Команда изменилась. Код — инструмент, продукт — задача.
Код, тесты и подготовку релиза теперь делают агенты. Команде нужны продуктовые инженеры: для них код, тестирование и выкладка — инструменты, чтобы создать продукт, а отвечают они за результат.
Набор — на агентах. Каждое решение — за человеком.
Что изменилось
От ролей по инструментам — к одному владельцу результата
Было
Задача идёт от аналитика к разработчику, тестировщику и DevOps и на каждой передаче ждёт в очереди.
Каждый отвечает за свой инструмент: код, тесты, пайплайн. За то, получил ли пользователь нужное, не отвечает никто.
Большая часть времени уходит на набор: код, тест-кейсы, описание релиза.
Стало
Один продуктовый инженер ведёт задачу от вопроса до прода, набор делают агенты.
Человек ставит цель, проверяет план, читает изменения и решает, когда выкатывать.
Время уходит на то, чего агенты не умеют: понять пользователя, выбрать, что строить, оценить результат.
Продуктовый инженер
В чём теперь работа
Понимает пользователя и бизнесЗнает, зачем нужна задача и как понять, что она сработала.
Ставит задачу агентуЦель, границы, примеры и проверка, которая докажет, что готово.
Читает, что написал агентСмотрит изменение как работу старшего коллеги: логику, данные, безопасность.
Отвечает за продВыкатывает, следит за цифрами и откатывает, если нужно.
Что мы сделали
Автономные агенты в живой команде
В команде разработки, которой мы руководим, агенты работают каждый день. Эту работу держат три вещи, которые мы сделали.
ai-cli
Агент берёт задачу с доски
Сервер, который запускает Claude Code, Codex и Cursor на всём коде, с доступом только на чтение к логам и данным. Тимлид нажимает кнопку на доске задач: агент читает тикет, пишет код в своей копии, открывает merge request и прикрепляет его к задаче. Следующая кнопка сливает его после зелёного пайплайна и выкатывает релиз по продуктам. Конфликт с основной веткой агент тоже решает сам.
Сделать задачу
На прод
Перебазировать
AI-Research
Вопросы до кода
Пока никто не начал писать код, агент читает тикет и код, который он затронет, и прямо в задаче спрашивает автора, чего не хватает. Когда ответы есть, задача получает метку «готова». Разработчик больше не находит дыры в постановке на середине работы.
AI-clarification
AI-ready
CI
Код как рабочее место агентов
В главном репозитории лежат скиллы и правила для агентов на весь цикл. Те же скиллы работают на ноутбуке, в чате команды и на сервере, поэтому агент действует одинаково, где бы его ни запустили.
разбор задачи
реализация
QA бэкенда и фронтенда
ревью merge request
релиз
дежурство
инциденты на проде
Инструменты
Пользуемся всеми агентами, какие есть
Мы не привязаны к одному поставщику. Каждая задача уходит агенту, который сегодня справляется с ней лучше, а новую модель пробуем на настоящей работе, а не на демо.
Правила и скиллы живут в репозитории, а не в инструменте. Сменить агента не значит начать заново: в ai-cli это название модели в запросе.
Агенты
Claude Code
Codex
Cursor
Модели
Anthropicвсе
OpenAIвсе
Grok
Qwen
Kimi
+ всё, что есть в Cursor
Для вашей команды
Что мы можем настроить
Агенты на вашем кодеПравила, скиллы и безопасный доступ только на чтение к логам и данным, чтобы агенты работали с вашим кодом так, как работает ваша команда.
Один процесс от начала до концаВыбираем то, что съедает больше всего времени: задачи с доски, QA, релизы, дежурство. Делаем агента, который это выполняет, и точку, где человек это подтверждает.
Пилот на реальных задачахРаботаем на вашем бэклоге и меряем результат вашими цифрами, а не нашими.
Продуктовые инженерыУчим команду ставить задачи агентам, проверять их работу и отвечать за результат на проде.
Главное
ИИ — не панацея, которая приведёт больше клиентов. Это инструмент, чтобы забрать больше рынка.
Клиенты приходят за продуктом, который решает их задачу, и чат-бот на сайте этого не меняет. ИИ меняет другое — сколько успевает команда: проверить больше идей, выпустить раньше, закрыть больше сегментов, языков и магазинов. Отсюда и берётся дополнительная доля рынка.