YC 2022 冬季营 DevTools 公司一览
2022-04-06

上周 (2022 年 3 月 29 号) YC Winter 2022 Batch 举行了 Demo Day。此次亮相的 startup 数量也创下了 398 家的新高。Developer Tools 向来是 YC 项目里的热门赛道,这次也不例外,总共有 30 家

编者注:YC 的投资方式非常特别,每年分为两期,分别是上半年的冬季营 (Winter Batch) 和下半年的夏季营 (Summer Batch),一般缩写成 W 或 S 加年份,比如今年冬季营是 W22。Demo Day 是指获投公司在几分钟内给投资人展示自己产品的路演活动,持续两天,参加 Demo Day 的主要是 YC 邀请的全球各大知名投资机构。

分类数量
SaaS112
Fintech103
B2B98
Marketplace45
Consumer39
Ecommerce32
Developer Tools30
Machine Learning30
Climate27
Artifical Intelligence22
Data Engineering21

W22 部分投资领域,其中 Developer Tools 占比大概 7%。

下面我们就按照字母顺序简单介绍一下其中的一些公司。

BotCity

官网:https://botcity.dev

BotCity 是一家成立于巴西,对标 UiPath 的 RPA 软件公司,官方的简介是 UiPath for developers。他的亮点是结合了计算机视觉来识别用户 UI 操作交互,帮助用户自动生成 RPA 代码。 和 Excel 的宏录制 (Macro Recorder) 也比较像,不过借助于 Computer Vision,就可以做一个更加通用的方案。

编者注:UiPath 是 RPA 软件独角兽,已于 2021 年上市。RPA 是 Robotic Process Automation 的缩写,简单来说 RPA 软件可以帮助用户生成一个类似按键精灵的机器人,替代重复繁琐的手工操作。但编者认为 RPA 市场相对来说不算特别大,而且近年来一定程度上受到了低代码和无代码技术的影响。国内目前还没有诞生一家类似 UiPath 这样的公司,预计应该也很难诞生。

Brainboard

官网:https://www.brainboard.co

Brainboard 是一家成立于法国的公司。鉴于 HashiCorp 的 Terraform 已经成为了多云部署的业界标准,但手动编写 Terraform 文件也算是一个比较繁琐的过程。Brainboard 的产品则完全是基于 Terraform,他们提供一个可视化设计 Cloud Infra 的平台,然后把设计好的架构图自动生成 Terraform 文件(术语叫 reverse terraform)。这种方式类似于 Design-to-Code,从 Figma 生成 React 代码。但在 infra 领域,反 Terraform 的思路笔者持保留态度。或许聚焦在基于 Terraform 文件做可视化展示的切入会更好一些,类似于可视化展示网络拓扑,数据库 Schema。

W22 这一期的另外一家叫 Massdriver 的公司也是在做类似的事情。

Cogram

官网:https://cogram.com

Cogram 是一家硅谷创业公司,他们的产品是可以让用户使用自然语言来生成 SQL。这个挺有用的,因为有些复杂的 SQL 语句,即使让熟悉 SQL 的工程师,数据分析师来写也是挺困难的。

Cogram 也让笔者联想到了 AppleScript,差别在于前者是 AI based,而后者是 rule based,这就是时代的演进吧。

编者注:自从 OpenAI 发布诸多 AI 模型之后(特别是 GPT-3),全球短时间内涌现出了大量基于 OpenAI 的 AI 创业公司,编者觉得 Cogram 很大可能是基于 OpenAI 的。W22 这一期另外一家叫 Mintlify 的公司应该也是基于 OpenAI 的,他们的产品是 AI 辅助生成注释和文档。

Convoy

官网:https://getconvoy.io

Convoy 是一家诞生于尼日利亚的初创公司,他们做的是一个 Webhook-as-a-Service 的产品,这是最近业界涌现出来的一个新品类,之前还看到过一家 hookdeck 在做类似的事情。这块随着 Webhook 成为应用间对接的事实标准,也就成为了应用开发的刚需。Convoy 的特点在于开源,是 Golang + VueJS 的技术栈。笔者觉得在 API 赛道相对拥挤的情况下,Webhook infra 是一个更好的切入点。整个业界这块还没有约定俗成的方案,因为 Convoy 有开源的优势,值得后期关注。就像 Convoy 自己所言:

Essentially, just like Redis is to key-value storage, and Gitlab is to DevOps, Convoy is to webhooks。

GrowthBook

官网:https://www.growthbook.io

GrowthBook 是一家做开源的 Feature Flag, A/B 测试解决方案的公司。Feature Flag 和 A/B 测试也是研发工具链里的重要一环,业界商业化比较成熟的有 LaunchDarkly, Split。而开源方案里,比较早做的是 unleash (也是 GitLab 内置的方案),也有后起之秀 Flagsmith。国内也有 敏捷开关 正在做这块。

Hydra

官网:https://hydras.io

Hydra 是硅谷一家基于 PostgreSQL 做数仓的公司。通过 PostgreSQL 访问 OLAP 数据库,目前只支持 Snowflake。实现方式是自己实现了一个 PostgreSQL extension (这点和 TimescaleDB 类似),而不是采用了 PostgreSQL FDW (Foreign Data Wrapper),根据 CTO 的说法,主要是 FDW 仍然不能很好地支持计算下推 (push down),导致稍微复杂一点的 query 执行效率不行。Hydra 也提供了 HTAP 实现的另一种思路,把 OLAP 外包给了其他专门的 AP 系统。当然这也需要数据库本身扩展性足够才行,目前市面上也只有 PostgreSQL 可以了。

编者注:Tianzhou 写了一篇更详细介绍 Hydra 的文章,感兴趣可以点击阅读。

Hydra - 通过 PostgreSQL 集成 Snowflake 的 HTAP 数据库
Hydra, 基于 PostgreSQL 的 Hybrid Transactional / Analytical Processing / HTAP 系统。
https://mp.weixin.qq.com/s/4UCAAtxLY1YRoevl5ACQ-g

Nimbus

官网:https://www.usenimbus.com

Nimbus 是一家成立于硅谷的初创公司,他们的产品是云端开发环境,这是一个国人主导的团队(编者注:他们的一位联合创始人是华人,前 TikTok 北美员工)。云端研发喊了很久了,业界做的比较早的有 Gitpod,后来又有 GitHub Codespaces,最近也看到几家新公司在做。

可用云端开发环境的难点在于:

  1. 提供和本地开发类似的 UI 响应速度。
  2. 微服务架构下的 service wiring。
  3. 像数据库这样有状态的数据准备和生命周期管理。

1 点,VSCode Remote 模式 算是基本解决了,但 23 还是业界尚未解决的问题。看 Nimbus 官网也尚未提到这方面的工作,期待后续的进展。

Reality Defender

官网:https://www.realitydefender.ai

随着 AI 技术的快速发展,互联网上也不断涌现出了很多通过深度学习等技术合成的虚假内容,比如虚假图片、虚假视频、虚假音频等等,这些被统称为 Deep fake。Deep fake 的可怕之处是人很难辨别这些内容的真实性。Reality Defender 这家公司就是专门来识别这些 Deep fake 的。Reality Defender 最初是由 Microsoft 和 AI Foundation 孵化的项目。

Requestly

官网:https://requestly.io

Requestly 是一款可以用来修改 HTTP 请求,mock 回复,模拟各种异常,测试应用的产品。看到这个介绍,相信有些同学就会想到 Postman,巧合的是这家公司也来自印度,也是从 Chrome 插件入手。

Folyd

《TO-D 杂志》责任编辑

前不久 Requestly 创始人在 Slack 说有 900+ 的用户是字节跳动员工,不过没有一个付费的。😅 截图来源:@Anne阿伦

Shaped

官网:https://www.shaped.ai

Shaped 是一家提供 AI 推荐算法的初创公司,成立于纽约,据介绍团队初始成员来源于 Facebook 推荐团队。把内容作为输入,内容排序作为输出,等于是给公司打造了一支抖音推荐算法团队。

Vessel

官网:https://www.vessel.land

Vessel 是一家成立于美国加州的初创公司,他们提供了一套统一的 API 来打通不同 CRM 工具之间的数据。

总结

篇幅所限,30 家公司也无法一一罗列,如读者所见相当一部分的公司都是 API 领域的公司,简单做一些总结:

  1. Developer Tools 领域,我们可以把 API 看成水流,各类玩家就分布在水流的上下游。API 生态里既有 API 提供商提供水源,也有 API Gateway 作为水闸,比如 Kong 和 APISIX
  2. API 一开始是涓涓细流,接着就汇成大江大河,像 FinTech 领域的 Plaid,上文提到想做 CRM 领域 Plaid 的 Vessel,以及还没列出来的建筑施工领域 Plaid 的 Agave
  3. 垂直领域可以做的 API 机会还有不少,除了文中已经罗列的,这次 W22 batch 里还有提供类似 Figma 多人协作能力的 Snippyly,通过卫星图像来帮助挖真矿的 KorrAI,语言识别和信息提取 API Speechly, 基于 AI 的医疗影像标注 RedBrick API,提供通用 ML 能力 API 的 slai,反洗钱 API Flagright,甚至是给游戏提供经济系统的 API WorldQL 等等。

流水不争先,争的是滔滔不绝。在池子里自己玩,即使建得再早,扩得再大,终究会成为一潭死水。要能滔滔不绝,还是需要汇入整个水系。

无论是 Developer Tools 还是通用 SaaS 都是这个道理。

本文由 Bytebase CEO avatar Tianzhou 投稿,责任编辑 avatar Folyd 校对补充。