Внедрение AI-конвейера разработки под ключ
Привозим на ваш проект готовую производственную систему: Jira, Git-workflow, Docker, тестовый и боевой стенды, AI-агенты и двойное AI-ревью. На выходе — одна команда make CHAT-XXX открывает задачу и запускает производство параллельно.
Внедрить AI-конвейерКак это работает
Jira как пульт производства
Устанавливаем и настраиваем Jira, подключаем CLI-автоматизацию: тикеты создаются из терминала, статусы переводятся автоматически при коммите и деплое. Задача видна от идеи до прода.
Git-workflow и worktree
Каждая задача — отдельная ветка и изолированный git worktree со своим окружением. Коммиты в формате Conventional Commits с номером задачи. Конфликтов между параллельными задачами нет.
Docker-архитектура
Каждый сервис — отдельный контейнер: API, фронтенд, БД, воркеры, Nginx. Один и тот же образ едет на тестовый и боевой сервер. Docker Compose для dev и prod.
Тестовый и прод стенды
Изолированный тестовый стенд с отдельной БД и доменом — на нём ваш тестировщик принимает задачи. Staged deploy: проверка веток → тест → автотесты → прод с health-check и откатом.
Паттерны проектирования
Определяем архитектурные паттерны под ваш продукт и фиксируем их в правилах проекта. AI-агенты следуют паттернам, архитектурный ревьюер отлавливает нарушения — код не расползается.
Самолечение окружения
Dev-doctor поднимает и чинит окружение сам: контейнеры, зависимости, миграции, сборки. Стенд оживает автоматически при открытии любой задачи — никакого «у меня не запускается».
Этапы внедрения — 2–4 недели
Неделя 1: аудит и Jira
Разбираем проект и стек, разворачиваем Jira с workflow и CLI-автоматизацией, договариваемся о формате задач.
Неделя 2: Docker и стенды
Контейнеризируем сервисы, поднимаем тестовый и продакшн стенды, настраиваем staged deploy с откатом.
Неделя 3: конвейер и AI
Подключаем make-команды, AI-агентов, двойное AI-ревью и автотесты. Фиксируем паттерны проектирования.
Неделя 4: боевой прогон
Реальные задачи проходят полный цикл под нашим присмотром. Передаём документацию и обучаем вашу команду.
Конвейер уже серийно выпускает продукт
На этой системе мы ежедневно разрабатываем CHATBOSS.PRO: задачи открываются командой make CHAT-XXX, идут параллельными волнами и доезжают до прода через тестовый стенд. Это не концепт — это наше действующее производство.
Частые вопросы
Подойдёт ли конвейер под наш стек?
Конвейер не привязан к стеку: Jira, Git, Docker и AI-агенты работают с любым языком и фреймворком. У нас он крутит TypeScript-монорепу из 5 репозиториев, но схема переносится на PHP, Python, Go и другие стеки.
У нас уже есть репозитории и процессы. Всё ломать?
Нет. Встраиваемся в существующие репозитории: добавляем Makefile, worktree-workflow, стенды и AI-ревью поверх того, что есть. Историю и текущие ветки не трогаем.
Сколько это стоит в обслуживании?
Инфраструктура — от одного VPS (от 500₽/мес) плюс токены AI-моделей по факту использования. Никаких абонентских платежей нам: система полностью ваша.
Что получим на выходе?
Работающую систему: make CHAT-XXX открывает задачу с окружением, AI-агенты пишут код, два AI-ревьюера проверяют, staged deploy везёт на тест и прод. Плюс документация и обученная команда.
Внедрить AI-конвейер
Расскажите о вашей задаче — мы оценим сроки и предложим решение
Написать в Telegram