Лаборатория AI-инженерии
Данные и ИИ Кейс 18 / 22

Инструменты разработки и аудита

Контекст проектов терялся, проверки интерфейсов и кода были ручными, инструменты не были связаны между собой.

Все кейсы
НаправлениеДанные и ИИ
ПрофильТехнологическая команда, которая ведёт несколько проектов
Проблема бизнеса

Что происходило до внедрения

Контекст проектов терялся, проверки интерфейсов и кода были ручными, инструменты не были связаны между собой.

Что внедрили

Решение и его эффект

Собрали набор инструментов: MCP-серверы для контекста и инструментов, оркестрация задач, индексация репозиториев, аудит веб-интерфейсов через браузер, разбор изображений и скриншотов, единый шлюз к моделям. Каждый инструмент можно использовать отдельно.

Измеримый эффект Контекст проектов доступен, аудит интерфейсов идёт с доказательствами.
Интеграция

Как встроили в ИТ-контур

Инструменты развёрнуты на собственных серверах, контекст проектов индексируется локально. Внешний выход идёт только через контролируемый шлюз.

Схема упрощена. Полную архитектуру и состав интеграций показываем на встрече по NDA.

Результат

Что получил заказчик

  • контекст проекта доступен инструментам без ручной сборки
  • аудит интерфейсов даёт отчёт с доказательствами
  • типовые проверки автоматизированы
  • платформа не привязана к одному проекту

Показатели проекта раскрываем в согласованном диапазоне. Точные данные, имена и архитектуру покажем на встрече по NDA.

Ограничения и безопасность

Что учли по требованиям заказчика

Доступ к репозиториям идёт по ролям, секреты не индексируются. Проверки не меняют код без подтверждения.

ИИ-агент в кейсе
ИИ-агент

Ревьюер

проверяет код и интерфейсы с доказательствами

Как работает

  1. Поднимает контекст проекта и правила.
  2. Запускает проверки и аудит интерфейса в браузере.
  3. Собирает факты: шаги, скриншоты, ошибки.
  4. Формирует задачи и проверяет исправление.

Границы

  • Не коммитит без ревью.
  • Не скрывает падения и предупреждения.
  • К каждому выводу прикладывает доказательство.
Технологии

Что использовали

Python MCP Playwright FastAPI React PostgreSQL

У нас похожая задача

Разберём процесс, определим метрику и скажем, подходит ли здесь пилот. Покажем архитектуру этого кейса на встрече по NDA.

Первый шаг

Обсудить задачу

Четыре поля. Ответим в течение одного рабочего дня и предложим следующий шаг. Если удобнее письмом — hello@ailabix.ru.

Данные заявки не продаём и не передаём третьим лицам, кроме технической доставки уведомления оператору. Сайт использует статистику без cookie и сторонних скриптов.