Rocket Tech / Unit AI
Unit AI встраивается в ваш SDLC: изучает кодовую базу, правила ревью, роли команды и инфраструктурный контекст, берет задачи в работу, готовит Merge Request, тесты, документацию и сохраняет решения в базе знаний проекта.
CTO: Unit AI, возьми задачу CRM-418, проверь риски по миграции и отдай MR на ревью.
branch: unit/crm-418-billing-migration
migration covered by tests
rollback plan added
reviewer requested: A. Smirnov
pipeline: passedИнженерные вызовы роста
Обычно это повторяемые потери: ожидание ревью, слабые тесты, забытый контекст, ручные деплои, разработчики вне связи и задачи, которые двигаются только после очередного созвона.
Требования уточняются в чатах, статусы собираются вручную, а прогресс задач зависит от доступности конкретных людей.
Unit AI берет операционный контур задачи на себя: уточняет недостающее и доводит изменение до MR.Ревью становится очередью, edge cases остаются за кадром, а архитектурные соглашения проверяются неравномерно.
Unit AI анализирует изменения, фиксирует риски, предлагает исправления и поддерживает единый стандарт ревью.Под давлением релиза покрытие сокращается, регресс переносится в ручную проверку, а надежность поставки снижается.
Unit AI добавляет unit, integration и regression-тесты как часть инженерного результата.Архитектурные решения, ограничения и договоренности остаются в переписках, личной памяти и закрытых обсуждениях.
Unit AI обновляет рабочую базу знаний и сохраняет контекст решений внутри проекта.Не всегда очевидно, у кого запросить материалы, кто принимает решение, кому передавать результат и какие права допустимы.
Unit AI учитывает роли, зоны ответственности, доступы и рабочие маршруты в Telegram.Алерты, Sentry, CI/CD и инфраструктурные сбои создают нагрузку на команду вне стандартного рабочего окна.
Unit AI анализирует сигнал, готовит исправление, проходит pipeline и эскалирует только контролируемые решения.Ревью ожидает свободного окна, тесты конкурируют со сроками, контекст хранится у отдельных людей, а статус собирается вручную.
Задачи превращаются в проверенные MR, знания остаются в базе проекта, а команда получает движение без дополнительной координационной нагрузки.
Модели внедрения
CTO и продуктовые команды выбирают режим, который дает измеримый эффект без резкой перестройки процессов.
Берет задачи из бэклога, пишет код, делает ревью, добавляет тесты, настраивает CI/CD и доводит работу до приемки.
Смотрит MR, находит ошибки, архитектурные риски, уязвимости и нарушение соглашений проекта.
Пишет и поддерживает автотесты, закрывает регрессионные сценарии и повышает надежность поставки без увеличения QA-очереди.
Решает задачи как инженер: разбирается в кодовой базе, проектирует решение, пишет код и отдает готовый MR.
Помогает с серверами, окружениями, pipeline, деплоем, мониторингом и первичной реакцией на инциденты.
От сообщения до production-ready MR
Он использует ваши репозитории, правила ревью, CI/CD, трекер задач, роли и коммуникационные маршруты команды.
Получает доступы, изучает репозитории, архитектуру, CI/CD, трекер задач, правила ревью и карту команды.
Принимает задачу из Telegram или бэклога, уточняет требования и понимает, у кого запросить материалы.
Сверяется с паттернами проекта, оценивает риски, выбирает минимальное изменение и планирует тесты.
Пишет production-код, миграции, тесты, документацию и держит контекст задачи в рабочей памяти.
Создает Merge Request, проходит CI/CD, исправляет замечания и зовет нужного ответственного.
Сохраняет новые решения, договоренности, ограничения и связи между людьми, проектами и задачами.
Главная фишка Unit AI
Unit AI помнит контекст проектов, решения, доступы, роли сотрудников и правила коммуникации. Он знает, кому можно ставить вопросы, у кого брать материалы и кому сдавать результат.
Unit AI действует в рамках выданных прав, запрашивает доступы через ответственных и не обходит корпоративные правила.
Команда не теряет знания при отпуске, увольнении или смене подрядчика: контекст остается в памяти проекта.
Сотрудники ставят задачи и отвечают на уточнения в привычном канале, а Unit AI постепенно понимает роли людей.
Контуры первого пилота
Бэклог растет, дедлайны горят, разработчики выгорают на баг-фиксах, миграциях и ревью.
Нужно увеличить throughput, но найм senior-инженеров занимает месяцы и не гарантирует онбординг.
Клиенты в разных часовых поясах, а инциденты требуют анализа и готового патча раньше утреннего стендапа.
Сложно удерживать единые стандарты ревью, тестов, документации и архитектурных решений.
Коммерческая модель
Базовая модель из КП: один Unit AI на проект или команду. Дальше можно масштабировать роли: reviewer, autotester, developer, DevOps или Universal.
за 1 Unit AI
Решения перед пилотом
Нет. Unit AI закрывает повторяемую инженерную работу, ускоряет ревью, тесты, баг-фиксы и поддержку. Сильные инженеры получают больше времени на архитектуру, продукт и сложные решения.
Во время онбординга он получает карту ролей, доступов, зон ответственности и коммуникаций. В Telegram он уточняет вопросы у нужных сотрудников и постепенно обогащает внутреннюю базу знаний.
Да. Unit AI можно запустить как Reviewer, Autotester, Developer, DevOps или Universal. Такой подход снижает риск внедрения и дает быстрый первый результат.
Unit проходит CI/CD, исправляет замечания, обновляет тесты и сохраняет новые решения в память проекта, чтобы следующий цикл был быстрее.
КП фиксирует ориентир: первые задачи в первый день после выдачи доступов и онбординга. Для больших компаний срок зависит от политики безопасности и согласования прав.
Пилот Unit AI
Лучше всего начинать с измеримого участка: ревью, автотесты, баг-фиксы, поддержка инцидентов или накопившийся бэклог. Мы поможем выбрать роль Unit AI и безопасный первый контур внедрения.