपको लगता है कि Shoulder उस problem की तरफ point करता है जो आपकी team हर हफ्ते feel करती है, हम बात करना चाहेंगे।