Клиент пришел с классической проблемой: релизы затягивались, так как тимлид и сеньоры тратили половину рабочего дня на проверку кода джунов. Код сутками ждал ревью.


Мы внедрили локальную AI-модель с прямой интеграцией в GitLab заказчика. Нейросеть взяла на себя первую линию проверки (премодерацию): поиск базовых ошибок, проверку на соответствие StyleGuide и выявление простых уязвимостей до того, как merge request увидит человек.

Эффективность:

• Время тимлида на ревью сократилось на 80%;
• Высвобождено до 3,5 часов в день (около 70 часов в месяц) на архитектурные задачи и управление командой;
• Time-to-market новых фич ускорился на 20% за счет устранения простоев.

Тимлиды «тонули» в ревью, релизы тормозились. Ведущие разработчики тратили по 4 часа в день на проверку кода за джуниорами, из-за чего накапливался техдолг.


Мы внедрили локальную AI-модель, интегрированную в GitLab. Нейросеть взяла на себя первичную модерацию: она находит ошибки и нарушения стиля до того, как код увидит человек. Также настроили AI-помощника для обучения молодых специалистов, чтобы снизить нагрузку на менторов.

Эффективность:

• В 2 раза сократили время на Code Review;
• На 80% снизилось время, которое тимлид тратит на проверки (осталась только сложная логика);
• +50% к производительности Junior-разработчиков.

Крупный проект существовал 7 лет. Документация не велась, так как это долго и скучно. Архитекторы тратили дни на то, чтобы просто разобраться в зависимостях старого кода при проектировании новых фич.

Мы подключили AI-агента, который проанализировал всю кодовую базу и автоматически сгенерировал актуальную документацию к API, а также создал понятный каркас архитектурного описания проекта.



Эффективность:

• AI описал логику 50+ старых микросервисов всего за несколько дней;
• Время архитектора на создание документации сократилось на 70%;
• Порог входа для новых Junior/Middle разработчиков снизился — их производительность на старте выросла на 50%.