SHIP

npx add-mcp 'https://mcp.letsship.ai/mcp'

Sua equipe de software autônoma

Atribua tickets do backlog à fábrica de software com IA da SHIP. Sua equipe de agentes de codificação com IA planeja, constrói, revisa e testa, e então entrega um pull request com prova de que funciona.

Comece gratuitamente Veja como funciona

Cadastre-se com GitHub ou e-mail. Suas primeiras missões são gratuitas e nenhum cartão é necessário.

Funciona com as ferramentas que você usa

GitHubLinearOpenAIClaude CodePi

GitHubLinearOpenAIClaude CodePi

O problema

Os agentes já escrevem uma parcela crescente do seu código de produção. Ele chega mais rápido do que as equipes conseguem verificar sua qualidade ou contabilizar seu custo.

As equipes escolhem seus próprios agentes, ferramentas e modelos, e nada conecta essa escolha ao que é entregue ou à qualidade desigual que é entregue.

À medida que a adoção de agentes cresce, essa lacuna se torna código não revisado, gastos imprevisíveis e resultados que ninguém consegue atribuir. É aqui que as equipes perdem o controle sobre qualidade e custo.

Controle de qualidade hoje

+91%+91%+ 1 %

mais esforço de revisão é gasto verificando código gerado por IA, mas os resultados de entrega melhoram apenas marginalmente.

Faros AI, mais de 10.000 desenvolvedores em 1.255 equipes

Controle de custo hoje

148x148x1 x

diferença de custo para a mesma tarefa, dependendo dos modelos e ferramentas de IA usados.

Artificial Analysis Coding Agent Index, 2026: 23 harness x stacks de modelos em 321 tarefas

A solução

Como a SHIP restaura o controle

Entrega autônoma

Opere agentes de IA que revisam e testam tão rápido quanto constroem, para que o trabalho seja entregue enquanto seus engenheiros mantêm o controle.

Otimização de custos

Monitore cada etapa, compare o desempenho e otimize os custos de IA com confiança.

Soberania de IA

Execute missões nos modelos, ferramentas e contratos de IA que sua organização já usa.

A SHIP é a única plataforma que executa agentes de codificação como sua equipe e comprova o que eles entregam e custam.

Entrega de software autônoma

Atribua issues, receba o trabalho feito

Opere sua equipe de agentes de IA para levar software à produção enquanto seus engenheiros mantêm o controle.

Atribua

Atribua trabalho ao agente da SHIP em uma issue

O trabalho começa no momento em que você atribui a issue. Delegue o trabalho à sua equipe de agentes de IA e afaste-se.

Colabore

Converse com a equipe de agentes, direto na issue

Direcione o trabalho no thread em que você já está. Peça um acompanhamento ou receba um relatório de missão.

Fique por dentro

Notificações conforme o trabalho avança

Cada etapa reporta ao concluir, para que você leia o progresso onde já o acompanha.

SHIPagora

STB-526 Melhore a pontuação de SEO do lighthouse na página inicial

Em andamento: planejando o trabalho, implementando e abrindo um PR.

SHIP7m atrás

letsship/ship-bench-app #373

A SHIP abriu um pull request.

SHIP7m atrás

letsship/ship-bench-app #373

Todas as verificações de CI passaram.

SHIP7m atrás

letsship/ship-bench-app #373

Revisor rejeitou com 2 problemas críticos.

SHIP7m atrás

STB-526 Melhore a pontuação de SEO do lighthouse na página inicial

Implantação bem-sucedida. O ambiente de pré-visualização está pronto para testes.

SHIP3m atrás

STB-526 Melhore a pontuação de SEO do lighthouse na página inicial

Revisão de código e QA passaram. A missão está pronta para aceitação.

A equipe de agentes

Seis especialistas, em uma missão

Sua equipe de agentes de IA colabora em sua missão compartilhada. Ela navega pelas etapas do seu ciclo de vida de desenvolvimento de software.

Pesquisador

Contexto

Lê o ticket, o repositório, a documentação e os PRs anteriores. Levanta ambiguidades antes que alguém escreva código.

Planejador

Especificação

Cria o plano de implementação e teste contra o qual o restante da equipe de agentes entrega.

Construtor

Código

Escreve o código em um sandbox. Executa seu formatador, linter, typecheck e testes, corrigindo falhas antes da submissão.

Revisor

Revisão

Revisa o diff contra o plano e suas diretrizes de projeto. Bloqueia problemas críticos e aprova o restante.

Operador

DevOps

Envia para o PR, monitora o CI e executa seu pipeline de implantação até uma pré-visualização isolada.

Testador

QA

Percorre o caminho feliz e depois os infelizes. Valida os critérios de aceitação e compartilha a prova do trabalho.

01PlanoPesquisador, Planejador02ConstruçãoConstrutor, Operador03RevisãoRevisor04ImplantaçãoOperador05TesteTestador

1. 01 Plano Pesquisador, Planejador
2. 02 Construção Construtor, Operador
3. 03 Revisão Revisor
4. 04 Implantação Operador
5. 05 Teste Testador

Mission Control

Veja o retorno do investimento em IA

Monitore missões em tempo real e veja o resultado de cada agente e modelo. Compare o desempenho deles e direcione o trabalho para a stack que entrega melhor.

Planejando

Melhore a pontuação de SEO do lighthouse na página inicialSTB-526

letsship/ship-bench-app

15s $0.05

Construindo

Migre a página de configurações para componentes de servidorSTB-517

letsship/ship-bench-app

48s $0.37

Construindo

Adicione limite de taxa à API públicaSTB-541

letsship/ship-bench-app

1m 20s $0.32

Revisando

Adicione chaves de idempotência ao endpoint de checkoutSTB-560

letsship/ship-bench-app # 401

2m 10s $0.62

Testando

Corrija a consulta N+1 no painel de pedidosSTB-498

letsship/ship-bench-app # 352

5m 05s $0.97

Pronto para mesclar

Adicione UI otimista ao formulário de comentáriosSTB-534

letsship/ship-bench-app # 379

13m 20s $1.28

Pronto para mesclar

Corrija o vazamento de memória no cliente WebSocketSTB-489

letsship/ship-bench-app # 344

16m 40s $1.35

Detalhe da missão

Inspecione a linha do tempo completa de uma missão

Abra uma missão para acompanhar sua linha do tempo de ponta a ponta. Leia o que cada agente fez em sua vez, seu custo e seu resultado.

PR verificado

Um resultado com portão, revisado e testado

Cada missão entrega um pull request que já passou por revisões e testes, com a identidade do agente registrada.

Prova do trabalho

Revise o resultado com prova visual

Capturas de tela, vídeos e uma gravação de teste são as evidências anexadas a uma missão concluída. Aceite ou recuse.

Otimização de custos

Faça cada investimento em IA valer a pena

Meça seus gastos em relação ao trabalho entregue e reduza custos sistematicamente.

Registro da missãoSTB-526 - PR # 373

mesclado

16m 48s

Tempo de ciclo

da coleta à conclusão da missão

19m 52s

Tempo de lead

da criação da issue à mesclagem

$1.76

Custo total de inferência

atribuído por etapa

184.5k / 28.0k

Tokens (entrada / saída)

em todas as etapas

4

Vezes dos agentes

em toda a missão

Etapa	Nº de vezes	Duração	Participação	Custo
Planejadorclaude-code/opus - 15.6k in - 7.8k out	1	1m 47s	13.8 %	$0.351
Construtorclaude-code/haiku - 29.3k in - 9.1k out	1	5m 17s	41.1 %	$0.189
Revisorclaude-code/opus - 96.5k in - 3.0k out	1	49s	6.3 %	$0.687
QAclaude-code/sonnet - 43.1k in - 8.1k out	1	3m 49s	29.7 %	$0.530
CI	1	1m 10s	9.1 %	-

*De uma missão real operada na SHIP. Duração e custo reais variam conforme complexidade do projeto, harness, modelo e configuração de agente por função, e o tempo de lead depende da velocidade de aceitação.

Compare e escolha

A mesma issue, precificada entre sua escolha de agentes e modelos.

Leia nossa pesquisa de benchmark SWE-in-a-team.

Custo total por missão ($)*Uma issue real do próprio benchmark SWE-in-a-team da SHIP, resolvida por cada configuração mostrada até um estado concluído. Planejador, revisor e QA estão fixados no mesmo modelo; apenas o construtor muda. O custo é medido por token aos preços de lista publicados.

86420

pi glm-5.2pi deepseek-v4-flashclaude-code haikuopen-code glm-5.2codex gpt-5.6-solclaude-code fablepi - glm-5.2Custo: $1.37

Tempo de ciclo (min)*Tempo real para esse mesmo ticket, do primeiro despacho até uma issue concluída e um PR pronto para aceitação.

403020100

pi glm-5.2pi deepseek-v4-flashclaude-code haikuopen-code glm-5.2codex gpt-5.6-solclaude-code fablepi - glm-5.2Tempo de ciclo: 31 min

Orçamento

piglm-5.2pideepseek-v4-flashclaude-codehaikuopen-codeglm-5.2

Fronteira

codexgpt-5.6-solclaude-codefable

Soberania de IA

Tenha sua stack, suas chaves, suas regras

Execute missões nos modelos, ferramentas e contratos de IA que sua organização já usa.

Seus contratos e chaves

Traga seus próprios contratos de IA, chaves, harness e modelos.

Conecte suas próprias contas de provedor. A inferência roda às suas taxas contratadas, diretamente na sua conta.

Configure agentes e modelos por função

Planejador

Claude Codeopus

Construtor

glm

Revisor

Codexgpt

QA

Pikimi

Modelo de segurança zero-trust

Seus segredos continuam seus, criptografados em repouso.

Os agentes rodam em um sandbox isolado e nunca recebem suas chaves. Um agente só pode acessar o que a tarefa precisa, e a plataforma anexa sua credencial na borda da rede.

Agentesandbox isolado espaço reservado

Suas chavesna plataforma anthropic github

sua chave
anexada na borda

provedor

Suas chaves nunca entram no sandbox: a solicitação carrega um espaço reservado, e a plataforma troca pela sua chave real na borda da rede. O acesso baseado em capacidade é concedido quando necessário por meio de um token de curta duração e escopo limitado.

Governança de dados

Execute inferência em suas próprias regiões, em suas próprias contas.

Suas contas de provedor, contratos e regiões decidem onde a inferência roda. Os dados de sessão que alimentam seus logs, métricas e trilha de auditoria são mantidos sob os controles de segurança da própria SHIP.

• SOC 2 Tipo II*
• GDPR*
• HIPAA*

* Conformidade em andamento.

Funciona com sua stack

Mantenha as ferramentas que sua equipe já usa

Comece a entregar mais rápido e mais barato assim que embarcar. A SHIP permite que toda a sua equipe entregue sem aprender nada novo.

Seu sistema de engenharia agentic

Use os agentes, habilidades, servidores MCP, memória de projeto e ferramentas que sua equipe já construiu.

Seu sistema de rastreamento de issues

Registre as issues em seus projetos existentes enquanto as atribui a um novo membro da equipe.

Seus repositórios e pipelines

O trabalho concluído é entregue aos seus repositórios existentes usando seu CI/CD, seguindo seu próprio modelo de SDLC.

O que a SHIP adiciona

Sua equipe de software autônoma, que trabalha nos sistemas que você já usa.

Lance sua equipe de software autônoma

Conecte um repositório e atribua sua primeira issue. Suas primeiras missões são gratuitas.

Comece gratuitamente

A equipe de agentes da SHIP em ação

{"@context":"https://schema.org","@type":"Organization","@id":"https://letsship.ai/#organization","name":"SHIP","alternateName":"SHIP AI","legalName":"IKIGAI Ventures BV","url":"https://letsship.ai","logo":"https://letsship.ai/images/brand/logo-square.png","sameAs":["https://www.linkedin.com/company/letsship","https://x.com/letsshipai","https://github.com/letsship"],"description":"SHIP is an agentic engineering platform at letsship.ai: an autonomous software team of AI coding agents. The agents plan, build, review and test each assigned issue and deliver a pull request with proof it works. SHIP reports what each mission cost.","founder":{"@id":"https://letsship.ai/about#founder"},"address":{"@type":"PostalAddress","addressCountry":"NL"}}
{"@context":"https://schema.org","@type":"VideoObject","name":"Introducing SHIP","description":"A walkthrough of one SHIP mission: a Linear ticket is assigned to the AI agent team, which plans, builds, reviews, deploys and tests the change, then reports every stage and its cost back on the issue.","thumbnailUrl":["https://letsship.ai/images/marketing/ship-intro-poster-alt.webp"],"uploadDate":"2026-08-03T14:47:48Z","duration":"PT1M30S","contentUrl":"https://videos.letsship.ai/marketing/ship-intro.58beca97.mp4","inLanguage":"en","transcript":"Hi! I'm Önder. I built SHIP to develop applications faster with cost control while shipping quality and reliable software. A task typically is not done when a coding agent generates code and pushes it to a PR. Production grade software engineering requires all the stages of software development lifecycle; design, planning, development, continuous integration, reviews, deployments and testing. Today, your AI agent fleet operating on SHIP do it all for you. With agent configuration, outcome, and cost you control. Let's see how it works. So, I assign a ticket to SHIP in Linear, then I walk away. The agent fleet picks it up, and reports right inside the issue. The planner writes the spec, the builder ships the code and gets the CI green. The reviewer approves or rejects the changes and tester does the same against the acceptance criteria. This cycle goes on in a secure sandbox until work is done. In the platform console, I watch the whole thing live. Every stage, every agent run with AI inference cost in real time. It delivers the work with an approved and deployed PR along with passing CI, review and QA quality gates. It reports a mission with all the metrics you care about. The cycle time, lead time and exactly what it costs. Meet SHIP! The operating system for agentic engineering. On infrastructure you own and AI stack you choose.","caption":{"@type":"MediaObject","contentUrl":"https://letsship.ai/captions/ship-intro.en.vtt","encodingFormat":"text/vtt","inLanguage":"en"},"publisher":{"@type":"Organization","name":"SHIP","url":"https://letsship.ai"}}