IrisIris
GitHub
Em acesso antecipado

Inteligência de engenharia para a era da IA

Meça o que sobrevive, não o que é entregue. O Iris analisa seus repositórios Git e revela se a IA está tornando seu código mais durável — ou apenas em maior volume. Detecta Copilot, Claude, Cursor, Windsurf e outras ferramentas de IA automaticamente.

delivery-pulse.md
01/12
01/19
01/26
02/02
02/09
02/16
02/23
03/02
03/09
03/16
03/23
StableModerateVolatileNo data

O código está realmente melhor — ou só em maior volume?

Seu time adotou ferramentas de IA. Os commits aumentaram. Os PRs estão mais rápidos. As métricas tradicionais dizem que está tudo ótimo. Mas você não consegue ver o que está quebrando por baixo.

VelocidadeThroughputCycle time
EstabilizaçãoDurabilidadeSinal vs ruído

Validado em dados reais

Validado em uma organização com 58 repos, 3.497 commits e 1.211 PRs mesclados.

79% vs 64%

estabilização do código de IA vs código humano

45%

dos commits "humanos" batem com padrões de velocidade de IA

100%

de acoplamento detectado em 4 implementações de cliente

54 commits

rajada explicada pela linha do tempo semanal

Como funciona

1. Instalar
$ curl -fsSL https://iris.clickbus.com/install.sh | sh
2. Rodar
$ iris /path/to/repo --trend
3. Ler

Receba um relatório em Markdown + métricas em JSON com pulso de entrega, investigação de churn e análise de impacto de IA.

Opcional: revisar PRs
$ iris pr 42 --comment

Analise qualquer PR quanto a composição de IA, risco de churn e risco de cascata. Posta os insights como comentário no PR.

17 módulos de análise

>
Origin Classifier
Impacto da IA

Atribuição Humano / Assistido por IA / Bot por ferramenta (Copilot, Claude, Cursor, Windsurf)

>
Code Durability
Impacto da IA

Taxa de sobrevivência de linhas por origem e ferramenta

>
Correction Cascades
Impacto da IA

Padrões de correções em cadeia por origem e ferramenta

>
Fix Targeting
Impacto da IA

De qual origem o código atrai mais bug fixes

>
Acceptance Rate
Impacto da IA

Sobrevivência em code review por ferramenta

>
Origin Funnel
Impacto da IA

Commit → PR → Estabilizado → Sobrevivente

>
Attribution Gap
Impacto da IA

Detecção de alta velocidade sem atribuição

>
PR Insights
Impacto da IA

Análise de PR único com risco de churn e cascata

>
Activity Timeline
Inteligência temporal

Detalhamento semanal com pulso de entrega

>
Trend Analysis
Inteligência temporal

Comparação entre baseline e período recente

>
Pattern Detection
Inteligência temporal

Rajadas, períodos calmos, mudanças de intenção

>
Stability Map
Análise estrutural

Estabilização por diretório

>
Churn Investigation
Análise estrutural

Detecção de cadeias e acoplamento entre arquivos

>
Commit Shape
Análise estrutural

Perfil estrutural por origem

>
Delivery Velocity
Análise estrutural

Correlação entre velocidade e durabilidade

>
Priming Detection
Infraestrutura

Arquivos de contexto de IA (CLAUDE.md, etc.)

>
Attribution Hook
Infraestrutura

prepare-commit-msg para ferramentas de IA

O que o Iris não é

Não é uma ferramenta de vigilância de devs

Analisa sistemas, nunca indivíduos

Não é um painel em tempo real

Relatórios pontuais, não monitoramento ao vivo

Não é um plugin de IDE

Funciona apenas a partir do histórico do Git

Não é um rastreador de produtividade

Mede durabilidade, não velocidade

Experimente agora

Um comando. Roda localmente. Plataforma na nuvem é opcional.

$ curl -fsSL https://iris.clickbus.com/install.sh | sh

Python 3.11+ · Git · Zero dependências