Kilo Code, een open-source AI-coderingsstartup ondersteund door GitLab’s voormalige CEO Sid Sijbrandij, heeft een Slack-integratie uitgebracht waarmee software-ingenieurs codewijzigingen kunnen uitvoeren en pull-aanvragen kunnen indienen zonder ooit de chat van hun team te verlaten. Deze stap pakt een kernknelpunt in de moderne ontwikkeling aan: het voortdurende wisselen tussen instrumenten en het verlies van context.
De lancering komt op een moment dat de markt voor AI-ondersteunde codering zich snel uitbreidt, waarbij grote overnames en financieringsrondes het groeiende belang ervan aantonen. Maar in tegenstelling tot veel concurrenten die zich richten op geïsoleerde codeerassistenten, zet Kilo in op het rechtstreeks inbedden van AI in bestaande workflows waar daadwerkelijk beslissingen worden genomen.
“Ingenieursteams nemen geen beslissingen in IDE-zijbalken; ze nemen ze in Slack”, legt Scott Breitenother, medeoprichter en CEO van Kilo Code, uit. “Met deze bot kun je alles doen – en meer – zonder de chat te verlaten.”
Waarom dit ertoe doet: de opkomst van ‘Vibe Coding’
De integratie richt zich op een trend die bekend staat als ‘vibe coding’, waarbij grote taalmodellen worden gebruikt om code te schrijven en aan te passen op basis van de conversatiecontext. Deze aanpak wint aan populariteit omdat het de ontwikkeling stroomlijnt door de noodzaak weg te nemen om problemen opnieuw uit te leggen in afzonderlijke instrumenten. Microsoft meldt nu dat door AI gegenereerde code 30% van de codebasis uitmaakt, terwijl Google onlangs voor 2,4 miljard dollar een AI-coderingsstartup heeft overgenomen.
De aanpak van Kilo speelt direct in op deze trend door AI-ondersteunde codering toegankelijk te maken binnen de belangrijkste communicatiehub voor veel technische teams: Slack.
Hoe Kilo voor Slack werkt
De integratie werkt doordat gebruikers @Kilo kunnen vermelden in Slack-threads. De bot leest vervolgens het hele gesprek, krijgt toegang tot verbonden GitHub-opslagplaatsen en beantwoordt vragen over de codebase of maakt automatisch een branch aan en dient een pull-verzoek in.
Als een productmanager bijvoorbeeld een bug in Slack rapporteert, kunnen technici het probleem bespreken en vervolgens eenvoudigweg typen: “@Kilo, gebaseerd op deze thread, kunt u de oplossing voor de null pointer-uitzondering in de authenticatieservice implementeren?” De bot doet de rest, zet een cloudagent op, implementeert de oplossing en dient rechtstreeks een pull-verzoek in Slack in.
Kilo’s concurrentievoordeel
Kilo positioneert zich expliciet tegen toonaangevende AI-codeertools zoals Cursor en Claude Code. Het bedrijf stelt dat de Slack-integratie van Cursor beperkt is tot afzonderlijke repository’s, terwijl Claude Code geen aanhoudende conversatiecontext heeft voor langere workflows.
Kilo beweert dat de integratie tegelijkertijd in meerdere repository’s werkt, de context over uitgebreide Slack-threads handhaaft en naadloze overdrachten tussen Slack, IDE’s, cloudagents en de opdrachtregel mogelijk maakt.
Modelkeuze en beveiligingsproblemen
Misschien wel het meest opvallende aspect van de lancering is de beslissing van Kilo om standaard het M2.1-model van MiniMax te gebruiken, een Chinees AI-bedrijf dat onlangs een beursintroductie in Hong Kong voltooide. Deze stap heeft vragen doen rijzen over de bedrijfsveiligheid, gezien de zorgen over het verzenden van eigen code via de Chinese infrastructuur.
Breitenother gaat hier rechtstreeks op in: “De beursintroductie van MiniMax kreeg steun van grote mondiale investeerders, wat wijst op een groot vertrouwen in hun modellen.” Hij benadrukt dat MiniMax-modellen worden gehost door Amerikaanse cloudproviders zoals AWS, Google en Microsoft.
Kilo benadrukt ook dat het modelonafhankelijk is, waardoor zakelijke klanten hun voorkeursmodellen kunnen kiezen op basis van beveiligings- en compliance-eisen.
De toekomst van AI-ondersteunde ontwikkeling
De lancering van Kilo weerspiegelt een verschuiving in de AI-coderingsmarkt naar integratie in plaats van op zichzelf staande tools. Het bedrijf gelooft dat de winnaars degenen zullen zijn die AI naadloos in bestaande workflows kunnen integreren en ontwikkelaars kunnen ontmoeten waar ze al werken.
Of een startup met 34 medewerkers industriële giganten als OpenAI en Anthropic te slim af kan zijn, valt nog te bezien. Als Kilo echter gelijk heeft en zegt dat het lastige probleem niet het genereren van code is, maar het integreren ervan, heeft het bedrijf mogelijk een duurzaam concurrentievoordeel gevonden.
