Dashboards used to be a setup project. Pick a metric. Pick a dimension. Pick a chart type. Save. Repeat for every view you wanted. That era is over. Now you describe what you want to see. The Waydev Agent builds the widget and drops it straight onto your dashboard. One prompt. One click. And that's just one of five things we shipped: 1. AI Metrics. AI tool dashboards report usage, not outcomes. Seats provisioned. Suggestions shown. None of it tells you whether AI-authored code survived review, or what it cost to ship a PR. Now you know. 2. Signals. Each signal is an AI-evaluated check. It runs on a schedule, reads what's happening across your engineering org, and fires a Slack DM to the people who need to act. Turn on the ones that matter. Set the cadence. Pick who hears about it. 3. Predict & Improve. Two clicks on any DORA chart. Explain tells you what the insight means. Predict & Improve tells you what to do about it. The agent runs trend analysis, forecasts next quarter with a confidence score, and ranks the fixes that move the metric most. The why behind the number, not just the number. 4. SQL Chart. Ask a question in plain English. Waydev writes the SQL. You read every line, edit it if you want, run it, chart the result. Full control when you want it. No SQL required when you don't. 5. The new Launchpad. Your new front door. Five metrics that define engineering health: effectiveness, speed, quality, impact, and AI adoption, each benchmarked against the industry. Then ask anything about adoption, ROI, or delivery from a single search bar. The whole platform, one prompt away.

ریزش کد در عصر هوش مصنوعی: وقتی بخش زیادی از خروجی دوباره بازنویسی می‌شود دستیارهای کدنویسی هوش مصنوعی می‌توانند در چند دقیقه چیزی را بسازند که قبلاً ساعت‌ها وقت می‌گرفت. همین سرعت باعث شده خیلی از تیم‌ها احساس کنند بهره‌وری‌شان چند برابر شده است؛ اما پژوهش‌های تازه نشان می‌دهد ماجرا همیشه به این سادگی نیست و احتمالا به زودی با مشکلات مهمی مواجه خواهیم شد… بخشی از کدی که با کمک هوش مصنوعی تولید می‌شود، بعداً باید اصلاح، حذف یا دوباره نوشته شود. یعنی اگر فقط تعداد خط کد، تعداد تغییرات یا سرعت تولید را معیار موفقیت بدانیم، ممکن است پیشرفت واقعی را با حجم کار اشتباه بگیریم. اجازه دهید در ادامه به تجربیات چند شرکت بزرگ بپردازیم: ▪️ تولید کد، سریع‌تر از سنجشِ کیفیت برای دهه‌ها یکی از ساده‌ترین معیارها برای سنجش کار یک برنامه‌نویس، «تعداد خطوط کدی» بود که می‌نوشت. معیاری که شاید هیچ‌وقت دقیق نبود، اما حداقل یک عدد ملموس به دست می‌داد. با ظهور ابزارهایی مانند «کلود کد» (Claude Code)، «کرسر» (Cursor)، «کدکس» (Codex) و «گیت‌هاب کوپایلوت» (GitHub Copilot)، معیارهایی مثل تعداد خط کد بیش از گذشته گمراه‌کننده شده‌اند. این دستیارهای هوشمند می‌توانند در زمان کوتاه، حجم زیادی کد، پیشنهاد اصلاح یا تغییرات نرم‌افزاری تولید کنند و در نگاه اول بهره‌وری را بالا ببرند؛ اما سنجش بهره‌وری فقط با تعداد خط کد، تعداد تغییرات یا میزان مصرف توکن می‌تواند گمراه‌کننده باشد. آنچه در نهایت اهمیت دارد این است که چه مقدار از این کد واقعاً در محصول باقی می‌ماند، درست کار می‌کند، قابل نگهداشت است و ریسک امنیتی تازه‌ای ایجاد نمی‌کند. ▪️ سونامی «کدهای دورریز» در راه است شرکت‌های تحلیلگر با بررسی خروجی کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی متوجه پدیده جالبی شده‌اند که آن را «ریزش کد» (Code Churn) می‌نامند. به گفته مدیرعامل «وی‌دو» (Waydev)، این شرکت در داده‌های مربوط به بیش از ۱۰ هزار مهندس نرم‌افزار در ۵۰ سازمان، الگویی دیده که در آن نرخ پذیرش اولیه کدهای تولیدشده با هوش مصنوعی در برخی تیم‌ها به ۸۰ تا ۹۰ درصد می‌رسد؛ اما وقتی اصلاحات هفته‌های بعد هم حساب شود، سهم کدی که بدون بازکاری جدی باقی می‌ماند، ممکن است به حدود ۱۰ تا ۳۰ درصد کاهش پیدا کند. گزارش‌های صنعتی دیگری هم نشانه‌هایی مشابه را مطرح کرده‌اند: • گزارش «گیت‌کلیر» (GitClear) می‌گوید کاربران منظم ابزارهای هوش مصنوعی، به‌طور متوسط ۹.۴ برابر بیشتر از همتایان خود با ریزش کد روبه‌رو بوده‌اند. • «فاروس ای‌آی» (Faros AI) در گزارشی بر اساس دو سال داده مشتریان خود نوشته که در سازمان‌های با پذیرش بالای هوش مصنوعی، ریزش کد ۸۶۱ درصد افزایش یافته است. • «جلیفیش» (Jellyfish) با بررسی داده‌های ۷۵۴۸ مهندس گزارش کرده مهندسانی که بیشترین «بودجه توکن» (Token Budget) را داشته‌اند، «درخواست ادغام تغییرات» (Pull Request) بیشتری ثبت کرده‌اند؛ اما این افزایش خروجی با هزینه مصرف‌شده تناسب کامل نداشته است. آن‌ها با صرف هزینه ۱۰ برابری برای توکن‌ها، تنها به خروجی ۲ برابری رسیده‌اند. به زبان ساده‌تر: این ابزارها در حال تولید «حجم» هستند، نه «ارزش». به عبارتی، افزایش حجم کد به‌تنهایی تصویر کاملی از بهره‌وری نمی‌دهد. اگر بخش زیادی از کدهای تولیدشده بعداً حذف یا بازنویسی شود، تیم‌ها باید بررسی کنند این تغییرها نشانه اصلاح مفید و بازطراحی درست است یا نشانه بازکاری پرهزینه و کیفیت پایین خروجی. ➕ نوشدارو پلاس: این آمارها بیشتر از گزارش‌های شرکت‌های فعال در حوزه تحلیل بهره‌وری توسعه‌دهندگان می‌آید؛ بنابراین نباید آن‌ها را حکم قطعی درباره همه تیم‌های نرم‌افزاری دانست. با این حال، شباهت یافته‌ها در چند گزارش مختلف نشان می‌دهد که مسئله «کد بیشتر، ارزش بیشتر» دست‌کم به بازبینی جدی نیاز دارد. ▪️ چرا این روند می‌تواند کیفیت و امنیت نرم‌افزار را تحت فشار بگذارد؟ ریزش کد و غلبه سرعت بر دقت، اگر با بازبینی درست همراه نباشد، می‌تواند کیفیت، پایداری و امنیت نرم‌افزار را تحت فشار بگذارد. • انباشت بدهی فنی: کدهای عجولانه یا کم‌بررسی‌شده می‌توانند نگهداشت محصول را سخت‌تر کنند و در بلندمدت کیفیت معماری نرم‌افزار را پایین بیاورند. • کاهش دقت در بازبینی: وقتی حجم تغییرات بالا می‌رود، برنامه‌نویسان ارشد و تیم‌های بازبینی ممکن است فرصت کافی برای بررسی دقیق منطق، امنیت و معماری کد نداشته باشند. • اعتماد بیش از حد به خروجی ماشین: اگر توسعه‌دهندگان، مخصوصاً نیروهای کم‌تجربه‌تر، کد تولیدشده را بدون فهم کامل، تست و بازبینی بپذیرند، احتمال ورود باگ یا آسیب‌پذیری به محصول بیشتر می‌شود. ▪️ به‌جای حجم کد، چه چیزهایی را بسنجیم؟ • چه مقدار از کد تولیدشده بعد از چند هفته هنوز در محصول باقی مانده است؟ • چند درصد تغییرات نیاز به بازنویسی یا اصلاح جدی پیدا می‌کنند؟ • آیا حجم تغییرات از توان تیم برای بازبینی دقیق بیشتر شده است؟ • نرخ باگ، رخدادهای امنیتی و بدهی فنی بعد از استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی چه تغییری کرده است؟ • آیا کدهای تولیدشده تست کافی، مستندات روشن و مالک انسانی مشخص دارند؟ • آیا این کدها واقعاً محصول را بهتر کرده‌اند یا فقط حجم پروژه را بالا برده‌اند؟ • هزینه مصرف توکن در برابر خروجی مفید چقدر است؟ ▪️ در آخر؛ معیار بهره‌وری را باید عوض کرد موج جدید توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی احتمالاً گذرا نیست و تیم‌ها ناچارند کار با این ابزارها را یاد بگیرند؛ اما چالش اصلی دیگر فقط تولید کد بیشتر نیست؛ چالش این است که بدانیم کدام کد واقعاً در محصول می‌ماند، درست کار می‌کند، قابل نگهداشت است و ریسک امنیتی تازه‌ای ایجاد نمی‌کند. بنابراین معیارهای قدیمی مثل تعداد خط کد، تعداد تغییرات یا حتی میزان مصرف ابزارهای هوش مصنوعی به‌تنهایی کافی نیستند. تیم‌ها باید در کنار سرعت تولید، چیزهایی مثل کیفیت بازبینی، نرخ باگ، ریزش کد، هزینه نگهداشت، تست‌پذیری و اثر واقعی روی محصول را هم بسنجند. هوش مصنوعی می‌تواند برنامه‌نویسی را سریع‌تر کند، اما ارزش نرم‌افزار هنوز به کیفیت تصمیم‌های انسانی بستگی دارد. ✍️ یونس مرادی #کسب‌وکار_آنلاین

Another experiment with @filamentphp visual look. Found a "dark theme" startup design WayDev on Product Hunt. Thought: is it possible to mimic this color palette in Filament? The answer is Yes. But also, I don't like how it looks in Filament. So won't make a tutorial :)

Waydev: Tokenmaxxing? AI adoption? AI Impact? RL? by @AlexCircei producthunt.com/products/way…

Two new capabilities: Waydev MCP & Skills for our Waydev agent. Check it out here waydev.co

Huge congrats on the launch today, Alex! The UI looks incredibly clean. I'm a motion designer and I actually just built out an Apple-style explainer concept that would fit Waydev perfectly. Tried to shoot you a DM but they're locked—mind if I send it your way?

The new Waydev landed on TechCrunch. The question every engineering leader is asking: how much of AI-generated code actually makes it to production? Which agent wrote it? How many tokens did it take? Our platform was built to answer that. Read the full article here 👇 techcrunch.com/2026/04/17/to…

The new Waydev is live. For the first time, engineering leaders can measure the full AI SDLC. See which AI tools your teams use and what you spend per vendor, per team, per repo. Follow AI-generated code from IDE to production and see where it ships and where it dies. Know your cost per PR, tokens consumed, and which agent wrote which line. Waydev Agent closes the loop by feeding insights back to your AI through MCP. One platform. From token to production. We're live on Product Hunt today. Link in comments.

Brace yourself: AI coding tools turned ‘token budgets’ into a vanity badge, not a productivity boost. The old measurement rule—what you track becomes what you get—keeps getting worse when you track inputs, not outcomes. Yes, Claude Code, Cursor, and Codex spit out mountains of code, but developers spend more time revising it later. Waydev data shows 80–90% acceptance on first pass, then real-world churn drags productivity down to 10–30% of initial gains. Atlassian buys DX for ROI vibes; other firms see more code that doesn’t stick. Senior engineers push back; juniors swallow more AI-generated code and rewrite even more. Conclusion: adapt or fade—AI isn’t a magic wand, it’s a wild toolkit you must master. 🚀🔥💥😤🧠🎭 #AI #Code #Productivity #DevTools #TechNews #SiliconValley techcrunch.com/2026/04/17/ai… Created By LastPosty lastposty.com techcrunch.com/2026/04/17/to…

We rebuilt Waydev to track the full AI dev lifecycle: adoption, impact, ROI. Not just what gets accepted, but what actually ships to production

DORA Metrics Tools Landscape 📊 1⃣ Analytics and Reporting: → Splunk, Grafana & Looker: Powerful platforms for visualizing all four DORA metrics in comprehensive dashboards. → Provides high-level visibility for stakeholders to track engineering velocity and stability. 2⃣ CI/CD Platforms: → Spacelift, Jenkins & GitHub Actions: Core tools for tracking Deployment Frequency (DF) and Lead Time for Changes (LT). → These platforms provide the raw data from your build and deployment pipelines. 3⃣ Monitoring and Incident Management: → Datadog, New Relic & Prometheus: Essential for measuring Mean Time to Recovery (MTTR) and Change Failure Rate (CFR). → Critical for understanding how quickly the team recovers from production incidents. 4⃣ Specialized DORA Metric Tools: → LinearB, Waydev & Haystack: Purpose-built tools designed specifically to aggregate and report all four DORA metrics. → Offers deep insights into developer workflow and team performance with minimal configuration. 5⃣ Value Stream Management: → Plutora & ServiceNow: Connects software delivery to business value by tracking metrics across the entire lifecycle. → Helps organizations align technical performance with broader business objectives.

Waydev just announced a revamp of its engineering intelligence platform to track exactly how much AI‑generated code lands in production. The update captures which AI agent wrote every commit, whether AI‑assisted pull requests pass CI at the same rate as human code, and usage costs. Learn more about Waydev's platform revamp and what it means for AI coding ROI:buff.ly/PsyZKYP #Waydev #AICoding #DevOps

🚀 Waydev AI (@waydevco) launched! The ChatGPT for Engineering Intelligence “The #1 development analytics platform for engineering leaders." 🌐 fondo.ai/4hnPQWo Congrats @AlexCircei!!

Waydev AI launches, The ChatGPT for Engineering Intelligence | FounderJournal fondo.ai/47dgxsb

🔥 Top 5 on Product Hunt yesterday 📅 October 15, 2025 #ProductHunt 1. Emergent 🔼 589 2. Flask 🔼 546 3. KaneAI 🔼 502 4. Waydev AI 🔼 448 5. ツSupercut v1.0 🔼 439 🧵 Detail & links in the thread 👇

🚀 Today's Product Hunt Spotlight: 8 Noteworthy Platforms for Building & Optimizing! • Emergent: A platform for developers to easily build and deploy generative AI applications by connecting ML models. • Flask: A tool designed to streamline video collaboration workflows for creative teams needing better feedback sharing. • Supercut: Focuses on fast, pro-looking video messaging for busy teams using AI auto-editing and branded layouts. • LambdaTest: Offers cloud-based software testing, emphasizing AI (like KaneAI) for authoring E2E tests using natural language. • Waydev: A software engineering intelligence platform providing leaders insights via DORA, SPACE, DX tracking, and AI coaching. • Cal: An open scheduling platform offering booking solutions for all sizes, now featuring Cal for AI assistance. • Riverside: Introduced 'Co-Creator,' an AI agent that allows users to edit and repurpose video content via chat commands. • FlashMock: A tool focused on quickly creating realistic UI/UX mockups, potentially leveraging generative AI for fast prototyping. A clear theme emerges: AI integration is rapidly enhancing efficiency across development platforms, testing tools, content creation, and engineering intelligence.

Exciting to see Waydev AI launch on Product Hunt! The conversational analytics and seamless GitHub/Jira integration look like a game-changer for dev teams. Congrats on pushing the boundaries of AI-driven insights!

Waydev AI (@waydevco) is the AI-native conversational platform for Engineering Intelligence. Ask questions like “What’s our AI adoption rate?”, “How’s our cycle time trending?”, “Which teams drive the most impact?” Instant insights, no dashboards. producthunt.com/products/way…