Наши кейсы
Практика, которую мы уже применяем в разработке
Agentic development для нас — не теория и не демонстрационный сценарий. Мы уже используем агентные практики в проектах: для ревью кода, анализа логов, генерации тестов, онбординга разработчиков и поддержки legacy-систем.
Агент-авторевьюер Merge Request’ов
В проектах ZeBrains каждый Merge Request может проходить не только статические проверки, но и предварительное ревью AI-агентом. Агент получает исходную постановку задачи, сопоставляет ее с фактической реализацией, проверяет соответствие требованиям, анализирует изменения в контексте проекта и фиксирует отклонения от командных соглашений.
ЭффектSenior-разработчики и тимлиды меньше времени тратят на формальные ошибки, несоответствия постановке и типовые замечания. Человеческое ревью смещается туда, где оно действительно важно: архитектурные решения, продуктовая логика, сложные edge cases и финальная инженерная ответственность.
Агент анализа логов и автоматических фиксов
Агент в режиме 24/7 отслеживает логи и мониторинг, выявляет системные ошибки, повторяющиеся инциденты и аномальные всплески. При возникновении проблемы он собирает контекст, сопоставляет его с последними изменениями в коде и формирует гипотезу причины.
Если инцидент может быть устранен на уровне кода, агент готовит план исправления, вносит изменения и оформляет Merge Request с описанием проблемы, предполагаемой причины и внесенных правок. Дежурный инженер получает не только алерт, а решение, которое можно проверить и принять.
ЭффектСокращается время реакции на типовые инциденты, снижается нагрузка на дежурных инженеров, а часть регрессов закрывается быстрее и предсказуемее. Команда получает более прозрачную связь между мониторингом, изменениями в коде и действиями по устранению проблемы.
Восстановление управляемости legacy-проекта
На одном из проектов с длинной историей разработки поддержка стала трудоемкой: разнородная кодовая база, слабая актуальность документации и высокий порог входа для новых разработчиков. Каждый багфикс требовал длительного погружения в контекст и фактически начинался с инженерной «археологии».
Мы объединили репозитории в единую структуру, зафиксировали архитектуру по доменным областям, подготовили C4-диаграммы и внедрили агентный флоу разработки: предварительное ревью, поддержка тестов и актуализация документации.
ЭффектПроект стал понятнее для команды, снизился порог входа для новых разработчиков, поддержка стала более управляемой. Агентный подход помог постепенно нарастить тестовое покрытие, поддерживать документацию в актуальном состоянии и снизить стоимость сопровождения.
Автоматизация сопровождения вспомогательного сервиса
На проекте крупной ресторанной сети существовал внутренний сервис для маркетинговой команды. Отдельной команды у сервиса не было, а изменения требовались после основных релизов и носили повторяемый характер: обновление BO- и DTO-слоев, связанных со сбором статистики.
Мы построили агентный сценарий: после фиксации релизной ветки автоматически создается задача на обновление сервиса. Агент анализирует изменения в нужных слоях, вносит правки, прогоняет тесты и оформляет Merge Request на тимлида. Если в ревью появляются комментарии, агент итеративно дорабатывает изменения до согласования.
ЭффектСервис сопровождается в предсказуемом ритме без выделения отдельного ресурса. Документация и проектные артефакты обновляются вместе с кодом, а команда не тратит время на повторяющиеся изменения после каждого релиза.