casos de uso · Migración de código
El sistema que sostiene el negocio, escrito en algo para lo que no puedes contratar y con la persona que lo entendía ya jubilada. La migración es un problema de lectura antes que de escritura y leer un millón de líneas es justo para lo que sirven una ventana de contexto larga y una tarifa plana.
cómo funciona
Tres pasos, con el componente que hace el trabajo en cada uno.
paso 01
deepseek-v4-flash Mapea módulos, puntos de entrada, accesos a datos y las reglas de negocio enterradas en ellos, antes de escribir una línea. Con hasta 1M de tokens de contexto, un módulo entra completo junto con las cabeceras de las que depende.
paso 02
deepseek-v4-flash Genera primero los tests de caracterización a partir del comportamiento antiguo, luego porta el módulo y haz que pasen. Los tests son el contrato y sin ellos una migración es una reescritura sin forma de saber si salió bien.
paso 03
human review Una persona revisa cada módulo portado contra el original. Esto es más lento de lo que sugiere la demo y es el paso que decide si el resultado va a producción o a una rama que nadie mergea.
drop-in
Apunta el SDK de OpenAI, o LangChain, LlamaIndex, el pipeline que ya tengas, a Helmcode. Mismas llamadas, mismas formas, modelos privados en infraestructura de la UE.
leer_los_docsfrom openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="sk-...", base_url="https://api.helmcode.com/v1", # one line changes ) # 1 · read the module whole, with what it depends on map_ = client.chat.completions.create( model="deepseek-v4-flash", # 1M of context messages=[{ "role": "user", "content": module + headers, }], ) # 2 · characterisation tests first, then port to them tests = client.chat.completions.create( model="deepseek-v4-flash", messages=[{ "role": "user", "content": "Write tests for the current behaviour.", }], )
por qué aquí
Lo que cambia al ejecutarlo sobre modelos abiertos en infraestructura que controlas.
El código fuente propietario es el activo que menos empresas están dispuestas a pegar en una ventana de chat y con razón. Cero logs significa que no se almacena y on-premise que no sale de la red en la que vive.
Leer, portar, fallar un test, releer, arreglar, volver a ejecutar. Ese bucle sobre una base de código grande es donde el precio por token mata el proyecto a mitad de camino. La tarifa plana hace que el bucle se pueda repetir tantas veces como haga falta.
En planes dedicado u on-premise puedes ejecutar un modelo abierto especializado en código sobre hardware reservado para ti, que es lo correcto en una migración larga donde el rendimiento y la consistencia importan más que la amplitud.
sectores
Los sectores donde este caso tiene tracción, cada uno con su página y su normativa.
// faq
Lo que preguntan los equipos de plataforma antes de apuntar un modelo al sistema que sostiene el negocio.
Las que tienen un destino bien documentado y un origen verboso: COBOL o RPG a Java, VB6 a .NET, Python 2 a 3, Struts a Spring, procedimientos almacenados a código de aplicación. Cuanto más lejos esté el destino de algo público, más peso carga la revisión humana.
No y quien prometa eso te está vendiendo una reescritura que no vas a poder certificar. Lo que hace es asumir el ochenta por ciento mecánico y la arqueología, para que tus ingenieros gasten el tiempo en las decisiones y no en transcribir.
Esas son el entregable de verdad. Extraerlas a documentación legible por el camino suele valer más que el código portado, porque es lo que le permite al siguiente equipo cambiar el sistema.
// empezar
Olvídate de la infra de IA. Despliega hoy el primer endpoint de inferencia privada.
Tarifa plana. Datos en la UE. Compatible con la API de OpenAI.
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