Прозрачность разработки без микроменеджмента.
AI-агент связывает задачи, чаты, PR, документацию и релизы в проектную память. CEO, CTO и product owner видят реальное состояние разработки: что готово, где риски, какие решения приняты и что зависит от отдельных людей. Не заменяет инженера — даёт собственнику и руководителю управленческую видимость без ежедневного ручного контроля.
10+ лет в IT50+ проектовSenior-командаPrivate-firstNDA по умолчанию
Когда разработка стала чёрным ящиком.
Для собственника и CEO разработка часто превращается в зону, где всё вроде бы движется, но непонятно: что реально готово, где риски, кто блокирует процесс и почему сроки снова сдвигаются.
Вы устали лично контролировать команду
Каждый апдейт приходится вытаскивать руками: из Telegram, Jira, GitHub, созвонов и личных сообщений. Управленческий контекст собирается за счёт вашего внимания.
Вы не верите дашбордам
Jira, YouTrack, Linear показывают активность, но не отвечают на главный вопрос: «что реально готово, где блокеры и почему сроки снова меняются?».
Ушёл CTO или tech lead
Вместе с человеком ушёл контекст: архитектурные решения, договорённости, причины компромиссов и часть команды. Onboarding нового лида становится дорогой реконструкцией.
Релизы зависят от памяти людей
Документация не обновляется, решения теряются в чатах, новые участники долго входят в проект. Бизнес зависит от того, что кто-то конкретный «помнит, как было задумано».
Документация отстаёт от реальности
Регламенты, ADR, описания API и onboarding-инструкции устаревают быстрее, чем их успевают обновлять. Решения живут в чатах и PR, а не в проектной памяти.
Проект держится на ключевых людях
Если один человек пропадает на неделю, начинают сдвигаться релиз, ответственность и контекст. Bus factor — низкий, и это управленческая дыра.
Что делает
Собирает проектную память. Фиксирует важные решения из чатов, встреч, задач и PR: что решили, почему, кто подтвердил, к какой задаче или релизу это относится.
Обновляет документацию. Готовит draft-обновления для README, Confluence, Notion, API-документации, ADR и onboarding-инструкций после изменений в задачах и коде.
Готовит changelog. Собирает изменения из PR, коммитов, задач и релизных веток: что добавили, что исправили, что изменилось для пользователя, что важно для команды.
Проверяет задачи перед разработкой. Подсвечивает неполные требования, отсутствие acceptance criteria, незакрытые вопросы, зависимости и рискованные места до того, как задача уйдёт в разработку.
Помогает с code review. Смотрит PR вместе с контекстом задачи: проверяет соответствие требованиям, возможные регрессии, обновление документации, тесты и миграции.
Следит за delivery-рисками. Находит зависшие задачи, PR без ревью, расхождения между scope и реализацией, пропущенные тесты, открытые blockers и изменения без релизных заметок.
Готовит weekly delivery brief. Даёт руководителю разработки или PM короткую сводку: что изменилось, что заблокировано, какие решения приняты, какие PR ждут внимания и что может повлиять на релиз.
Помогает onboarding команды. Собирает актуальный контекст проекта для новых разработчиков: архитектура, ключевые решения, активные модули, правила ревью, окружение и текущие риски.
Где работает / где не работает
Честно о границах: чтобы пилотный проект не упёрся в ограничения, проверьте — это про вашу ситуацию.
Подходит
Собственники, CEO, CTO, product owners и команды разработки от 3–5 человек, которым нужна управленческая видимость без ежедневного ручного контроля
Требования часто обсуждаются в чатах и созвонах, есть GitHub/GitLab и Jira/Linear/YouTrack, документация живёт в Notion/Confluence/Markdown, релизы выходят регулярно. Собственник или CEO хочет видеть реальное состояние разработки, а не Jira-активность. CTO/tech lead тратит время на ручные статусы и changelog, команда растёт и onboarding становится дорогим. Bus factor — низкий, проект зависит от ключевых людей.
Не подходит
- ·Нет задач, PR и документации вообще — нечего связывать и нечем питать проектную память
- ·Один разработчик без регулярного delivery-процесса — обычно дешевле обойтись Copilot и личной заметкой
- ·Команда не готова фиксировать решения и правила — агент покажет gap, но не наведёт порядок сам
- ·Нужен агент, который сам пишет production-код и мержит PR без ревью — мы так не делаем
- ·Нет доступа к системам разработки или нельзя подключить API/webhooks — нечем подключаться
- ·Хаос в процессе не хотят менять, только «поставить AI» — пилот будет работать вхолостую
Параметры пилота
Как встраиваем
Четыре этапа: от описания задачи до поддержки
Разбор delivery-процесса
3–5 дней
Смотрим, где живут задачи, код, документация, коммуникации и релизы. Определяем, какие события агент должен отслеживать и какие draft-артефакты готовить.
Пилот
2–3 недели
Подключаем один проект или команду: GitHub/GitLab, Jira/Linear/YouTrack, Notion/Confluence/Markdown, Slack/Telegram. Настраиваем фиксацию решений, changelog и delivery brief. На выходе: рабочий контур и список gaps в delivery-процессе.
Расширение
3–6 недель
Добавляем code review checks, правила документации, onboarding briefs, релизные заметки, dashboard рисков и интеграцию с CI/CD.
Поддержка
ежемесячно
Калибруем правила, обновляем шаблоны отчётов, добавляем новые репозитории, команды и типы проверок.
Каналы и стек
Обычно отвечаем быстрее всего в Telegram. Опишите задачу — вернёмся с уточняющими вопросами.
Написать в TelegramA good pilot fit when…
This agent is best launched not 'across the company', but on one clear process — with an owner, data, and a measurable outcome.
- ▪Команда теряет решения между чатами, задачами, PR и документацией.
- ▪Есть GitHub/GitLab, Jira/Linear/YouTrack, документация и регулярные релизы.
- ▪Нужно поддерживать журнал изменений, проектную память и риски в релизе.
- ▪Финальное слияние и выпуск в продакшен остаются за инженером.
Что агент проверяет перед выводом или действием.
Чтобы агент не превращался в «генератор шума», перед каждым выводом или draft-артефактом он проходит по чек-листу: источник, связь с задачей, актуальность, риск, полнота и следующее действие.
Источник
Откуда контекст: задача, PR, коммит, обсуждение, документ, meeting notes, CI/CD или релизная ветка.
Связь с задачей
Есть ли связка между требованием, issue, PR, изменением в коде и документацией.
Актуальность
Не устарело ли решение, не было ли позже другой договорённости, не изменился ли scope задачи.
Риск
Миграции, безопасность, breaking changes, изменения API, критичные модули, отсутствие тестов, незакрытые вопросы.
Полнота
Есть ли acceptance criteria, тесты, документация, changelog, ссылки на связанные задачи и понятный следующий шаг.
Следующее действие
Создать draft документации, предложить changelog, оставить PR-комментарий, подсветить blocker, подготовить brief или передать человеку на ревью.
Delivery-agent сильнее, когда работает на базе Knowledge Agent.
Разработка постоянно производит знания: архитектурные решения, правила API, product scope, ограничения, договорённости с клиентом, инциденты и релизные заметки. Если это не складывать в управляемую базу знаний, команда снова и снова восстанавливает контекст вручную.
Архитектурные решения
ADR, RFC, технические обсуждения и причины выбора решений сохраняются как часть проектной памяти.
Документация и onboarding
README, API-доки, инструкции запуска, схемы модулей и onboarding briefs остаются актуальнее, потому что агент видит изменения в задачах и PR.
История релизов
Changelog, release notes и customer-facing updates собираются из реальных изменений, а не из памяти PM перед релизом.
Gaps в проектной памяти
Если решение обсуждали, но не зафиксировали, или PR меняет поведение без обновления документации — агент подсвечивает gap.
Это не «писать код с AI». Это engineering governance.
Vibe coding и Claude Code решают другую задачу: помочь одному разработчику быстрее писать код. Engineering Governance Agent работает на уровень выше — даёт собственнику и руководителю прозрачность того, что эта команда (с AI-инструментами или без) реально делает.
Vibe coding ускоряет одного разработчика
Claude Code, Cursor, Copilot помогают писать код, тесты и черновики документации. Полезно — но это инструмент внутри IDE одного человека.
Engineering Governance закрывает другой слой
Не «как разработчик пишет код», а «что у команды реально готово, где риски, как принимаются решения и как это видит CEO без микроменеджмента».
Разработка не должна быть чёрным ящиком
Если проект держится на одном CTO или паре ключевых людей — vibe coding не помогает. Помогает проектная память, weekly brief и видимость управленческих сигналов.
AI-инструменты — у всех
Доступ к Claude Code или Cursor сегодня имеет любой разработчик. А вот управляемый процесс с проектной памятью, журналом решений, риск-сигналами и handover — нет.
На практике — не в общих словах.
Команда обсуждает изменение API в Slack, разработчик открывает PR, PM готовит релизные заметки. Обычно этот контекст легко теряется. Агент связывает события в одну цепочку и предлагает draft-артефакты.
До агента
PM, Tech Lead и разработчики сами собирают контекст из чатов, задач, PR и документов: что обсуждали, что изменилось в API, что нужно отразить в release notes. Чем больше команда и быстрее delivery — тем больше времени уходит на «восстановление картины».
После
На пилоте агент работает в draft-mode: предлагает комментарии, changelog и обновления документации, а команда подтверждает. После калибровки часть проверок можно сделать автоматическими.
Стек подбираем под ваш delivery-контур.
Delivery-agent должен жить внутри реального инженерного процесса: репозитории, задачи, документация, чаты, CI/CD, релизы и проектная память. Мы не продаём «AI для программистов», а собираем контур вокруг команды и delivery-процесса.
Репозитории и code review
- GitHub
- GitLab
- Bitbucket
- Pull Requests / Merge Requests
- CODEOWNERS
- branch protection
- review rules
Доступ по репозиториям, code review checks, проверка acceptance criteria, тестов, миграций и связи PR с задачей.
Задачи и delivery
- Jira
- Linear
- YouTrack
- ClickUp
- Trello
- Asana
- GitHub Issues
- GitLab Issues
Фиксируем требования, acceptance criteria, decisions и риски рядом с задачами. Подсвечиваем gaps до того, как они доходят до релиза.
Документация и знания
- Notion
- Confluence
- Markdown docs
- MkDocs
- Docusaurus
- Google Drive
- Яндекс 360
- ADR / RFC
- Knowledge Agent
Draft-обновления документации после изменений в задачах и коде. Архитектурные решения и onboarding-материалы рядом с проектной памятью.
Коммуникации
- Slack
- Telegram
- Microsoft Teams
- VK Teams
- Пачка
- meeting notes
Слушает только согласованные каналы и темы. Фиксирует решения и договорённости, которые иначе остались бы в чате.
CI/CD и качество
- GitHub Actions
- GitLab CI
- Jenkins
- Docker
- test reports
- coverage
- Sentry
- SonarQube
- linters
- security scans
Понимает результаты CI: какие тесты прошли/упали, где деградация качества, какие проверки PR не закрыл.
AI / Agent stack
- OpenAI / GPT
- Anthropic / Claude
- GigaChat
- YandexGPT
- локальные модели
- LangGraph
- LlamaIndex
- RAG
- embeddings
- MCP
- REST API
- webhooks
- n8n
LLM используется на анализе изменений и формулировке выводов. Для чувствительных репозиториев — локальные модели и приватный контур.
Deployment
- cloud
- выделенный сервер
- self-hosted
- on-prem
- Yandex Cloud
- Selectel
- VK Cloud
- Docker
- monitoring
- audit logs
- roles / permissions
Для чувствительных репозиториев — self-hosted-контур, локальные модели, отдельный аудит-журнал и роли доступа.
Как агент устроен внутри.
Event Monitoring
Отслеживает события: новые задачи, изменения scope, PR/MR, комментарии, merge, failed CI, релизы, изменения документации и важные обсуждения в чатах.
Context Linking
Связывает задачу, PR, коммит, документ, обсуждение и релиз в один delivery-контекст. На основе этих связей строится проектная память.
Retrieval / Project Memory
Ищет похожие решения, прошлые релизы, ADR, правила команды, связанные задачи и проектную документацию. Опирается на Knowledge Agent, если он подключён.
Reasoning Layer
Оценивает, что изменилось, чего не хватает (acceptance criteria, тесты, документация, changelog), какие риски есть и какой следующий шаг нужен.
Draft Generator
Готовит draft changelog, release notes, documentation update, PR comment, weekly brief или onboarding note. Финальное подтверждение — за человеком.
Quality Checks
Проверяет acceptance criteria, тесты, документацию, миграции, breaking changes, безопасность и связь PR с задачей.
Control
Роли доступа, draft-mode, approval-step, audit logs, запрет на merge/deploy без явных правил. Секреты и production credentials исключаются из контекста.
Delivery
Отправляет brief в Slack/Telegram/email, создаёт комментарии в PR, задачи в Jira/Linear или draft-обновления в документации.
Главное в архитектуре — не «больше AI на каждом шаге», а проектная память: чтобы команда видела связи между задачами, PR, документами и решениями. Критичные действия — merge, deploy, изменение production-кода — остаются за инженером.
Как это может работать в инженерной команде.
Контекст
Активная разработка: 5–15 человек, GitHub/GitLab, Jira или Linear, Notion или Confluence, регулярные релизы и обсуждения в Slack/Telegram. Tech Lead и PM тратят значительную часть времени на сбор статусов, контекста и changelog перед каждым релизом.
Проблема
Решения остаются в чатах. Документация устаревает быстрее релизов. Changelog собирается вручную за вечер перед релизом. PR ревьюят без полного контекста задачи. Delivery-риски проявляются поздно — на статус-встречах или перед дедлайном.
Что внедрили
- ·Brief: аудит delivery-процесса, выбор одного проекта и каналов коммуникации для пилота.
- ·Pilot: фиксация решений из выбранного канала, draft changelog, weekly delivery brief, базовые PR/delivery checks.
- ·Расширение: онбординг-briefs, documentation update pipeline, dashboard рисков, интеграция с CI/CD.
- ·Калибровка: правила checks, шаблоны changelog и brief обновляются по реальным реакциям команды.
Сроки
Brief 3–5 дней. Pilot 2–3 недели. Расширение 3–6 недель. Поддержка — постоянная.
Метрики до / после
Выводы
Команда перестаёт держать проект в головах и чатах. Агент фиксирует решения, готовит changelog, обновляет документацию, помогает с review и приносит Tech Lead / PM короткий delivery brief с рисками и next steps.
Чем отличается от других подходов.
| Ручной процесс | ChatGPT / Copilot | Delivery AI Agent | |
|---|---|---|---|
| Принцип работы | PM и Tech Lead сами собирают контекст из чатов и задач | Помогает в моменте: пишет код, объясняет diff | Слой проектной памяти между задачами, PR, документами и релизами |
| Проектная память | В головах и чатах | Никакой между сессиями | Связки между событиями + RAG по проекту |
| Changelog | Вручную перед релизом | Нет | Draft из реальных PR/commits/issues |
| Documentation update | Постфактум, нерегулярно | По запросу пользователя | Draft-обновления после изменений в задачах и коде |
| Code review | Только diff | Объяснение diff | Связь с задачей + acceptance criteria + тесты + риск |
| Delivery-риски | Видны на статусе или перед дедлайном | Не отслеживаются | Зависшие PR, gaps, scope drift, missing tests — в weekly brief |
Где живут данные и кто их видит.
Код и репозитории
Агент получает доступ только к нужным репозиториям и событиям. Для чувствительных проектов можно работать в self-hosted или on-prem контуре с локальной моделью.
Права доступа
Используем service accounts, роли доступа и минимально необходимые permissions. Отдельно настраиваем, может ли агент только читать, комментировать или создавать draft-артефакты.
Никаких автономных merge/deploy
По умолчанию агент не мержит PR, не деплоит и не меняет production-код. Он готовит выводы, комментарии и draft-обновления, а критичные действия подтверждает человек.
Audit logs
Логируем, какие задачи, PR, документы и обсуждения агент использовал, какие выводы сделал и куда отправил результат.
Секреты и приватность
Секреты, env-файлы, токены и production credentials исключаются из контекста. Интеграции работают через vault/secrets manager и минимальные права.
Prompt injection через issues/PR
Комментарии, задачи и markdown проходят через input sanitation. Агент не выполняет инструкции из пользовательского текста как системные правила.
Прозрачно, без сюрпризов.
Pilot
2–3 недели
от 350 тыс ₽
- ·Аудит delivery-процесса
- ·Подключение одного проекта или команды
- ·GitHub/GitLab + Jira/Linear + документация + чат
- ·Фиксация решений из выбранного канала
- ·Draft changelog и weekly delivery brief
- ·Базовые PR/delivery checks
- ·Калибровка с Tech Lead / PM
Production
3–6 недель
1.0–2.5 млн ₽
- ·Несколько проектов или команд
- ·Расширенные PR/review checks
- ·Интеграция с CI/CD
- ·Documentation update pipeline
- ·Onboarding briefs
- ·Dashboard delivery-рисков
- ·Роли доступа, audit logs и self-hosted при необходимости
Support
ежемесячно
от 50 тыс ₽/мес
- ·Поддержка интеграций
- ·Обновление правил checks
- ·Добавление репозиториев и проектов
- ·Калибровка шаблонов changelog/brief
- ·Разбор ошибок и ложных срабатываний
- ·Регулярное ревью с Tech Lead / PM
Финальная вилка зависит от числа репозиториев, систем задач, объёма коммуникаций, требований к приватности и глубины code review checks. Стоимость LLM (использование модели) считается отдельно по факту.
Частые вопросы про этого агента
- Это замена разработчику, Tech Lead или PM?
- Нет. Агент не заменяет инженера или руководителя разработки. Он снимает ручной сбор контекста: решения, задачи, PR, changelog, документация, weekly brief и delivery-риски.
- Может ли агент писать код?
- Может помогать с draft-патчами, тестами, документацией и review-комментариями, но production-код не должен попадать в main без стандартного code review и CI.
- Может ли агент делать code review?
- Да, как дополнительный слой. Он проверяет связь PR с задачей, документацию, тесты, миграции, breaking changes и возможные регрессии. Финальное инженерное решение остаётся за ревьюером.
- Какие системы можно подключить?
- GitHub, GitLab, Bitbucket, Jira, Linear, YouTrack, Notion, Confluence, Markdown docs, Slack, Telegram, VK Teams, Пачка, GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, Sentry, SonarQube и кастомные системы через API/webhooks.
- Что нужно для пилота?
- Один активный проект, доступ к репозиторию, системе задач, документации и одному каналу коммуникации. Плюс Tech Lead или PM, который помогает откалибровать, какие сигналы полезны, а какие шум.
- Что с безопасностью кода?
- Доступ ограничиваем по репозиториям и ролям. Секреты исключаются из контекста. Для чувствительных проектов возможен self-hosted/on-prem контур и локальные модели.
- Можно ли использовать российские модели и контур?
- Да. Для части задач можно использовать GigaChat, YandexGPT или локальные модели в приватном контуре. Конкретный стек выбираем под требования к качеству, приватности и стоимости.
- Как понять, что агент полезен?
- На пилоте смотрим не «сколько сообщений он отправил», а конкретные артефакты: зафиксированные решения, полезные changelog entries, найденные gaps в документации, PR-комментарии, delivery brief и сокращение ручного сбора статуса.
Other AI agents
Each type is fundamentally different: sales, support, documents, tenders, backoffice, analytics, ops. Each can be launched alone or combined into one contour.
AI-агент поддержки: ответы клиентам, тикеты и эскалации.
Разбирает обращения из Telegram, WhatsApp, сайта, почты и CRM: отвечает по базе знаний, создаёт тикеты, проверяет статусы и передаёт сложные случаи оператору с готовым контекстом. Не скриптовый бот, а агентный контур первой линии поддержки.
Learn more →AI-агент корпоративных знаний: поиск по документам с источниками.
Сотрудник задаёт вопрос — агент находит ответ в регламентах, договорах, инструкциях и базах знаний, показывает источник и дату документа. Если ответа нет, прав доступа не хватает или документы противоречат друг другу — не выдумывает, а фиксирует gap для администратора базы знаний. Может работать как отдельный поиск по знаниям или как knowledge layer для sales, support, personal assistant, tender и backoffice-агентов.
Learn more →AI-агент для backoffice и операционных процессов.
Разбирает входящие заявки, письма и документы, извлекает данные, заполняет формы, создаёт задачи, обновляет статусы в CRM/ERP/1С и передаёт исключения ответственным с готовым контекстом. Это не просто n8n-сценарий — агент понимает неструктурированные входящие, выбирает маршрут процесса, работает с несколькими системами и ведёт журнал действий.
Learn more →Персональный AI-ассистент для руководителя и ключевой команды.
Собирает контекст из чатов, почты, календаря, встреч, CRM, задач и документов: готовит сводки, управленческие отчёты, drafts сообщений, досье к встречам и список обязательств. Не «чатик», а рабочий контур вокруг вашего дня.
Learn more →AI-ассистент для отдела продаж: лиды, CRM, звонки и follow-up.
Sales AI-ассистент работает внутри вашей CRM и коммуникаций: помогает менеджерам быстрее разбирать входящие, не терять контекст после звонков и видеть, какие сделки требуют внимания прямо сейчас.
Learn more →AI-аналитик для рынка, конкурентов и репутации.
Следит за конкурентами, рынком и публичным полем вокруг вашей компании: новости, упоминания, отзывы, соцсети, профильные медиа, цены, продукты и сигналы риска. Важное падает в Telegram, а еженедельный отчёт показывает, что изменилось и где нужна реакция руководителя. Не «50 ссылок в таблице», а короткие выводы: что произошло, почему это важно и что можно сделать дальше.
Learn more →Тендерный AI-ассистент для поиска, отбора и разбора закупок.
Мониторит ЕИС и коммерческие площадки, читает ТЗ, договоры и приложения, выделяет риски, считает bid/no-bid и готовит утреннюю сводку в Telegram или почту. Команда тратит время не на ручной просмотр сотен закупок, а на подготовку заявок с нормальной перспективой.
Learn more →Plug us in as an AI-native engineering team under your client.
You bring client context and industry. DevNeuroX handles discovery, architecture, pilot, integrations, delivery, and support.
What happens after you submit
A transparent process — no “I'll send a proposal and disappear” and no pressure on the decision.
- 01
2 hours
We'll reply on your chosen channel with clarifying questions about the task.
- 02
2–3 business days
A free 1-hour video review session, with no commitment.
- 03
5 business days
A concrete proposal: what we build, the timeline, and the price.
- 04
Go / no-go decision
Yours either way, no pressure. If we're not the right fit — we'll point you to colleagues who are.