GitLab Orbit : contexte complet du code et du cycle de développement, en une seule requête

Les agents excellent dans l'écriture de code. Ils sont bien moins à l'aise pour naviguer dans l'écosystème qui l'entoure : le code associé, les pipelines qui l'exécutent, les déploiements qui le livrent, les éléments de travail qui en sont à l'origine, et les équipes qui en sont responsables. C'est précisément là que l'ingénierie assistée par IA atteint aujourd'hui ses limites.

Dans un grand monorepo, ce fossé se traduit par des itérations gaspillées, des budgets de tokens épuisés et du code qui semble correct mais finit par être annulé. Sur plusieurs dépôts, la situation est encore pire : la fenêtre de contexte se remplit avant que l'agent ait trouvé la réponse, et la tâche échoue purement et simplement. Les équipes passent finalement plus de temps à corriger le travail des agents que ces derniers n'en ont fait gagner.

GitLab Orbit, désormais en version bêta publique, comble ce fossé. Il s'agit d'un graphe vivant et interrogeable de l'ensemble de votre code et de vos merge requests, pipelines, déploiements, vulnérabilités et responsabilités, avec toutes les relations maintenues à jour au fil du travail de votre équipe. Les agents raisonnent à partir de données internes de GitLab plutôt que d'appels d'outils assemblés à la va-vite. Les ingénieurs peuvent interroger ce même graphe via le Data Explorer pour retracer des modifications, analyser des incidents et répondre aux questions transversales qui nécessitent aujourd'hui des heures de reconstruction manuelle.

Validé sur des merge requests réelles de Compare the Market

Compare the Market, une plateforme britannique de comparaison de prix, a testé quatre approches de récupération de contexte pour un outil interne de revue de code par IA, sur 79 merge requests réelles. Le relecteur ancré dans GitLab Orbit a placé des commentaires inline précis dans environ 70 % des cas, contre environ 58 % pour la génération augmentée par récupération (RAG), et a capturé davantage de changements clés dans les résumés (68 % contre 66 %). La RAG a été moins performante que toutes les autres approches, y compris en cas d'absence totale de contexte.

« GitLab Orbit nous a apporté un outil de revue de code basé sur l'IA qui comprend réellement notre code source, et pas seulement le diff qui s'affiche à l'écran. Nous l'avons testé face à la RAG et à quelques autres approches sur des merge requests réelles, et l'écart était flagrant : un meilleur placement des commentaires, de meilleurs résumés des modifications. La RAG, que nous pensions être la solution naturelle, s'est finalement avérée moins performante qu'une absence totale de contexte. Ce résultat parlait de lui-même. »
- Ryan Harvey, Head of AI Engineering, Compare the Market

Ce que vous pouvez faire avec GitLab Orbit

Voici deux exemples d'utilisation de GitLab Orbit dans votre environnement.

Scénario 1 : avec Claude Code ou d'autres agents de codage
Le travail que vous faites déjà, plus rapidement et avec plus de précision

Imaginez que vous utilisez déjà Claude Code. Lorsque vous le dirigez vers un grand monorepo, il passe ses premières minutes, et une part non négligeable de son budget de tokens, à parcourir les fichiers pour comprendre où les choses se trouvent et comment les éléments sont interconnectés. Dans un grand code source, il suit de mauvaises pistes, rate une dépendance ou voit sa fenêtre de contexte se remplir avant même de commencer le véritable travail.

Connectez Claude Code à GitLab Orbit via le Model Context Protocol (MCP) et il cesse de parcourir les fichiers. Il interroge le graphe pour obtenir les réponses qu'il cherchait à reconstruire par itérations : où se trouve ce code, qu'est-ce qui en dépend, quels tests et pipelines le couvrent. Il obtient une réponse précise en une ou deux requêtes. Sur les mêmes tâches, avec le même modèle, il est jusqu'à 11 fois plus rapide, consomme jusqu'à 4,5 fois moins de tokens et génère jusqu'à 45 fois moins d'hallucinations.

Scénario 2 : avec GitLab Duo Agent Platform
Des réponses qui n'étaient tout simplement pas possibles avant

Il est impossible pour un agent de répondre à certaines questions, car la réponse ne se trouve pas dans le code : elle réside dans la façon dont le code se connecte aux pipelines, aux déploiements, aux vulnérabilités et aux responsabilités à travers tout votre système. Les agents sur GitLab Duo Agent Platform interrogent GitLab Orbit de façon native, ce qui vous permet désormais de leur poser des questions qui nécessitaient auparavant une investigation manuelle sur quatre outils différents.

Classez les échecs de pipeline sur l'ensemble du cycle de développement. Aujourd'hui, un agent qui examine un pipeline en échec ne voit qu'un seul job de manière isolée. Avec GitLab Orbit, il remonte l'échec jusqu'au changement qui l'a introduit, identifie les projets où le même job est en train de dériver, et repère les merge requests encore en cours qui rencontreront le même problème. Pour effectuer cette découverte, GitLab Orbit émet des requêtes de graphe comme celle-ci :

      MATCH (job:CiJob {status: "failed", name: $job_name})-[:RAN_IN]->(pipeline)-[:FOR]->(mr:MergeRequest)
RETURN mr.title, mr.author, pipeline.started_at, mr.project_id
ORDER BY pipeline.started_at DESC LIMIT 20

    

Une seule requête, toutes les merge requests en cours qui vont rencontrer le même job en échec, dans tous les projets de votre groupe. Votre équipe d'astreinte résout l'incident une seule fois, au lieu que trois équipes le résolvent chacune de leur côté.

Cartographiez le rayon d'impact d'une vulnérabilité en quelques minutes. Trouver le code vulnérable est la partie facile. Cartographier l'exposition, quels services incluent le composant, quels pipelines les construisent, dans quels environnements ils s'exécutent, quelles équipes en sont responsables, voilà ce qui ralentit les équipes. Une seule requête de GitLab Orbit renvoie le graphe complet, responsable par responsable. La sécurité livre un plan de remédiation dans l'heure qui suit la publication d'une vulnérabilité ou d'une exposition commune (CVE), et non une semaine plus tard, avec chaque composant affecté déjà assigné à son responsable.

Répondez aux questions transversales à la demande. Temps de cycle par équipe, ventilé par taux d'échec de pipeline, croisé avec la fréquence de déploiement. Une question, une réponse, sans requête au tableau de bord, sans SQL personnalisé. Les responsables ingénierie répondent à la question en direct lors de la revue de la direction, et non dans un message Slack trois jours plus tard.

Cadrez les migrations en fonction des dépendances actuelles. Planifier une migration aujourd'hui signifie rechercher un composant partagé en espérant que la recherche capture les dépendances en aval. Avec GitLab Orbit, chaque service dépendant, job, environnement et responsable est renvoyé dans un seul résultat. Les équipes plateforme s'engagent sur une date de migration et la tiennent, au lieu de découvrir des dépendances cachées trois semaines après.

Le graphe prend en charge tout workflow où votre équipe a besoin de comprendre comment le système s'articule : revue de code, réponse aux incidents, planification des releases, sécurité, planification des migrations.

Comment fonctionne GitLab Orbit ?

GitLab Orbit ingère les données du cycle de développement logiciel via la capture des données modifiées dans ClickHouse, analyse le code dans 12 langages (Ruby, Java, Kotlin, Python, TypeScript, JavaScript, Rust, Go, C#, C, C++, PHP) via l'API interne Rails, et met à disposition le graphe combiné via un DSL de type Cypher, MCP, REST et GitLab CLI.

À l'échelle de GitLab, l'indexeur couvre plus de 40 000 projets, 500 millions de nœuds et 2 milliards d'arêtes en moins de 45 minutes. Un moteur événementiel capture chaque modification au moment où elle est livrée, de sorte que le graphe soit toujours à jour.

L'indexation s'exécute en tant que service distinct ; le trafic de requêtes n'atteint jamais votre instance GitLab. Les autorisations reflètent celles de GitLab, de sorte que les agents voient exactement ce que leur utilisateur peut voir dans l'interface. Le moteur de requêtes est conçu comme un compilateur : chaque requête passe par des étapes de validation, de planification, d'optimisation et de contrôle de sécurité avant de toucher la base de données, de sorte que la vitesse des requêtes ne se dégrade pas à mesure que vos données croissent.

Aucune infrastructure de données distincte n'est nécessaire. Orbit s'appuie sur les données que GitLab capture déjà : tickets, merge requests, pipelines, code, résultats de sécurité, déploiements et incidents. Vous obtenez de la valeur dès le premier jour, sans aucune instrumentation supplémentaire.

Les agents sur GitLab Duo Agent Platform interrogent le graphe de façon native. Les agents externes comme Claude Code, Codex et OpenCode se connectent via le MCP et GitLab CLI. Les agents personnalisés et les outils internes se connectent via REST. Un seul graphe, partagé à travers toute votre organisation d'ingénierie.

Les ingénieurs interrogent le même graphe

Le Data Explorer est l'interface destinée aux ingénieurs. Il s'agit du même graphe, sans agent intermédiaire. Cette interface est utile pour les travaux qui ne correspondent pas à un prompt fixe : analyser un incident, retracer la propagation d'une dépendance à travers les services, comprendre pourquoi une zone du code source fait régulièrement échouer l'intégration continue (CI). Les réponses arrivent en quelques secondes, au lieu de plusieurs heures de reconstruction à travers Git, la CI, les outils de déploiement et les tableaux de bord.

Data Explorer de GitLab Orbit

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GitLab Orbit est actuellement disponible en version bêta publique pour les clients GitLab.com, GitLab Premium et GitLab Ultimate. Vous pouvez vous inscrire en vous rendant sur la page dédiée.