Говорят, AI уже везде. Раз такое дело, может быть, что-то автоматизируем?

В команде 3,5 землекопа, и количество багов только растет. Знакомо? Мы решили не нанимать четвертого, а автоматизировать, что автоматизируется. Прошли путь от «говорят, так можно» до собственного рабочего процесса, который получает баг из Jira, вытаскивает контекст из Sentry, диагностирует проблему через AI-агента и создает pull request, все это за минуты вместо часов ручной работы. Параллельно выстраивали точки контроля качества: AI code review, E2E-тесты — несколько раз меняли подход, прежде чем нашли рабочую схему.

Внедрение далось нелегко: когнитивная нагрузка росла, промпты ломались, а первые результаты были сильно посредственные. В докладе покажу весь путь — что сработало, что нет, сколько стоит и где мы до сих пор набиваем шишки. Расскажу, с чего начать, если у вас маленькая команда и много задач, и какие практики можно забрать себе уже сейчас.