「Windsurf: The Enterprise AI IDE - with Varun and Anshul of Codeium AI」を聴いてる
全然追えてなかったが、Codeiumが提供してるのかWindsurf

以前はテストコード自動生成モデルとかflow engineeringと言ったりしてた記憶で止まっているが、いつの間にかエンタープライズReadyな企業になってる

エンプラ企業への導入を狙うタイミングでPalantir式のデプロイメントエンジニアモデルで顧客支援をする体制を作った

以下はo1 proによるQA

Q: なぜVS Codeの拡張機能ではなく独自のIDEを開発したのか？ 
A: VS CodeのAPI制限により高度な機能実装が困難だったため、コードの実行やファイル管理、UI表示などの完全な制御が可能な独自IDE「Windsurf」を開発した。

Q: エンタープライズセールスチームの特徴的な構築方法は？ 
A: 創業者自身が30-40社との商談を行った後でVP of Salesを採用し、Palantir式のデプロイメントエンジニアモデルを採用。純粋なセールススキルよりも技術理解力と知的好奇心を重視している。

Q: 独自モデルと外部モデルの使い分けの戦略は？ 
A: キーストロークごとの補完やFill-in-the-Middle機能には独自モデルを使用し、高レベルな計画立案にはClaude/GPT-4を使用。コードベース全体の解析には独自の分散システムで高速な検索を実現している。

Q: コード検索における独自のアプローチは？ 
A: 単純な埋め込みベースの検索ではなく、「コードベース内の二次計算量のアルゴリズムを見つける」といった複雑なクエリにも対応できるよう、大規模分散システムでLLMを活用した高度な検索を実装している。

Q: エンベッディングベースの検索の限界をどう克服したか？ 
A: 単純なエンベッディング検索ではなく、「Late Interaction」と呼ばれる手法を採用し、クエリに応じて動的に高度なLLMベースの検索を行うことで、複雑な条件での検索精度を向上させている。

Q: ユーザーフィードバックの収集方法の特徴は？ 
A: コード提案の受け入れだけでなく、受け入れ後の修正内容も分析し、ファイルエクスプローラーの使用などの開発者の意図を示す行動も含めて、より良い提案のための学習データとして活用している。

Q: Codeiumの製品開発における「コア・コンピテンシー」の考え方とは？ 
A: 推論ランタイムやモデル実行インフラなど、製品の根幹となる技術は自社開発を選択し、一度失うと取り戻すことが困難なコア技術力を社内に維持することを重視している。

Q: Cascadeの評価システムはどのように設計されているか？ 
A: オープンソースのコミット履歴から不完全なコードを生成し、それを完成させる過程を評価する手法を採用。計画立案、情報検索、マルチステップ実行の各要素を個別に評価可能な継続的な指標として設計している。

Q: なぜ待機リスト（ウェイトリスト）を使用しないのか？ 
A: 製品の段階的なロールアウトよりも、即座にユーザーにアクセスを提供し、実際のフィードバックを得ることを重視。「退屈な会社」として認識されることを恐れずに、着実な製品改善を行う方針を取っている。