Entire 推出 Trail 评审页，用合并门禁取代 Pull Request

发布于 2026 年 10 月 29 日，阅读时长 9 分钟 本文内容 Trail 是 Entire 的评审页面。Entire 是一个于 2026 年 10 月 26 日上线的 git forge：评审 agent 为每次 push 打分，由人工审批、未解决的发现项和 CI 组成的合并门禁决定代码何时可以合并，取代了 pull request 的评论时间线。Entire 由 Thomas Dohmke 领导，他担任 GitHub CEO 直到 2025 年底。它上线时宣称 push “比 GitHub 快最多 89 倍”，这一数字来自 Entire 自己的基准测试，截至 10 月 29 日，Entire 之外还没有人复现过。托管和 Trail 免费；agent 按模型费率计费，在 Entire 的示例中每次运行约 0.41 美元。 一个 Entire Trail 是一个工作单元，起始于一个 bug 报告、一个功能请求或一个 agent 会话，汇集来自一个或多个仓库的代码变更，并把由 agent 计算出的 eval 分数和合并门禁放在页面顶部。diff 只需点击一下即可看到。Entire 对 pull request 的批评是，agent 已经填满了它的时间线：“pull request 已经变成了只有 agent 才会读的审计日志。” 发布文章描述了三个步骤。你创建一个 Trail，可以从 Web 界面创建，也可以由 agent 在代码存在之前或之后创建。按照发布文章的说法，每次 push 时，“每个 agent 都在云沙箱中独立运行，并提交一个分数和一份理由”，运行在 Daytona 或 E2B 沙箱中的 Claude Code 或 Codex 上。然后你处理掉发现项，等门禁通过后合并。“只有当置信度高、风险低、所有发现项都已清除时，才应该合并。” Trail 的 eval 是按仓库配置的 agent 运行，Entire 自己的基准测试仓库展示了它长什么样。entireio/forgemark 把它的 runner 以 JSON 形式提交在 .entire/runners/ 下：一个基于 OpenAI Codex 和 gpt-5.6-sol 的合约评审，一个基于 Claude 的安全 runner，返回 0 到 100 的风险分数，外加 risk、summary 和 semantic-diff 三个 runner。 评审 runner 的 prompt 是仓库专属的。它要求找出“bug、回归、被破坏的不变量”和“有误导性的基准测试结果”，并写明“不要报告风格、文档、命名、测试覆盖率方面的要求”。Trail 上的每个 eval 卡片显示当前运行和最近五次。 门禁有四道，每道按仓库启用：与基础分支保持同步、最低人工审批数、没有超过选定严重级别的未解决 agent 发现项、CI 检查通过。被允许的人可以绕过门禁，并且“每一次绕过都记录在 Trail 上”。评审 agent 不会为你自动开启：“创建 trail 或启用 Trails 并不会自动配置评审 agent。” Trail 可以运行的预设评审 agent。Entire 提供的 Trails 概览截图，2026 年 10 月 29 日，已裁剪。 Trail 和 pull request 的区别在于顶部放什么、由什么决定合并。GitHub 的 pull request 以线性的评论时间线和 diff 标签页打头，CI 状态和合并按钮在底部。Trail 以 eval 分数和门禁面板打头，diff、发现项和 agent 会话放在它们下面。 在从 GitHub 镜像的仓库上，Trail 仍然依赖关联的 GitHub pull request 来运行 CI 和合并，并且“Entire 的评审和 GitHub 的评审是相互独立的”。在 Entire 的门禁通过之后，GitHub 的分支规则仍然可以阻止合并。Dohmke 告诉 The New Stack 其意图是：“如果那里是绿的、置信度又高，那我们就合并它。”一位 Hacker News 评论者称其为“一种高 AI 信任度的做法”：靠 eval 分数来评审，而不是靠阅读，接近于用验证层取代逐行评审。 Entire 占据的是 forge 这个位置：仓库在哪里、评审在哪里发生、合并在哪里决定。在与它比较的较新工具中，只有 Cursor Origin 处在同一个位置并且可以使用。Scion 是 Anthropic 的内部版本控制系统，LayerFS 是 agent 工作区的文件系统。 这一切背后的量级：GitHub 统计 2026 年 9 月有 73.8 亿次 commit，“比一年前多了五倍以上”，其 Octoverse 报告称现在超过 40% 的 pull request 由 agent 发起，高于三月份的 17%。我另外写过关于 Scion 和 LayerFS 的文章。 什么是 Scion 版本控制？Anthropic 的 agent 级 VCS、派生数据，以及它与 Git 的关系。知识 · 阅读时长 9 分钟。Continuous Memory 把 agent 会话存储在仓库的 refs 中。 Entire 的 Continuous Memory 是同一个名字下的两样东西：来自开源 Entire CLI 的会话检查点，以及 entire-graph 和 entire-brain 插件。检查点为每个 commit 保存 prompt 和 agent 记录。从 CLI 0.10.0 起，它们存放在你自己的仓库中的 refs/entire/checkpoints/ 下，每个 commit 会带一个 Entire-Checkpoint: trailer。 谁能读取它们，Entire 的安全文档写得很清楚：“任何能访问你仓库的人都能读取其中的检查点。如果你的仓库是公开的，它们也是公开的。”在写入检查点之前，脱敏会分层执行，但没有任何一层会扫描图片，文档说它“并不能捕获每一个密钥”。OpenAI Privacy Filter 这一层只在较旧的基于分支的存储上运行，不在默认存储上运行。entire-brain 把记忆保存在你的机器上，直到你运行 entire brain connect，才会把它们同步到 Entire 供团队使用。 “比 GitHub 快最多 89 倍”这个数字是 Entire 用自己的开源工具 ForgeMark 测出来的，Entire 没有公布它背后的条件。发布图表上写的是 Entire 每秒 418 次 push，GitHub 为 4.7 次，Cursor 为 65 次，GitLab 为 10 次。

（原文较长，此处译出前 6000 字，完整内容请点「打开原文」。）