Corevice K.K.

Codens — 5 AI agents on shared credit pool: auto-fix, QA, PRD, ledger, orchestration. 14-day free trial, 30,000 credits, no card. Solo founder, dogfooding.

[Corevice K.K. @CoreviceLLC]

The harness we built to run our small dev shop with 2-3 people per product. 5 AI agents, one credit pool, one auth layer, 60 seconds of what the full loop looks like.

https://t.co/DrnHRsVu4c

[Corevice K.K. @CoreviceLLC]

GitHub Copilot switched to usage-based billing on June 1. Premium request units are gone; you now pay in "AI Credits" (1 credit = $0.01), metered by tokens — input, output, and cached — at each model's API rate.

The part that stings is agentic work gets billed twice. A Copilot pull-request review burns AI Credits for the tokens AND GitHub Actions minutes for the infrastructure running it. Some devs are posting projections of monthly bills jumping from $29 to $750. TechCrunch's headline: "What a joke."

Usage-based pricing itself is honest. The real problem is predictability and visibility: when the meter runs inside an agent loop, you learn what it cost after the fact.

That's the exact gap Codens built for. Budget caps are set per workflow and per org, the markup math is shown transparently, and Purple's run-level execution logs let you see where the tokens actually went, action by action. Claude runs API-direct, so the rate you pay is the rate, not a repackaged unit.

The agent era makes the meter matter. Caps and a visible ledger beat a surprise invoice.

Source (GitHub Blog): https://t.co/p8EpG17KVQ
https://t.co/zvNd4HPuaB

[Corevice K.K. @CoreviceLLC]

GitHub Copilot が6月1日から従量課金に切り替わりました。これまでのプレミアムリクエスト単位は廃止され、今後はトークン量（入力・出力・キャッシュ）に応じた「AIクレジット」で課金されます。1クレジットは0.01ドルです。

地味に痛いのは、エージェントの作業が二重に課金される点です。Copilot によるプルリクエストのレビューは、トークン分の AIクレジットに加えて、それを動かす基盤ぶんの GitHub Actions 分単位も消費します。月29ドルが750ドルに跳ね��がるという試算を投稿する開発者も出ています。

従量課金そのものは誠実な仕組みです。問題は予測のしづらさと見えにくさで、メーターがエージェントのループの中で回ると、いくらかかったか分かるのは使い終わった後になります。

Codens はまさにそこを前提に作っています。予算上限はワークフロー単位と組織単位で設定でき、マークアップの計算は透明に表示されます。Purple の実行ログを見れば、トークンがどのアクションでどれだけ使われたかを追えます。Claude は API を直接叩いているので、払うレートはそのままのレートです。

エージェントの時代はメーターが効いてきます。突然の請求書より、上限と見える台帳のほうがいい。

ソース（GitHub Blog）: https://t.co/p8EpG17KVQ
https://t.co/ehADfzMKVo

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Interesting JetBrains research: awareness and actual usage of AI coding tools are pulling apart.

- GitHub Copilot: 76% awareness / 29% used at work, but growth has stalled
- Claude Code: 18% usage, but still growing fast

High awareness doesn't mean sustained use. Developers switch on whether the task actually gets done, not on brand. And the market's question has shifted from "are AI agents real?" to "which part of my company gets agentized first?"

Codens sits a little off to the side of that race. We're not competing on which autocomplete is smartest. We run the whole loop as a harness: PRD to tasks, implement, verify, PR, merge decision. The model or assistant underneath is swappable; what matters is whether the full loop closes and comes back in a form a human can review.

Not completion speed, but whether the work finishes. The adoption data is moving that way.

Article (JetBrains Research): https://t.co/qZ4UcSCOGI
https://t.co/zvNd4HPuaB

[Corevice K.K. @CoreviceLLC]

JetBrains の調査が面白い。AI コーディングツールの「認知」と「実利用」がきれいにズレ始めている。

・GitHub Copilot: 認知 76% / 業務利用 29%、ただし成長は停滞
・Claude Code: 利用は 18% だがまだ急成長中

認知が高い = 使われ続ける、ではない。開発者はブランドじゃなく「実際にタスクが終わるか」で乗り換えている。市場の問いも「AI エージェントは本物か」から「自社のどの工程を最初にエージェント化するか」に変わった。

ここで Codens の立ち位置は少し違う。どの補完ツールが一番賢いかの競争には乗っていない。PRD からタスク化、実装、verify、PR、merge 判断までの 1 周をエージェントに回す harness の方をやっている。中で動くモデルや assistant は差し替え可能で、勝負どころは「ループ全体がちゃんと回って、人間がレビューできる形で出てくるか」。

補完の速さより、工程が終わるかどうか。採用データはそっちに動いている。

元記事 (JetBrains Research): https://t.co/qZ4UcSCOGI
https://t.co/ehADfzMKVo

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New in Codens: a safety guard that runs right before the AI pushes code.

It came out of a real incident. On one task the AI ran `git merge develop` to pull in test fixes, resolved the conflicts only partially, and pushed. Left alone, that would have landed 12,000+ lines of branch drift plus unresolved conflict markers straight onto the PR.

The guard has two layers:

1. Conflict-marker scan (always on, no config). If the committed tree still contains unresolved markers, the push is blocked.
2. Merge-source allowlist (configurable per workflow). Restrict which branches the AI is allowed to merge from. Set it right in the workflow editor; blank means no restriction.

The verify chain (implement → test → fix) and the human-gated / auto-merge choice are unchanged. This just adds one more layer before a human ever reviews. The more you let the AI do, the more these unglamorous guards pay off.

https://t.co/zvNd4HPuaB

[Corevice K.K. @CoreviceLLC]

Codens に新機能。AI が code を push する直前に走る安全ガードを入れた。

きっかけは実際に起きた一件。あるタスクで AI がテスト修正を取り込もうと git merge develop を実行し、コンフリクトを途中までしか解決しないまま push。放置すれば 12,000 行超のブラ���チ差分と、未解決のコンフリクトマーカーがそのまま PR に乗るところだった。

入れたガードは 2 層。

1. コンフリクトマーカー検査(常時オン、設定不要)。コミット済みツリーに未解決マーカーが残っていたら push をブロッ��する。
2. マージ元の許可リスト(ワークフロー単位で設定可能)。AI がどのブランチから merge してよいかを制限できる。ワークフローエディタで直接指定でき、空欄なら制限なし。

verify chain(実装→テスト→修正)と人間 merge / auto-merge の切替はそのまま。そこに「人間がレビューする前」の層が一枚増えた形。AI に任せる範囲を広げるほど、こういう地味なガードが効いてくる。

https://t.co/ehADfzMKVo

[Corevice K.K. @CoreviceLLC]

Ran a quick benchmark. On a 50-memory dev corpus with 50 paraphrased (non-keyword) queries, 1 gold each:

Recall@1: 86%
Recall@3: 98%
MRR@10: 0.91
search latency: p50 20ms / p95 22ms

All local, nomic-embed-text + ChromaDB on an M5 Max. Retrieval quality is basically bounded by the embedding model; the MCP layer is thin. Small synthetic set, so treat as indicative, not SOTA. Repo: https://t.co/uYSTy7vfRO

[Corevice K.K. @CoreviceLLC]

Codens チームのメンバーが、Claude Code 用の永続メモリ MCP サーバを OSS で公開した。Engram という。

毎セッション「自分は Go が好き」「このプロジェクトは Postgres 16」と説明し直すのは、地味にトークンを食う。Engram は好み・決定事項・プロジェクト文脈をセマンティック検索で覚えておいて、次のセッションで意味ベースで引っ張ってくる。キーワード一致じゃなく意味一致。

しかも全部ローカル。埋め込みは Ollama、ベクタは ChromaDB、データは 1 バイトも外に出ない。埋め込み API コストもゼロ。

地味だけど効く種類のツール。Go 製で MIT。

https://t.co/uYSTy7vfRO

[Corevice K.K. @CoreviceLLC]

Put yesterday's two stories side by side and the tide is clear.

- Anthropic filed for IPO and, for the first time, passed OpenAI in paid enterprise adoption — driven by Claude Code spreading from technical teams into finance, legal, and research.
- Microsoft Build 2026: its own Project Polaris replaces GPT-4 in Copilot, while Azure AI Foundry adds Claude as a first-class model alongside OpenAI.

The meta-signal: the "one model does everything" era is ending. Even Microsoft went multi-model — its own + Claude + OpenAI. The winning architecture isn't a single model, it's routing each task to the best one.

Codens was built this way from day one. Claude runs API-direct; work routes to self-hosted models or other lanes by use case. When a new model ships, one alias swap migrates every product. Don't bet on a model — bet on the structure that lets you swap models.

Article (Build 2026 recap): https://t.co/kzVXRRnThh
https://t.co/zvNd4HPuaB

[Corevice K.K. @CoreviceLLC]

昨日の 2 つのニュースを並べる���、潮目が見える。

・Anthropic が IPO 申請。enterprise の有料採用で初めて OpenAI を抜いた。牽引役は Claude Code が finance / legal / research に染み出したこと。
・Microsoft Build 2026: 自社モデル Project Polaris で Copilot の GPT-4 を置換、同時に Azure AI Foundry で Claude を first-class 採用。

メタで見ると、「1 つのモデルで全部やる」時代の終わり。Microsoft ですら自社 + Claude + OpenAI のマルチモデルに動いた。勝ち筋はモデル単体じゃなく、タスクごとに最適なモデルへ振り分けるルーティングの方。

Codens は最初からこの設計。Claude は API 直叩き、用途に応じて self-host モデルや他レーンに振る。新モデルが出たら alias 1 行で全製品が乗り換わる。モデルに賭けるんじゃなく、モデルを差し替えられる構造に賭ける。

元記事 (Build 2026 recap): https://t.co/kzVXRRnThh
https://t.co/ehADfzMKVo

[Corevice K.K. @CoreviceLLC]

A member of the Codens team just open-sourced a persistent memory MCP server for Claude Code. It's called Engram.

Re-explaining "I prefer Go" or "this project runs Postgres 16" every session quietly burns tokens. Engram remembers your preferences, decisions, and project context via semantic search, then pulls them back in the next session by meaning, not keyword.

And it's fully local. Embeddings run on Ollama, vectors live in ChromaDB, nothing leaves your machine. Zero embedding API cost too.

The unglamorous kind of tool that actually compounds. Written in Go, MIT licensed.

https://t.co/uYSTy7vfRO

[Corevice K.K. @CoreviceLLC]

Sharp call from Gartner: applying uniform governance across all AI agents will actually cause enterprise agent adoption to fail. They predict 40% of enterprises will demote or decommission autonomous agents by 2027 due to governance gaps found only after production incidents.

And 88% of agent pilots never reach production — not because models aren't smart enough, but because of governance, compliance, and data-residency walls.

What matters isn't the binary "trust the agent / don't." It's whether you can dial autonomy at the granularity of the task.

Codens designs this per workflow: auto-merge for low-risk work, human-gated merge for changes that touch production, and a verify chain that gates both. Not uniform — autonomy that scales with risk. In production, governance you can dial beats a smarter model.

Article (Gartner): https://t.co/40waRHdo3Q
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[Corevice K.K. @CoreviceLLC]

Gartner の指摘が鋭い。「全 AI agent に一律のガバナンスをかけると、むしろ enterprise の agent 導入は失敗する」。2027 年までに 40% の企業が governance gap で autonomous agent を停止する、とも予測している。

そして agent pilot の 88% は本番に届かない。理由はモデルの賢さじゃなくて、ガバナンス・コンプライアンス・データ所在の壁。

ここで効くのは「agent を信用するか / しないか」の二択じゃなくて、autonomy をタスクの粒度で刻めるかどうか。

Codens はこれをワークフロー単位で設計している。低リスクの作業は auto-merge、本番に触る変更は人間 merge 待ち、どちらも verify chain が必ず gate する。一律じゃなく、リスクに応じて autonomy を変えられる。賢いモデルより、刻めるガバナンスの方が本番では効く。

元記事 (Gartner): https://t.co/40waRHdo3Q
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Today, June 1, GitHub Copilot moves from flat-rate to usage-based (AI Credits) billing. Pro $10 → $10 in credits, Business $19/user → $19 in credits, 1 credit = $0.01, consumed at per-model token rates.

The reason is obvious: across the industry, AI now writes ~41% of all code, and flat subscription can't carry that cost structure anymore. Microsoft just admitted it.

But flipping from flat to usage alone surfaces a new problem — ROI and governance. Gartner warns 40% of enterprises will demote or decommission autonomous agents by 2027 due to governance gaps.

Codens has run API-direct + per-workflow / per-org budget caps + transparent markup math from day one, solving both halves. Today's Copilot pricing change validates the position sideways.

Article: https://t.co/p8EpG17KVQ
https://t.co/zvNd4HPuaB

[Corevice K.K. @CoreviceLLC]

今日 6/1、GitHub Copilot が flat 課金から usage-based (AI Credits) 課金に移行する。Pro $10 → $10 credit、Business $19/user → $19 credit、1 credit = $0.01、モデルごとの token rate で消費される設計。

背景は明らかで、業界平均で AI がコードの 41% を書くようになり、固定額 subscription ではプロバイダ側の原価構造が回らなくなった。Microsoft も認めた、ということ。

ただ flat → usage に変えるだけだと、今度は ROI とガバナンスの問題が立ち上がる。Gartner は「2027 年までに 40% の企業が governance gap で autonomous agent を停止する」と警告している。

Codens は最初から API direct + ワークフロー / 組織単位の予算上限 + markup 内訳開示で、この両方を解いている設計。今日の Copilot 課金改定は、Codens のポジションを横から validate するイベントになっている。

元記事 (GitHub Blog): https://t.co/p8EpG17KVQ
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Strong Business Insider piece. Anthropic's head of growth Amol Avasare argues that for projects under 2 weeks of eng time, "the engineer is on the hook to effectively be the PM" — pointing toward the "product engineer" as the new hybrid role.

Right direction, but only half the picture. AI dissolves role boundaries in both directions: engineers becoming mini PMs, but also PMs / business becoming mini engineers. The second direction is actually higher leverage.

At Portament (which builds Codens), 3 business + 1 engineer shipped 5 products in 1.5 months, 1,000+ PRs. Engineer scarcity is faster to solve from the demand side than the supply side.

Article: https://t.co/fNIV93Sm60
https://t.co/zvNd4HPuaB

[Corevice K.K. @CoreviceLLC]

Business Insider の良記事。Anthropic の head of growth が「2 週間以内のプロジェクトでは engineer が PM を兼ねる」と発言し、"product engineer" という hybrid role の台頭を示唆している。

ただ AI が役割境界を溶かす方向は engineer → PM だけじゃなくて、PM / business → engineer 側にも動いていて、後者の方が実は効きが大きいというのが現場感覚。

Codens を作っている Portament も business 3 + engineer 1 体制で 5 プロダクト並走 + 1.5 ヶ月 1,000+ PR を完走している。エンジニア不足は供給を増やすより、需要側のスキルを変える方が早い。

元記事: https://t.co/fNIV93Sm60
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[Corevice K.K. @CoreviceLLC]

Three AI stories this week that connect into one picture:

- JPMorgan reclassified AI spend from "R&D experiment" to "core infrastructure". $19.8B budget, 2,000 dedicated staff.
- PwC is certifying 30,000 people on Claude to deploy at client engagements.
- Separately: one company reportedly burned $500M in a single month on Claude usage after failing to set employee spend limits (via @Polymarket).

AI is now infra, which means cost governance is now an infra responsibility too. Most teams are still bolting spend controls on after the fact.

Codens hits the Anthropic API directly, with per-workflow / per-org budget caps and transparent markup math built in from day one.

https://t.co/zvNd4HPuaB

[Corevice K.K. @CoreviceLLC]

AI ニュース 3 つ並べると 1 つの絵が見える。

・JPMorgan: AI 予算を「実験 R&D」から「コアインフラ」へ再分類 ($19.8B / 2,000 人)
・PwC: Claude を顧客 deploy 用に 30,000 人 certify
・別件: ある企業が従業員の Claude 使用上限を設定せず、ひと月で $500M 溶かしたとの話 (via @Polymarket)

AI が infra になった、ということはコストガバナンスも infra 側の責任になった、ということ。spend control を後付け運用で凌いでいる現場は多い。

Codens は Anthropic API 直叩きで、ワークフロー / 組織単位の予算上限と markup 内訳を最初から組み込んでます。

https://t.co/ehADfzMKVo

[無能なボンブ@ITエンジニア @itengr_matome]

シェアとったときの行動が容易にわかるので永遠に3番手くらいにいて欲しい