Macroscope enregistre 106 170 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de +39,6 % et un modèle tarifaire Essai gratuit, Payant, Tarifs sur demande. ML.ai enregistre 0 visites mensuelles avec une croissance de 0 % et un modèle tarifaire Payant.
Revue de code IA et mises à jour de statut qui gardent chaque dépôt sur les rails
ML.ai is a coding agent that ships whole tasks rather than autocompleting lines. Hand it an issue and it reads the repo, writes a task plan, edits the code, runs your tests and opens a pull request - routing each step to the model that fits it while showing every diff before anything is written to disk.
| Dimension / Métrique | | |
|---|---|---|
| Domaine officiel | macroscope.com | ml.ai |
| Modèle tarifaire | Essai gratuit, Payant, Tarifs sur demande | Payant |
| Visites mensuelles | 106,17 k (106 170) | 0 (0) |
| Delta de trafic mensuel | +30,12 k (+39,6 %) | 0 (0 %) |
| Marché principal et part | 🇺🇸 États-Unis (51,7 %) | 🌐 Global (—) |
| Visites directes / mois | 46,77 k | 0 |
| Note des utilisateurs | 4,3 | 4,4 |
| Plateformes prises en charge | Site web | Site web |
Revue de code IA et mises à jour de statut qui gardent chaque dépôt sur les rails
Relit chaque changement pour la correction, la sécurité, les tests et les régressions avant fusion, en s'appuyant sur tout le code.
Génère des descriptions claires de pull request pour que les relecteurs saisissent vite l'intention du changement.
Montre ce qui a changé, pourquoi et ce qui demande attention dans chaque dépôt et équipe.
Se connecte au contrôle de version, à Slack, Jira et Linear pour que les insights apparaissent dans vos outils.
ML.ai is a coding agent that ships whole tasks rather than autocompleting lines. Hand it an issue and it reads the repo, writes a task plan, edits the code, runs your tests and opens a pull request - routing each step to the model that fits it while showing every diff before anything is written to disk.
Give it an issue and it reproduces the bug, edits the code, runs your tests and opens a pull request while you focus on decisions.
The agent proposes a task list and names the files it expects to change. You select the tasks, and edits outside the declared scope stop and ask first.
Each step of a task is routed to the model that fits it, with the vendor abstracted behind an effort setting and a stated outcome.
Launch many jobs across projects at the same time. Each agent runs in its own sandbox and reports back with a reviewable diff.
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