ИИ-помощник для проверки кода
Решение ускорило первичное ревью, снизило нагрузку на разработчиков и обеспечило полный контроль над данными — без обучения моделей и без передачи кода во внешние облака.
О клиенте
Крупный девелопер с собственным ИТ-подразделением и внутренней цифровой экосистемой.
Проблема и задачи
Команда искала способ ускорить код-ревью и снизить нагрузку на разработчиков, не вынося код за пределы корпоративного периметра. Важно было сохранить контроль над данными, обеспечить стабильное качество ревью и избежать затрат на обучение собственных моделей.
Задачи проекта:
Задачи проекта:
- автоматизировать первичное код-ревью;
- обеспечить работу решения в on-premise контуре;
- поддержать Python, Java и C#;
- получить структурированную оценку качества и рисков кода.
Решение
Мы разработали и внедрили внутреннюю систему автоматической проверки кода на базе ИИ, развернутую в инфраструктуре клиента. Решение построено на готовых LLM без дообучения, что позволило быстро запустить систему, снизить стоимость внедрения.
Система соответствует требованиям по безопасности и безболезненно встраивается в рабочие процессы команды. Интеграция с IDE и поведение ИИ настроено таким образом, чтобы разработчики получали понятные, структурированные и полезные замечания, соответствующие их внутренним стандартам. Дополнительно выстроили мониторинг, логирование и контроль доступа.
Система соответствует требованиям по безопасности и безболезненно встраивается в рабочие процессы команды. Интеграция с IDE и поведение ИИ настроено таким образом, чтобы разработчики получали понятные, структурированные и полезные замечания, соответствующие их внутренним стандартам. Дополнительно выстроили мониторинг, логирование и контроль доступа.
Модели
Ключевые преимущества
- Базовая модель для стандартного ревью и генерации по инструкциям.
- Модель с расширенным контекстом и режимом «мышления» для сложных фрагментов и больших файлов.
Ключевые преимущества
- Полная изоляция — код и данные не покидают инфраструктуру заказчика.
- Быстрый запуск без обучения моделей.
- Глубокая интеграция с IDE и рабочими процессами команды.
- Структурированные отчеты по уровням критичности: от уязвимостей и логических ошибок до рекомендаций по стилю и читаемости.
- Гибкий выбор модели под сценарий: быстрые ответы или детальный анализ.
Результат
- Сокращено время на первичное ревью и повысилась однородность качества проверок.
- Разработчики получили инструмент, встроенный в привычные IDE и процессы.