吳明宜瑞士蘇黎世的 DeepCode 宣稱該公司系統可以幫開發商分析和改善程式碼，就像是程式設計師的文法檢查工具。這套系統運用 25 萬條規則，可以讀取你在 GitHub 上公開或私有的資料夾，檢查並提供修改錯誤、確保相容性及改善整體程式品質的建議。
這家公司由 Veselin Raychev 創立，並由 Martin Vechev 和 Boris Paskalev 擔任顧問。這個團隊在機器學習和 AI 研究有豐富經驗，原本是瑞士 ETH 公司的一個研究專案，後來分割獨立出來。
產品效果如何？其實還真的不錯。我用它來檢視我一個公開資料夾，後來 449 個檔案獲得 49 項建議，從修改程式碼－例如把 name: String, 改成 name: {type: String}, 到建議函式呼叫遺漏的程式碼等。這工具真的很有趣，特別是如果你需要人幫忙檢查程式碼中不為人知的 bug 。這項工具給的建議也意外十分精準，因為它是根據過往蒐集的大量人為錯誤以提供建議。
「我們想建一個能理解程式碼意圖的平台，」Paskalev 表示：「我們利用自動化工具瀏覽數百萬個資料夾，分析開發人員做的修改，然後我們再以這些修改來訓練我們的 AI 引擎，使它能為我們平台上每一條程式碼提供獨一無二的建議。」
Paskalev 指出，現在該公司的規則超過 25 萬條，每天都還持續增加。而該公司競爭者則必須人工建立規則，最大的對手公司累積多年也才 3,000-4,000 條而已。
DeepCode 原是獨資公司，最近獲得 btov 110 萬美元資金。創立者們其實也是創業老手。 Paskalev 之前任職於 VistaPrint 和 PPAG，Raychev 則曾是 Google 員工，現為程式語言語意的機器學習研究人員。
DeepCode 可不只是個 debug 工具，它還會「讀」程式碼，並和其他實作比較，使你每一行程式碼都能盡善盡美。現在只缺開發人員上門試用。
Paskalev 表示，DeepCode 和 Grammarly 理解文字語言一般來理解軟體程式碼，號稱這個能力可幫助軟體開發社群節省數十億美元的開發費用，推動整個產業邁向全自動程式語法的境界。