Благодарю за точные вопросы, постараюсь ответить кратко.
Наши цифры по времени на ревью кажутся большими, потому что отражают всю реальную нагрузку: переключение контекста, сложные архитектурные задачи и итерации правок. Мы боремся именно с этой совокупной потерей эффективности, а не просто со временем на чтение кода.
Вы правы, AI не заменяет линтеры — он их дополняет. Линтер следит за синтаксисом, а AI анализирует контекст: подсказывает более удачные имена переменных и предлагает современные подходы к решению задач, работая на уровень выше.
Аналогично и с тестами: AI не пишет за нас логику. Он генерирует всю рутинную «обвязку» (boilerplate), освобождая разработчика для концентрации на сути бизнес-задачи и ключевых проверках. Мы по-прежнему пишем тесты, но избавляемся от механической работы.
Отличный вопрос — и вы в точку. Наивно гнать весь код через большую LLM — это дорого и неэффективно.
Мы решаем это так:
Умный роутинг: 90% простых задач обрабатывают лёгкие модели. Тяжёлые LLM включаются только там, где нужен глубокий анализ. Плюс кеш и RAG — в итоге ревью стоит ~2–5 центов.
Мы не Copilot: MergeSensei — не ассистент, а CI/CD-гейт. Он может блокировать MR. Работает on-prem. И подстраивается под ваши правила и архитектуру. Copilot — чёрный ящик, MergeSensei — ваш инструмент.
Мы не про “дешевле”, а про контроль, гибкость и реальную экономию на масштабе.
Мы сделали MVP AI-ревьювера за 48 часов и теперь ищем тех, кто хочет поучаствовать в его доработке. Если у вас есть вопросы, идеи или фидбек — мы здесь и отвечаем на всё!
После проведенного хакатона у нас была небольшая пауза, чтобы разгрести коммерческие проекты. Сейчас уже собрали небольшую команду, которая занимается только этим продуктом и планируем в середине октября выпустить уже MVP полноценный
Благодарю за точные вопросы, постараюсь ответить кратко.
Наши цифры по времени на ревью кажутся большими, потому что отражают всю реальную нагрузку: переключение контекста, сложные архитектурные задачи и итерации правок. Мы боремся именно с этой совокупной потерей эффективности, а не просто со временем на чтение кода.
Вы правы, AI не заменяет линтеры — он их дополняет. Линтер следит за синтаксисом, а AI анализирует контекст: подсказывает более удачные имена переменных и предлагает современные подходы к решению задач, работая на уровень выше.
Аналогично и с тестами: AI не пишет за нас логику. Он генерирует всю рутинную «обвязку» (boilerplate), освобождая разработчика для концентрации на сути бизнес-задачи и ключевых проверках. Мы по-прежнему пишем тесты, но избавляемся от механической работы.
Отличный вопрос — и вы в точку.
Наивно гнать весь код через большую LLM — это дорого и неэффективно.
Мы решаем это так:
Умный роутинг:
90% простых задач обрабатывают лёгкие модели.
Тяжёлые LLM включаются только там, где нужен глубокий анализ.
Плюс кеш и RAG — в итоге ревью стоит ~2–5 центов.
Мы не Copilot:
MergeSensei — не ассистент, а CI/CD-гейт. Он может блокировать MR.
Работает on-prem. И подстраивается под ваши правила и архитектуру.
Copilot — чёрный ящик, MergeSensei — ваш инструмент.
Мы не про “дешевле”, а про контроль, гибкость и реальную экономию на масштабе.
Мы сделали MVP AI-ревьювера за 48 часов и теперь ищем тех, кто хочет поучаствовать в его доработке. Если у вас есть вопросы, идеи или фидбек — мы здесь и отвечаем на всё!
Да, учимся писать на хабр, в нашей компании мы уже внедрили этот сервис и активно используем/тестируем
У нас будет ещё пару статей на эту тему и обязательно расскажем и технических деталей
Да, а в нашем сервисе будет не 1 ИИ агент, а целых 8 =)
После проведенного хакатона у нас была небольшая пауза, чтобы разгрести коммерческие проекты. Сейчас уже собрали небольшую команду, которая занимается только этим продуктом и планируем в середине октября выпустить уже MVP полноценный
Да у нас отличное отношение к сотрудникам и атмосфера, тут я с Вами согласен.
У нас строгий отбор и нет вообще текучки, к нам сложно попасть.
Да, само собой, мы уже знаем всех своих конкурентов. Без анализа рынка проекты начинать глупо