Pomóż kształtować sposób, w jaki zespoły weryfikują, co zmiany kodu faktycznie zrobiły.
Pracujemy z niewielką liczbą zespołów inżynierskich i bezpieczeństwa, aby kształtować Shoulder w rzeczywistych przepływach pracy.
Shoulder pokazuje, co każda zmiana kodu faktycznie zrobiła z twoim systemem. Obejmuje to strukturalną analizę wpływu, inteligencję ekosystemu i zaufanie zależności wykraczające poza alerty i CVE.
Jeśli twój zespół ma do czynienia z kodem generowanym przez AI, szybkimi pull requestami, ryzykiem zależności lub ślepymi punktami przeglądu, chcielibyśmy z tobą ściśle współpracować.
Szukamy zespołów, które:
- szybko wypuszczają kod produkcyjny
- odczuwają presję rozwoju wspomaganego przez AI lub wysokiego wolumenu PR
- dbają o to, co kod faktycznie robi, nie tylko co się zmieniło linia po linii
- chcą zmniejszyć niepewność wokół zaufania, ekspozycji i ryzyka zależności
- są gotowe dawać bezpośrednią informację zwrotną o produkcie
Shoulder pomaga zespołom odpowiadać na pytania takie jak:
- Czy prywatna trasa stała się publiczna?
- Czy uwierzytelnianie zniknęło?
- Czy niezaufane dane wejściowe dotarły do powłoki, bazy danych lub eval?
- Czy zależność wprowadziła ryzyko podczas instalacji lub w czasie rzeczywistym?
- Czy ta zmiana zwiększyła naszą powierzchnię ataku?
To nie jest kolejny pulpit bezpieczeństwa. To system decyzyjny do rozumienia zmian kodu i zachowania zależności, zanim staną się incydentami.
Co otrzymują partnerzy projektowi
- Bezpośredni dostęp do zespołu Shoulder
- Szybka pętla zwrotna z produktem i inżynierią
- Wczesny dostęp do nowych możliwości
- Pomoc w zastosowaniu Shoulder do twoich prawdziwych repozytoriów i przepływów pracy
- Wpływ na to, jak produkt się rozwija
O co prosimy
- Szczera informacja zwrotna
- Prawdziwy kontekst przepływu pracy
- Okazjonalny czas z twoimi liderami inżynierii lub bezpieczeństwa
- Gotowość do testowania wczesnych zmian produktu
- Pozwolenie na uczenie się z twoich przypadków użycia
Nie szukamy wolumenu. Szukamy kilku silnych partnerów z prawdziwymi problemami.
Ten sam założyciel. Ten sam wzorzec. Inny problem.
Przed Shoulder zbudowaliśmy Katacoda, interaktywną platformę do nauki przyjętą przez Red Hat, HashiCorp, Datadog i Kubernetes, przejętą przez O'Reilly Media.
Katacoda zadziałała, ponieważ usunęła tarcie z nauki przez działanie.
Shoulder stosuje ten sam wzorzec do nowego problemu: usuwanie niepewności ze zmian kodu.
Najlepsze dopasowanie teraz
- Zespoły platformowe
- Zespoły bezpieczeństwa aplikacji
- Organizacje inżynierskie używające narzędzi do kodowania AI
- Firmy z aktywnym CI/CD i częstymi wdrożeniami
- Zespoły przeglądające wiele pull requestów i zależności
Zainteresowany?
Jeśli uważasz, że Shoulder celuje w problem, który twój zespół czuje każdego tygodnia, chcielibyśmy porozmawiać.