«У чат-GPT спросил?» — эта фраза стала мемом в нашей команде. Техлид Иван постоянно экспериментировал с AI, а коллеги подшучивали над его энтузиазмом. Но когда мы решили автоматизировать код-ревью с помощью искусственного интеллекта, именно этот энтузиазм привёл нас к созданию рабочего MVP за 48 часов.
Рассказываем, как родилась идея AI-ревьюера кода, почему мы поверили в нейросети и что получилось за два дня хакатона.
Боль ручного код-ревью
У нас в компании 40 разработчиков, распределённых по нескольким проектам. Сопровождать код приходится всем: техлидам и тимлидам. Код-ревью обязательно, но отнимает огромное количество сил и времени.
Классические проблемы ручного ревью: Проверяющий должен изучить каждый pull request, обратить внимание на стиль, архитектуру, безопасность и производительность. Большие объёмы кода трудно удержать в голове, на одно ревью может уйти несколько дней, а люди устают и пропускают детали.
Особенно сложно, когда приходится смотреть код новичков или коллег из соседних проектов. Нужно тратить время на понимание чужого контекста, объяснение правил и поиск компромиссов. В итоге ревью превращается либо в формальность, либо в долгую дискуссию.
Статистика подтверждает проблему: Исследования показывают, что ручные ревью отнимают много времени и требуют усилий опытных разработчиков. Анализ даже нескольких файлов может занять часы, и это плохо масштабируется. Поэтому многие компании подключают автоматические инструменты для проверки стиля и базовых уязвимостей.
Почему мы поверили в искусственный интеллект
Параллельно мы всё чаще обращались к генеративным моделям. Разработчики стали использовать ИИ-ассистентов, чтобы ускорять работу и избавляться от рутины.
Цифры, которые убеждают:
Наш опыт с AI-инструментами
n8n для автоматизации
Мы давно используем эту платформу для визуального построения интеграций. Это open-source решение соединяет разные сервисы и подключает нейросети для анализа данных.
Replit AI для генерации кода
Облачная среда, где ассистент дополняет и исправляет код, переводит команды на обычном языке в программы. Заметно сокращает время на написание шаблонных фрагментов.
Lovable для быстрого прототипирования
Платформа позволяет собирать сайты и приложения без ручного программирования — превращает описание задачи в готовый проект.
ChatGPT и Claude AI в ежедневной работе
Применяем для быстрых проверок гипотез и генерации примеров. Исследования показывают, что треть разработчиков считает главным эффектом ИИ-ассистентов рост производительности.
Рождение идеи: от списка предложений до ночного озарения
В начале лета наш продукт-менеджер Мария собирала идеи для внутренних продуктов. Мы 15 лет на рынке кастомной разработки и хорошо понимаем потребности разработчиков. Логично было выбрать сферу, в которой разбираемся лучше всего.
Среди множества предложений победила идея сервиса AI-ревьюера. Такой продукт может облегчить жизнь техлидам, автоматизируя первичную проверку кода и снижая объём ручных ревью.
Момент истины
К идее подтолкнул личный опыт техлида Ивана, который постоянно экспериментировал с ChatGPT и другими AI-сервисами. Коллеги смеялись над его вопросом «у чат-GPT спросил?», но эта любознательность показывала огромный потенциал нейросетей.
Когда мы обсудили идею с руководителем компании Олегом Акуловым, он её поддержал. Мария тоже увидела в этом шанс для эксперимента.
Кульминационный момент: Однажды глубокой ночью Олег записал Марии голосовое сообщение с идеей провести хакатон. Мы решили сделать MVP AI-ревьюера и одновременно устроить «корпоратив» в новом формате.
Почему именно хакатон
Мы полностью распределённая команда. Большинство сотрудников работают удалённо в разных городах и странах, общие встречи случаются редко. Давно обсуждали способы сплотить команду и дать людям возможность проявить себя.
Формат хакатона идеально подошёл:
Два дня без бюрократии
Свобода выбора инструментов
Дух соревнования и команды
Возможность попробовать что-то новое
Хотелось не просто сделать полезный продукт, а поработать вместе: чтобы разработчики, маркетологи и дизайнеры пообщались, обменялись опытом и вдохновились.
Как мы организовали хакатон
Назначили даты 26-27 июля и объявили старт. За пару дней собрали список желающих и разбили на две команды: разработка фокусировалась на архитектуре и интеграции с нейросетями, маркетинг и дизайн — на брендинге и позиционировании.
День первый: 26 июля
Утро: Провели общую встречу, рассказали о целях. Команда разработки разделила задачи — подготовить датасеты, спроектировать API и интерфейс, настроить n8n и Replit. Дизайнеры начали рисовать интерфейс, используя генераторы шаблонов.
Ночь: Самые стойкие продолжали тестировать прототип и подключать аналитику. Обмен опытом оказался ценнее всего — команда училась друг у друга, смотрела, как AI помогает ускорять работу.
День второй: 27 июля
Завершили работу над MVP, подготовили доклад и протестировали продукт. Команда маркетинга собрала презентацию для демо. Провели внутреннюю репетицию, получили первые отзывы и определили дальнейшие шаги.
Что мы поняли за 48 часов
AI-инструменты действительно экономят время
n8n быстро связал несколько сервисов, Replit AI сгенерировал часть шаблонного кода, а Lovable позволил маркетологам собрать лендинг без помощи разработчиков.
Удалённая команда может работать как единое целое
Даже в distributed формате мы почувствовали себя единым организмом. Хакатон показал, что правильная организация превращает географические барьеры в преимущества — работали круглосуточно благодаря разным часовым поясам.
MVP за два дня — реальность
Убедились, что ручные ревью можно дополнять автоматикой. Даже небольшая команда, вдохновлённая идеей и вооружённая современными инструментами, может за короткий срок создать рабочий продукт.
Результаты и инсайты
Технические достижения:
Рабочий MVP AI-ревьюера кода
Интеграция с популярными нейросетями
API для подключения к существующим workflow
Пользовательский интерфейс для команд
Командные результаты:
Сплочение распределённой команды
Обмен опытом между разными специальностями
Практическое изучение новых AI-инструментов
Доказательство эффективности хакатон-формата
Бизнес-инсайты:
Подтверждение востребованности автоматизации код-ревью
Понимание технической реализуемости идеи
Опыт rapid prototyping с AI-инструментами
Что дальше
За 48 часов мы не только собрали рабочий MVP, но и получили массу инсайтов о том, как современные AI-инструменты меняют разработку. Самое главное — убедились, что автоматизация код-ревью не только возможна, но и необходима.
Планы развития:
Улучшение точности анализа кода
Расширение поддерживаемых языков программирования
Интеграция с популярными платформами (GitHub, GitLab)
Настройка под специфику разных команд
Эксперимент показал: даже амбициозные идеи можно быстро проверить, если правильно организовать процесс и использовать современные инструменты. Главное — не бояться экспериментировать и верить в силу команды.
Как вы используете AI в своём процессе разработки? Поделитесь опытом в комментариях!
