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開発元 AIスタートマップ
公式サイト https://www.codeflash.ai/

Codeflash は、のための自動パフォーマンス最適化エンジンです。 AI エージェント (codeflash-agent) を使用してコードのボトルネックを独自に発見し、最適化計画を生成し、正確性を検証し、最終的にマージ可能な PR の形式で提供されます。 Python、JavaScript/TypeScript、Java をサポートし、CLI コマンド ライン ツール VS Code プラグインと GitHub Actions の統合を提供して、プル リクエストの段階でチームが継続的なパフォーマンスの最適化を完了できるようにします。

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Codeflash のコアパラメータと統計

Codeflash は、AI 主導の自動コード パフォーマンス最適化エンジンとして位置付けられています。目標は、「パフォーマンス エンジニア」という希少な役割のワークフローを製品化することです。AI エージェントを通じてコード内のパフォーマンスのボトルネックを自律的に発見し、最適化ソリューションを生成し、正確性を検証し、それらをマージ可能なプル リクエストとして配信します。その製品形式は、ローカル CLI、CI/CD 統合、IDE プラグインの 3 つのパスをカバーしています。

プロジェクト 広報
公式の位置づけ コードの AI パフォーマンス オプティマイザー (AI コード パフォーマンス最適化エンジン)
コア製品 codeflash-agent (自律パフォーマンス エンジニアリング エージェント)、CLI コマンド ライン ツール VS Code プラグイン GitHub アクション
サポートされている言語 Python、JavaScript/TypeScript、Java
導入パス pip/npm GitHub Actions のローカル インストール VS Code プラグインの統合、エンタープライズ民営化展開
正確性の検証 回帰テストを自動的に生成し、既存のテスト スイートを実行し、動作をバイトごとに比較します。
セキュリティ認証 SOC 2 タイプ 2 認定。コードはモデルのトレーニングには使用されません。
オープンソースライセンス BSL-1.1 (GitHub パブリック リポジトリ)
コミュニティの規模 GitHub ~ 249 スター、25 フォーク、28 人の寄稿者、21 のリリース
最新バージョン CLI v0.20.6 (2026-05-30、GitHub リリース)
サポートされているプラ​​ットフォーム Web (ダッシュボード)、CLI (macOS/Linux/Windows)、VS Code プラグイン GitHub アクション

製品の境界: Codeflash は、コードレベルのパフォーマンスの最適化 (アルゴリズム、ロジック、キャッシュ、リソース使用率) に焦点を当てており、システム アーキテクチャ (マイクロサービスの分割、データベースの選択など) は変更しません。フルリンク アーキテクチャの再構築やハードウェア レベルの最適化が必要なシナリオの場合、完全なソリューションよりも補助的な診断価値が得られます。

反復リズム: GitHub Releases では、初期の v0.10.0 から現在の v0.20.6 まで 21 のバージョンが示されており、高頻度の反復期間で月に平均 1 ～ 2 回のリリースが行われています。

Codeflash のユーザーと市場の認識

Codeflash の市場での認知度は、公的収益やユーザー数ではなく、主に大手企業との公的協力事例やオープンソース コミュニティからのフィードバックによってもたらされます (後者は公式には開示されていません)。

主な顧客事例: 3 社の綿密な協力会社が正式に開示されました。 Un Structured は codeflash-agent を使用して、7 週間でインフラストラクチャ コストを 90% 削減し (月額料金が約 10,000 ドルから約 1,100 ドルに低下)、ポッド密度が 9.2 倍に増加し、エンドツーエンドのレイテンシーが 12.9% 削減されました。合計 24 の PR が 5 つの倉庫で完了し、回帰はゼロでした。 Pydantic には 16 の最適化が統合されており、一部の機能は最大 2 倍高速化され、PR は上流にマージされています。 Langflow は最大 15 倍高速化されます。

オープンソース コミュニティ活動: GitHub ウェアハウス 249 スター、25 フォーク。規模は大きくありませんが、28 人の寄稿者と 21 のリリースは、プロジェクトが小規模で洗練されたプロフェッショナル ツールのモードにあることを示しています。 PyPI のダウンロードは、開発者の一定レベルの採用を反映しています。

生態学的統合の承認: 正式に、codeflash-agent は Claude Code、Cursor、および GitHub ワークフローに統合されました。 vLLM や Hugging Face Diffuser などの主流の ML フレームワークにアップストリーム マージ PR があることが測定されています。オープンソース エコシステムからのこうした採用シグナルは、市場のプロパガンダよりも説得力があります。

境界声明: チームの調達プロセスが明確な MAU、ARR、または業界認定リストに依存している場合でも、ビジネス セクションで公式データを要求する必要があります。現在、公式ウェブサイトでは従業員規模や財務情報は公開されていません（Crunchbaseなどのサードパーティデータも公開されていません）。

Codeflash のコスト上の利点

Codeflash のコスト価値は、「ツール自体の価格」には反映されず、「チームのインフラストラクチャ支出とパフォーマンス エンジニアリングの人員がどれだけ節約されるか」に反映されます。担当者は ROI の保証をビジネス上の約束とみなしています。最適化によって節約されたコストがサービス料金よりも低い場合は、契約を結ばずに事前に通知することができます。

個人/オープンソース チーム

無料プラン: 公開価格ページには、無料プランでは月あたり 25 個の機能最適化割り当てが提供され、GitHub パブリック ウェアハウスに限定され、ローカル トレースとコミュニティ サポートがサポートされることが示されています。個人の開発者やオープンソースの保守担当者は、コア機能をゼロコストで検証できます。自動検出と修復により、日常のコードで最も頻繁に発生するパフォーマンスの問題点がカバーされます。

エンジニアリング チーム / 商用プロジェクト

プロ プラン: $20/ユーザー/月、500 機能最適化割り当て/ユーザー/月が含まれ、プライベート ウェアハウス、高度な最適化、開発者コード品質ダッシュボード、優先サポート、ゼロ データ保持ポリシーをサポートします。新規ユーザーは 14 日間の無料トライアルを利用できます。 10 人のチームの年間コストは約 2,400 ドルで、フルタイムのパフォーマンス エンジニアの給与よりも大幅に低くなります (北米での年収は約 15 万〜 25 万ドル)。基本的に、障壁の高いプロフェッショナルな労働力を SaaS サブスクリプションに置き換えます。

エンタープライズレベルの調達

エンタープライズ プラン: 無制限の最適化時間、ローカル展開のサポート、24 時間年中無休の優先サポート、カスタマイズされた最適化 SLA、管理者の使用状況分析。実際のコストはクラスターのサイズと最適化目標 (メモリ、レイテンシ、スループット、コールド スタート) によって異なり、ビジネス オーナーと連絡を取った後に確認する必要があります。 Codeflash は、Enterprise 契約ごとに「支出を上回る節約」の ROI 保証を約束します。達成できない場合は撤退も可能です。これは、中規模から大規模のインフラ チーム向けの低リスクの購入構造です。隠れたコストは主に、ツール自体ではなく、内部プロセスの統合と最適化 PR の手動レビューにあります。

コストの次元 無料 プロ (ユーザーあたり月額 20 ドル) エンタープライズ
毎月の最適化割り当て 25回 500回/ユーザー 制限なし
プライベート リポジトリのサポート 公開のみ ✅ ✅
ローカル展開 ❌ ❌ ✅
AIトレーニングライセンス 許可 禁止 (保持ゼロ) 禁止 (保持ゼロ)
サポートレベル コミュニティ 優先順位 24 時間 365 日の専用 + Slack チャネル
ROI保証 — — ✅

隠れたコストに関する注意事項: プロ チームの場合、PR を最適化するための手動レビュー時間 (PR ごとに約 5 ～ 20 分) が、実際にエンジニアリング リソースを消費する部分です。エンタープライズ契約の場合は、内部コンプライアンスの承認、コードセキュリティ監査、状況に応じた適応の導入も総コストに織り込む必要があります。

Codeflashの主な機能

Codeflash の機能は、「ボトルネックの発見 → 最適化の生成 → 正確性の検証 → マージ可能な PR の提供」という全体的な設計を中心に設計されており、パブリック機能は次の 5 つのレベルに要約できます。

  • 完全なコードベースのスキャンと最適化: codeflash --all を使用して、プロジェクトのすべてのコード パスを体系的に分析し、最適化可能な関数を自動的に検出し、PR を 1 つずつ生成します。初回アクセス時の既存コード管理に適しています。
  • 単一関数の正確な最適化: ベンチマーク レポートと正確性証明書が添付された、codeflash --file path/to/file --function my_function による指定された関数のターゲットを絞った最適化。既知のホットスポット機能の迅速な修正に適しています。
  • ワークフローのエンドツーエンドの最適化: codeflash optimize myscript.py を通じて完全なスクリプトに対してトレースを実行し、関数間およびモジュール間の複合最適化の機会 (冗長な中間表現、不必要な I/O ラウンドトリップなど) を特定します。 相乗効果: 単一関数の最適化は局所的な問題を解決し、ワークフローの最適化は層間のボトルネックを解決します。後者は多くの場合 10 倍を超える利益の原因であり、ほとんどの lint のようなツールはこの関数間の最適化を検出できません。
  • 継続的な最適化: GitHub Actions の形式でウェアハウスにインストールされた後、新しい PR が送信されるたびに自動化された最適化サイクルがトリガーされ、新しいコードの意図の分析、テスト ケースの生成、最適化戦略のベンチマーク検証の調査、最適化の提案の生成が行われます。 エキスパート ビュー: これは、「パフォーマンス エンジニアリング」を人によるオフライン タスクから CI/CD パイプライン内の自動アクセス制御に変更することに相当します。新しいコードは、オンラインになった後に再作業や修復を待つのではなく、マージ前に最適なパフォーマンス ベースラインに達しています。
  • 正確性検証システム: 各最適化は 3 段階の検証 (既存のテスト スイート + LLM によって生成された新しい回帰テスト + SMT ソルバーによって生成された新しい入力ケース) を自動的に実行し、元の動作と最適化された動作をバイトごとに比較します。これが Codeflash が通常の AI コード アシスタントと異なる点です。それは「提案」ではなく「実証済みの最適化成果物」です。

Codeflash のバージョンの進化

Codeflash は CLI バージョン番号 (SemVer) をバックボーンとして使用し、オンライン サービスと VS Code プラグインは CLI メインラインと同時に更新されます。 GitHub Releases には、v0.10.0 から v0.20.6 までの 21 のリリースが公開されています。

メインライン リリース

  • v0.20.6 (2026-05-30): 現在 GitHub で検証可能な最新の CLI バージョン。パフォーマンスの最適化とバグ修正が含まれており、関数の評価とデプロイのベースライン バージョンです。
  • v0.17.0 (~2025-09): 初期のメインライン マイルストーン。CLI 製品機能の基本形成を示し、完全な最適化、検証、提供プロセスをサポートします。
  • v0.10.0 (~2025-06): 初期の機能検証バージョン、コア最適化リンク (generate-test-benchmark-compare) はこの段階で完成しています。
  • Web 開始 (~2025-01): Codeflash オンライン サービスが初めて一般公開され、API と Web ダッシュボードの入り口が提供されます。

バージョン機能の進化

バージョン範囲 時間枠 主な変更点
v0.10.x ～ v0.14.x ~2025 年 6 月から ~2025 年 8 月 コア最適化リンクシェーピング、Python 単一関数最適化をサポート
v0.15.x ～ v0.17.x ~2025 年 9 月から ~2025 年 12 月 フルコードベーススキャン、ワークフロートレース、GitHub Actions統合
v0.18.x ～ v0.20.x ~2026 年 1 月から 2026 年 5 月 VS Code プラグイン JS/TS および Java サポート、エンタープライズ レベルの機能 (SOC 2、プライベート展開)

バージョン評価に関する提案

Codeflash はまだ初期の急速な反復期間にあります。運用目的の場合は、すべてのマイナー アップデートを追うのではなく、最適化結果の一貫性とベンチマークの安定性に重点を置き、ステージング検証済みの CLI バージョン (v0.20.x など) を修正することをお勧めします。企業民営化の展開では、バージョン凍結戦略とホットパッチメカニズムを公式に確認する必要があります。

Codeflash の技術的な利点

Codeflash の技術的利点は、単一の AI モデルの推論能力ではなく、「生成、検証、検証」という 3 層のクローズド エンジニアリング設計によってもたらされます。

メカニズムとアーキテクチャ: Codeflash の核となるワークフローは、複数ラウンドのエージェント サイクルです。各ラウンドではまずコード ベースをエンドツーエンドで分析し、最適化の機会を特定します (lint ルールに依存せず、プロファイリングを通じて実際のボトルネックを特定します)。次に、実行可能と思われる最初の解決策を試すのではなく、ボトルネックごとに複数の最適化戦略 (アルゴリズムの置き換え、キャッシュの導入、冗長性の排除、ライブラリ メソッドの置き換えなど) を検討します。 Codeflash の正確性検証システムに合格します - 既存のテスト スイート + LLM + SMT ソルバーによって生成された回帰テスト 新しい入力 - 最適化の前後の動作を比較します (戻り値、副作用、例外パス)。すべての検証に合格した最適化のみが次の段階に進みます。最後に、実際の速度向上率は、A/B/A ベンチマーク テストを通じて、ノイズが制御されたベースライン環境で検証されます。ベンチマークに合格した最適化のみが PR を生成します。

高速かつ経済的である理由: 従来のパフォーマンス エンジニアリングのボトルネックは、「ボトルネックを手動で発見し、正確性を手動で検証する」コストが非常に高いことです。その結果、ほとんどのチームは、本番環境の監視でパフォーマンスの問題が検出された場合にのみ受動的な修復を行うことになります。 Codeflash は、こ​​のプロセスを「生身の人間主導」から「AI エージェント主導 + 手動レビュー」に変更し、1 回の最適化にかかる手動時間を数時間から数分 (PR のレビューにかかる時間) に短縮すると同時に、継続的な最適化メカニズムによってパフォーマンス低下の累積を防ぎます。非構造化のケースでは、4 層スタックのボトルネック (ワーカーの過剰作成、メモリ リーク O(N²) ホットスポット、冗長な PNG ラウンドトリップ) が各層で順番に発見され、修正されました。人間のエンジニアがこのシリアル深さの最適化を単独で 7 週間で完了することは困難です。

有効性データ: 公式公開データ ポイントには、次のものが含まれます。 - 10% から 5000 倍までの単一関数の高速化。手動で最適化されたプロフェッショナルなワークフローでも、最大 35% 改善できる可能性があります。 vLLM 推論のトークン デコードが 13.7 倍高速化されました (PR #20413 がアップストリームにマージされました)。ハグ フェイス ディフューザーの WAN エンコードが 9 倍高速化されました (PR #11665 がアップストリームにマージされました)。 RF-DETR セグメンテーション モデルの推論は、21 fps から 105 fps に加速されます。

適用可能なシナリオ: 既存のテストでカバーされる Python/JS/Java コード ベース、特に ML 推論パイプライン、数値計算、バックエンド API などのパフォーマンスが重視される領域に最適です。テスト カバレッジのないスクリプト コードやアーキテクチャ レベルのパフォーマンスの問題には適していません。

コードフラッシュの使用方法

Codeflash には、さまざまな役割と要求を持つチームに適した 3 つの主な使用パスが用意されています。

使い方 設置・接続 代表的なコマンド 適切なシナリオ
CLI ローカル ツール pip install codeflash + codeflash init codeflash --all / codeflash --file test.py --function foo 開発者のローカル デバッグとストック コードの最適化
GitHub アクションの継続的インテグレーション codeflash init-actions 自動構成 PR で自動的に実行 チームレベルのアクセス制御の継続的な最適化
VS コードプラグイン VS Code プラグイン マーケットからインストール 関数を右クリック→「Codeflash で最適化」 インタラクティブな単一関数の最適化

クイック スタート ガイド (CLI パス)

「」バッシュ

1. インストール

pip インストール コードフラッシュ

2. 初期化（プロジェクトのルートディレクトリで実行）

コードフラッシュの初期化

対話型 Q&A: コード ディレクトリとテスト ディレクトリを指定 → API キーを生成 → GitHub アプリをインストール

＃3a。コードベース全体を最適化する コードフラッシュ --すべて

＃3b。単一の機能を最適化する codeflash --file src/utils/processor.py --function process_document

＃3c。ワークフロー全体を最適化する codeflash は、batch_pipeline.py を最適化します。 「」

実装パスに関する推奨事項: まず、無料ソリューションを使用して単一のオープンソース プロジェクトで「codeflash --all」を実行し、最適化された PR の品質とベンチマーク レポートの可用性を観察します。 2 番目のステップは、Pro ソリューションを使用して、社内のプライベート ウェアハウスで中規模の Python サービス (コード 30,000 ～ 50,000 行) をテスト実行し、レビュー時間とパフォーマンスの向上を比較することです。 3 番目のステップは、エンタープライズ レベルのデプロイメントと継続的な最適化 (GitHub Actions) に拡張することです。各段階で、ステージングのコンテキストでベンチマークの再現性と回帰テストのカバレッジを検証することをお勧めします。

Codeflash の製品価格

公式価格ページではFree/Pro/Enterpriseの3段階構造が公開されており、全体的な進行経路は「無料トライアル→ユーザーによるサブスクリプション→エンタープライズビジネス」となっている。

  • 無料プラン ($0): 毎月 25 の機能最適化クレジット (GitHub パブリック リポジトリに限定) は、ローカル トレースとコミュニティ サポートをサポートします。 AI トレーニングの権限は「許可」とマークされます (つまり、コードはモデルを改善するために使用できます)。
  • プロ プラン (ユーザーあたり月額 20 ドル): 月額 500 件の最適化/ユーザー、プライベート ウェアハウスをサポート、高度な最適化機能と開発者コード品質インジケーター、優先サポート、厳格なゼロ データ保持ポリシー (コードはトレーニングには使用されません) が含まれます。 14日間の無料トライアル。
  • エンタープライズ プラン (カスタマイズされた見積もり): 無制限の最適化時間、ローカル/プライベート クラウド展開のサポート、年中無休の専用サポート、カスタマイズされた最適化 SLA、管理者の使用状況分析ダッシュボード、オプションの加速率コミットメント。交渉のために企業に連絡する必要があります。契約には ROI 保証条項が含まれています。

価格コンプライアンスのリマインダー: 公開価格ページには、年間支払いの割引情報は提供されておらず、API 呼び出しの量に応じて請求するオプションも提供されていません。従量課金制または展開条件をカスタマイズする必要がある場合は、ビジネス チャネルを通じて確認する必要があります。

Codeflash アプリケーションのシナリオ

Codeflash の実装シナリオは、継続的なパフォーマンスの最適化を必要とするソフトウェア エンジニアリング パイプラインに集中しており、次の 3 つの典型的なタスク タイプに一致します。

  • ML 推論パイプラインの最適化: モデル推論フレームワーク (vLLM、Hugging Face Diffusers、PyTorch) において、Codeflash は、CUDA カーネルの最適化、メモリ割り当て戦略の調整、アルゴリズムの置き換えなどにより、トークン デコードで 13.7 倍、WAN エンコードで 9 倍、RF-DETR 推論で 9 倍、RF-DETR 推論で 5 倍の公開加速率を達成しました。 検証の焦点: GPU 条件下でのベンチマークの再現性とマルチフレームワークの互換性。
  • インフラストラクチャ コスト ガバナンス: Kubernetes 上で実行されているバックエンド サービスの場合、Codeflash は冗長な計算の排除、ワーカー数の最適化、メモリ リークの修復などにより、単一ノードのポッド密度を 2 ～ 9 倍に高めることができ、クラウドの料金に直接影響します。非構造化の場合は、通常、月額 10,000 ドルから 1.1,000 ドルです。 検証の焦点: さまざまな負荷モードにおける最適化効果の安定性。
  • CI/CD 継続的パフォーマンス ゲート コントロール: GitHub Actions として統合した後、各 PR がマージされる前に最適化サイクルが自動的にトリガーされ、累積的なパフォーマンス低下を防ぎます。これは、コードを生成する AI コード アシスタント (Claude Code、Cursor など) を使用するチームにとって特に重要です。公式分析によると、AI が生成した 2 つの PR には 118 個の関数があり、最適な実装よりも最大 446 倍遅いことが示されています。 検証の焦点: PR の承認率と誤検知率を最適化します。

Codeflash の該当するグループ

Codeflash の機能階層化により、3 種類の役割を果たすことができます。各ロールの価値ポイントと使用方法は明らかに異なります。

  • 個人開発者および独立系メンテナー: 無料プランを通じて、オープンソース プロジェクトで CLI ツールをゼロコストで使用できます。利点は、プロレベルのコード最適化の提案を取得し、最適化の背後にある設計アイデアを学ぶためにパフォーマンスの専門家である必要がないことです。ベンチマーク レポートを読んで差分を最適化する時間がある開発者に適しています。
  • エンジニアリング チームおよび技術リーダー: Pro プランを通じてプライベート ウェアハウスに継続的な最適化を展開し、パフォーマンス エンジニアリングを「問題が発生した人に対処するだけ」から CI 自動アクセス制御に変更します。その価値は、AI コード アシスタントによって生成されたコードのパフォーマンスを検証しながら、実稼働環境に公開される遅いコードをチーム メンバーが作成する際の遅延リスクを軽減できることにあります。すでに一定レベルのテスト範囲を持っているエンジニアリング チームに適しています。
  • エンタープライズ インフラストラクチャおよびプラットフォーム チーム: エンタープライズ ソリューションを使用してクラスター レベルでパフォーマンス ガバナンスを実行し、ROI 保証契約により調達決定のリスクを軽減します。価値があるのは、クラウド料金の数万ドルから数十万ドルの削減を、定量化可能なエンジニアリング成果として捉えることです。明確なコスト最適化 KPI を持つインフラ チームに適しています。

境界には適していません: Codeflash の価値は、次のシナリオでは制限されます。チーム コードにはテスト カバレッジがまったくありません (正確性の検証にはテスト ベースラインが必要です)。コードレベルの最適化ではなく、アーキテクチャレベルの再構築が必要です (マイクロサービスのモノリシック分割、データベースシャーディングなど)。 Python/JS/Java 以外の言語スタック (公式にはこれら 3 つの言語のみをサポートしており、将来的には拡張される可能性がありますが、具体的なロードマップは開示されていません)。極端なリアルタイム システム (最適化によりマイクロ秒レベルのジッターが発生する可能性があります)。

概要と展望

Codeflash の中核となる価値は、「パフォーマンス エンジニア」という希少な役割の専門的なワークフローを、自動的に実行され持続的に提供できる AI エージェントに製品化し、「最適化のコストが最適化の利益よりも小さい」という ROI 保証を通じて企業の購入に対する心理的閾値を下げることです。これは、最も大量のコードを備えた AI プログラミング ツールでも、最も強力なモデル機能を備えたユニバーサル コード アシスタントでもありませんが、正確性検証ベンチマークのベンチマークから PR 配信まで、「コード パフォーマンスの最適化」の垂直方向のトラックで最も深いエンジニアリング実装を達成しました。

現在の制限は主に 3 つの側面にあります。まず、言語サポートは依然として Python/JS/Java に限定されており、C++/Go/Rust などのパフォーマンス重視の主流言語はカバーされていません。 2 つ目は、コミュニティがまだ小さく、サードパーティのエコシステム (カスタム最適化戦略プラグイン、コミュニティ ベンチマーク ベースライン) がまだ形になっていないことです。 3 番目に、エンタープライズレベルの機能におけるプライベート展開とカスタム SLA の成熟度は、実際の契約を通じて検証する必要があります。

フォローアップの観察ポイント: まず、v1.0 のリリース スケジュール (現在はまだ v0.0 です)。

調達および導入のリスク評価: Pro または Enterprise プランを検討しているチームの場合は、最初に無料プランを使用して、最適化された PR (結合可能なレート) の精度とベンチマーク レポートの実用性を評価することに重点を置き、1 ～ 2 つの代表的なウェアハウスでプロセス全体 (インストール → 初期化 → 最初の最適化 PR → レビュー エクスペリエンス) を実行することをお勧めします。 Enterprise 契約を締結する前に、データ分離条項 (正式なコミットメントはトレーニングには使用されませんが、監査チェーンを確認する必要があります)、プライベート展開の運用と保守のオーバーヘッド、および SLA における加速率コミットメントの具体的な測定方法を確認する必要があります。現在のバージョンの高頻度反復期間中に、API または CLI インターフェイスの下位互換性の問題が発生する可能性があります。契約でバージョンの凍結と移行期間を規定することをお勧めします。

関連ツール: github-copilot、cursor

Codeflash のモデルとバージョンの進化

継続的な反復更新により、最新バージョンではパフォーマンスの最適化と新機能が導入されます。過去のバージョン情報は公式リリースページからご覧いただけます。現在、完全な公開バージョンの進化タイムラインはありません。

コードフラッシュの使用方法

  • Webクライアント：公式Webサイトにアクセスし、アカウントを登録することで利用できます。ほとんどの機能はインストールする必要がありません。
  • API アクセス: RESTful API を提供し、開発者は API キーを取得して独自のアプリケーションに統合できます。

バージョン情報

  • コードフラッシュ CLI v0.20.6 ：GitHub によってリリースされた CLI の最新バージョンには、多数のパフォーマンスの最適化とバグ修正が含まれており、メインライン バージョンで継続的に反復されています。オンライン サービスは、VS Code プラグインと同時に更新されます。
  • コードフラッシュ CLI v0.17.0 ：CLI ツールが使用可能な段階に入ったことを示す初期のメインライン バージョン。公式の正確な日付はまだありません。
  • コードフラッシュ CLI v0.10.0 ：初期の機能検証バージョンであるコア最適化リンクは、この段階で最終決定されています。公式の正確な日付はまだありません。
  • Codeflashオンラインサービス開始 ：Codeflash が初めて一般公開され、Web サービスと API の入り口が提供されます。公式の正確な日付はまだありません。

ユーザーレビュー

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