Tres dolores que cada equipo de ventas y BD vive cada semana. Cada uno es de lo que tus reps se quejan de verdad, no como los nombraría una página de funcionalidades.
El backlog de revisiones de código crece cuando los ingenieros senior que deberían leer un diff están atrapados en reuniones.
Las auditorías de seguridad, el perfilado de rendimiento y las revisiones de accesibilidad se saltan bajo presión de plazos, una a una, hasta que ninguna se ejecuta.
Los pull requests esperan a 3-4 revisores con especialidades distintas que los revisan con un día de diferencia entre cada uno.
Cada pipeline de abajo es una forma que cableas en el canvas usando el crew y las herramientas de más abajo. No es una funcionalidad que te entregamos, es un patrón que configuras.
Un pipeline construido en Melaya Agents ejecuta en secuencia las 10 personas del crew tech_team sobre un mismo diff. RustPythonEngineer y BackendEngineer revisan la calidad del código, SecurityAuditor audita la superficie de ataque, PerformanceExpert aplica el método USE, FrontendEngineer y UIUXDesigner califican la UI, y TechLead sintetiza un único veredicto PRODUCTION_READY / NEEDS_FIXES.
Obtén el contexto del merge request, las incidencias y el historial de archivos de GitHub, GitLab, Gitea o Codeberg con una sola llamada a herramienta por cada uno, sin abrir cuatro pestañas distintas. BackendEngineer o DevOpsEngineer leen el diff y TechLead cita el archivo y la línea reales en el veredicto.
Conecta Claude Code, Cursor, ChatGPT o Le Chat a api.melaya.org/mcp mediante OAuth 2.1 y concede el scope melaya:pipelines (6 herramientas) para disparar una revisión de tech_team directamente desde el asistente que ya pagas. Combínalo con melaya:browser (18 herramientas) para abrir el build de staging en un navegador real y revisar el cambio en vivo.
SecurityAuditor o PerformanceExpert revisan la información del paquete y las tendencias de descargas en npm, PyPI y crates.io para una dependencia nueva antes de que se integre, señalando por nombre un paquete abandonado o con un pico reciente sospechoso.
La síntesis de TechLead se convierte en una incidencia de Jira o Linear, o en una página de Notion, con severidad, radio de impacto y las tres correcciones principales, sin que una persona tenga que retipear los hallazgos.
useCases.list.engineering.workflows.5.body
Personas reales del crew tech_team. Cada una llega con un system prompt afinado y una allowlist de herramientas por defecto. Cambia los modelos por persona en el canvas.
Sintetiza los hallazgos de cada especialista en un plan de sprint con responsables asignados, plazos a nivel de día y criterios de éxito medibles.
Revisa código Rust y Python en busca de riesgos de unwrap, asignaciones en bucles críticos, sobrecarga de FFI y llamadas bloqueantes de tokio que harían caer un servicio 24/7.
Audita las integraciones REST y WebSocket, la lógica de reintentos, la precisión decimal y la cobertura de reconciliación para que el estado nunca se desvíe en silencio.
Ejecuta el checklist de diez puntos de OWASP sobre el diff, señala los números CWE y escribe la ruta de ataque paso a paso antes de recomendar una corrección.
Aplica el método USE a cada componente, estima p50, p95, p99 y clasifica los tres puntos críticos de mayor retorno con la ganancia esperada y el método de medición.
Perfila la ruta de señal a orden contra un presupuesto de latencia documentado y propone optimizaciones priorizadas con su esfuerzo y pasos de verificación.
Califica la postura de SRE en CI/CD, gestión de secretos, observabilidad, DR y alertas, señalando los vacíos en el runbook que alargarían la próxima caída.
Revisa componentes de React en busca de closures obsoletos, memoización faltante, fugas de WebSocket y bundles sobredimensionados frente a presupuestos de rendimiento fijos.
Audita las pantallas orientadas al trader en cuanto a la proporción de tinta de datos, la efectividad de escaneo rápido, la cobertura de teclado y el contraste WCAG AA.
Audita las interacciones onchain en EVM, Cosmos, Solana, NEAR y Sui, calificando el riesgo de reentrancy, oráculos, MEV y puentes en formato de firma auditora.
Cada herramienta de abajo es una herramienta compartida real del bundle Melaya. Allowlist por agente, HITL en las escrituras y revocación en un clic.
Acceso de solo lectura al repositorio para que RustPythonEngineer y FrontendEngineer puedan obtener el diff, hacer blame de una línea y buscar patrones con grep. Sin escrituras, así que nada se publica sin un paso separado con puerta HITL.
Obtén merge requests, metadatos del proyecto y contenido de archivos de GitLab para que el crew de revisión trabaje sobre el diff real. De solo lectura por diseño; los comentarios y aprobaciones pasan por una puerta HITL separada.
La misma superficie de revisión para equipos en Codeberg o Gitea autohospedado. Solo lectura. El agente redacta la revisión, un ingeniero la publica.
Resuelve los metadatos de dependencias, la fecha de última publicación y el conteo de descargas para que SecurityAuditor pueda señalar paquetes obsoletos o abandonados en el diff. Consultas de solo lectura contra registros públicos.
Lee el estado del clúster, obtiene los logs de los pods y deja listos los cambios de manifiesto para los runbooks de DevOpsEngineer. Las escrituras de k8s_apply y aws_cli tienen puerta HITL por defecto, así que ningún rollout ocurre sin que un SRE lo apruebe.
Registra los puntos de acción que produjo TechLead como tickets de Jira o Linear con responsables y plazos, y deja el post-mortem en Notion. Cada llamada de creación tiene puerta HITL para que los títulos y asignados se revisen antes de que el ticket exista.
Construye el almacén de conocimiento por workflow a partir de ADRs, post-mortems pasados, estándares de código y playbooks de seguridad. Alimenta las tres capas de conocimiento para cada persona del crew.
Envía el resumen sintetizado de la revisión o la línea de tiempo del incidente al canal de guardia. Los envíos tienen puerta HITL para que el texto se apruebe antes de que el canal lo vea.
Cada pipeline llega con tres capas de acceso al conocimiento. Combínalas por agente en el canvas. Sin espacio vectorial compartido con otro tenant, sin lecturas sorpresa, sin retrieval opaco.
includeContextDocumentos por pipeline que se anexan al input de agentes específicos en cada run. El brief de ICP, el playbook, la lista de precios o el corpus de correos de deals ganados. Lo que tenga que estar ahí antes de que el agente piense. Tú eliges qué personas reciben qué documentos.
rag_retrieveUna herramienta con alcance concedida por agente. Cuando el agente decide que necesita más profundidad, consulta el vector store del flujo de trabajo a demanda. La misma base de conocimiento que el contexto estático, accedida solo cuando el modelo la pide.
pipeline_memoryEstado a nivel pipeline que se arrastra de un run al siguiente. La investigación de ayer está en alcance para el follow-up de hoy. El crew recuerda a quién ya prospectó, qué se aprobó, qué se envió. El audit log es la base de conocimiento de segundo orden.
El tier Sandbox es gratis y sin tarjeta. Únete a la lista de espera y te avisamos por correo en cuanto se libere un cupo.
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