Sourcegraph Inc.是一家开发代码搜索和代码智能工具的公司，这些工具会对大型代码库进行语义索引和分析，以便在商业、开源、本地和基于云的仓库中进行搜索。该公司有两个核心产品：Code Search和Amp。之前的一个核心产品Cody，仅为现有客户保留有限的遗留支持。Code Search最初于2013年以Sourcegraph的名称发布，但在2023年公司推出Cody时更名为Code Search。截至2021年，该平台拥有约80万名开发者，并已索引了约540亿行代码。2025年7月，Cody的新账户注册被停止，同时发布了一个新的人工智能编码项目Amp。2025年12月，Amp被分拆成为一家独立的公司。
历史
Sourcegraph Inc.由斯坦福大学毕业生Quinn Slack和Beyang Liu创立，旨在推动代码搜索和代码智能工具（原名为Sourcegraph）的开发。它于2013年首次发布，但在2023年更名为Code Search。其部分灵感来自Liu在谷歌实习期间使用Google Code Search的经历。它旨在通过使开发者能够管理跨越多个仓库、编程语言、文件格式和项目的大型代码库，来解决大型代码问题。
Code Search最初由每个客户在自己的基础设施上进行自托管。早期客户包括Uber、Dropbox和Lyft。2016年，Code Search因采用Fair Source License而受到批评，开发者解释说，Sourcegraph的所有源代码都是公开可获取且可修改的，旨在帮助开源人士在获得报酬和保持价值观之间取得平衡。2018年，Code Search在Apache License 2.0下获得许可，此后Sourcegraph OSS一直在Apache License 2.0下发布。商业版本Code Search Enterprise则在其自己的许可下发布。2023年，Code Search因放弃对其大部分代码的Apache许可而受到批评，这些代码虽然保持公开，但仅在其Enterprise许可下可用。2024年，主仓库被完全设为私有。
2019年，Code Search被集成到GitLab代码库中，使GitLab用户能够访问基于浏览器的开发者平台。2021年，一个基于浏览器的门户网站上线，允许用户免费浏览开源项目和个人的私有代码。2022年，Sourcegraph Cloud推出，这是一个面向拥有超过100名开发者的组织的商业单租户云解决方案。
Sourcegraph迄今已筹集了总计2.23亿美元的资金。其在2021年最新的1.25亿美元D轮投资使公司估值达到26.25亿美元，较2020年的估值增长了300%。
2023年，Sourcegraph Inc.推出了其新产品Cody，并将Sourcegraph更名为Code Search。2025年，Sourcegraph宣布停止Cody Free、Pro和Enterprise Starter计划，自2025年7月23日起生效，并推出了新的人工智能编码代理Amp。
产品
该公司有三个主要产品：Code Search、Amp和Cody。
Sourcegraph Code Search
Code Search工具用于搜索和总结代码。它支持超过30种编程语言，并与GitHub和GitLab（用于代码托管）、Codecov（用于代码覆盖率）以及Jira Software（用于项目管理）集成。Sourcegraph的Code Search使用Google PageRank算法的一种变体来按相关性对结果进行排序。虽然它最初是在Apache License下发布的，但在2023年6月13日，它被重新授权为非开源的Sourcegraph Enterprise许可。然后，在2024年8月22日，源代码被移至私有仓库，因此不再提供源代码。
Sourcegraph Amp
Amp于2025年推出，可以生成代码、生成文档、编写测试，并对项目执行重构操作。该工具采用基于积分的定价模式，可通过网页界面、命令行工具和IDE扩展使用。2025年12月，Sourcegraph宣布Amp将被分拆成为一家独立的公司。
Sourcegraph Cody
Cody是一款用于编写和维护代码的人工智能编码应用程序。Cody于2023年12月发布，可用于Microsoft Visual Studio Code和大多数JetBrains IDE。截至2025年7月，Cody Free、Pro和Enterprise Starter计划已停止，仅保留Cody Enterprise可供现有企业客户使用。
技术与方法
Code Search利用语义索引来理解跨多个仓库的代码结构，支持超越简单文本匹配的查询。该平台支持广泛的编程语言，并与流行的开发工具集成。其排序系统改编自PageRank，根据代码相关性和使用模式对结果进行优先级排序。较新的产品Amp应用了大语言模型和生成式人工智能技术来自动化编码任务，反映了软件开发中人工智能的更广泛趋势。Cody同样使用人工智能来协助代码编写和维护，尽管其可用性已受到限制。
参见
参考文献
提供的事实来源。