Trois douleurs que chaque équipe sales et BD encaisse chaque semaine. Chacune est ce dont tes reps se plaignent vraiment, pas ce qu'une page produit appellerait poliment.
Les ingénieurs senior passent dix à quinze heures par semaine sur les queues de revue et le triage on-call au lieu de déployer la roadmap.
Les audits sécurité et les fenêtres SOC 2 calent pendant des semaines parce que personne n'a le temps de mapper les contrôles, threat-modeler le diff ou tirer les preuves depuis les logs CI.
Un incident à 2 h du matin brûle un sprint de contexte parce que le post-mortem est écrit de mémoire trois jours plus tard et l'on-call suivant répète la même erreur.
Chaque pipeline ci-dessous est une forme que tu câbles sur le canvas en utilisant l'équipe d'agents IA et les outils plus bas. Pas une feature qu'on livre pour toi, un pattern que tu configures.
À l'ouverture d'une PR, router les fichiers Rust et Python vers RustPythonEngineer, les fichiers React vers FrontendEngineer, et les contracts vers SmartContractExpert. Chaque persona rédige des commentaires inline ancrés dans le Static context, et le gate HITL bloque la publication tant qu'un mainteneur n'a pas approuvé.
Dérouler la checklist OWASP à dix items sur le diff et les 90 derniers jours de merges. SecurityAuditor cite les numéros CWE et écrit le scénario d'attaque, puis l'outil rag_retrieve tire les preuves correspondantes depuis les logs CI dans un seul packet d'audit.
PerformanceExpert applique la méthode USE à chaque service, HFTQuantDev classe les fixes par gain attendu et effort, et la mémoire cross-run reporte la liste de hotspots de la semaine dernière pour que les items résolus tombent et que les régressions remontent en tête.
Étant donné un énoncé de problème d'une ligne, TechLead rédige le RFC avec contexte, options, tradeoffs et recommandation. L'outil rag_retrieve tire les précédents depuis les ADR passés dans le knowledge store pour que la proposition colle au style maison.
BackendEngineer cartographie chaque appelant de l'ancienne API, RustPythonEngineer rédige le codemod, TechLead découpe le travail en phases ticketées. Les outils repo scopés restent en lecture seule, donc le plan de migration est écrit avant qu'un seul fichier ne soit touché.
Quand le canal d'incident se résout, DevOpsEngineer tire les logs et la timeline, TechLead rédige les cinq pourquoi et les actions, et le replay laisse l'on-call rejouer chaque étape d'agent jusqu'à l'appel d'outil. L'écriture Notion est HITL-gated.
Vrais personas de l'équipe d'agents IA tech_team. Chacun arrive avec un system prompt tuné et une allowlist de outils par défaut. Change de modèle par persona sur le canvas.
Synthétise les analyses de chaque spécialiste en un plan de sprint avec des responsables nommés, des délais au jour près et des critères de succès mesurables.
Analyse le code Rust et Python pour détecter les risques d'unwrap, les allocations en boucle chaude, la surcharge FFI et les appels tokio bloquants qui compromettraient un service 24/7.
Audite les intégrations REST et WebSocket, la logique de retry, la précision décimale et la couverture de réconciliation pour éviter toute dérive silencieuse de l'état.
Applique la checklist OWASP en dix points sur le diff, référence les numéros CWE, et décrit le chemin d'attaque étape par étape avant de recommander un correctif.
Applique la méthode USE à chaque composant, estime les p50, p95, p99, et classe les trois points chauds au meilleur ROI avec le gain attendu et la méthode de mesure.
Profile le chemin signal-to-order par rapport à un budget de latence documenté et propose des optimisations classées par priorité avec effort et étapes de vérification.
Évalue la posture SRE sur CI/CD, secrets, observabilité, reprise après sinistre et alertes, en identifiant les lacunes de runbook qui allongeraient la prochaine interruption.
Analyse les composants React pour détecter les closures obsolètes, la mémoïsation manquante, les fuites WebSocket et le bloat de bundle par rapport à des budgets de performance fixes.
Audite les écrans trader sur le ratio données/encre, l'efficacité de lecture rapide, la couverture clavier et le contraste WCAG AA.
Audite les interactions on-chain sur EVM, Cosmos, Solana, NEAR et Sui, en évaluant la réentrance, les oracles, le MEV et le risque de bridge au format cabinet d'audit.
Chaque outil ci-dessous est un vrai outil partagé du bundle Melaya. Allowlist par agent, HITL sur les écritures, révocation en un clic.
Accès en lecture seule au repo pour que RustPythonEngineer et FrontendEngineer puissent tirer le diff, blame une ligne et grep des patterns. Pas d'écritures, donc rien n'exécute' sans une étape HITL-gated séparée.
Tirer les merge requests, les métadonnées de projet et les contenus de fichiers depuis GitLab pour que l'équipe d'agents IA de revue travaille contre le vrai diff. Lecture seule par design ; les commentaires et approbations routent par un gate HITL séparé.
Même surface de revue pour les équipes sur Codeberg ou Gitea auto-hébergé. Lectures uniquement. L'agent rédige la revue, un ingénieur la poste.
Résoudre les métadonnées de dépendances, la date de dernière publication et le nombre de téléchargements pour que SecurityAuditor puisse signaler les packages périmés ou abandonnés dans le diff. Fetches en lecture seule contre les registres publics.
Lire l'état du cluster, tirer les logs de pod, et mettre en attente les changements de manifest pour les runbooks de DevOpsEngineer. Les écritures k8s_apply et aws_cli sont HITL-gated par défaut pour qu'aucun rollout n'arrive sans qu'un SRE approuve.
Déposer les actions produites par TechLead comme tickets Jira ou Linear avec owners et deadlines, et déposer le post-mortem dans Notion. Chaque appel create est HITL-gated pour que les titres et assignations soient revus avant que le ticket existe.
Construire le knowledge store par workflow à partir des ADR, des post-mortems passés, des coding standards et des playbooks sécurité. Alimente les trois couches de connaissance pour chaque persona de l'équipe d'agents IA.
Pousser le résumé de revue synthétisé ou la timeline d'incident vers le canal on-call. Les envois sont HITL-gated pour que la formulation soit approuvée avant que la pièce ne la voie.
Chaque pipeline arrive avec trois couches d’accès à la connaissance. Combine-les par agent sur le canvas. Pas d’espace vectoriel partagé avec un autre client, pas de lecture surprise, pas de retrieval opaque.
includeContextDocuments par pipeline ajoutés à l'input d'agents spécifiques à chaque run. Le brief ICP, le playbook, la grille de pricing, ou le corpus d'emails de deals gagnés. Tout ce qui doit être là avant que l'agent pense. Tu choisis quels personas reçoivent quels docs.
rag_retrieveUn outilscoped accordé par agent. Quand l'agent décide qu'il a besoin de plus de profondeur, il interroge le vector store du workflow à la demande. Même base de knowledge que Static context, accédée uniquement quand le modèle le demande.
pipeline_memoryÉtat au niveau du pipeline qui passe d'un run au suivant. La recherche d'hier est dans le scope du follow-up d'aujourd'hui. L'équipe d'agents IA se souvient de ce qu'elle a déjà prospecté, de ce qui a été approuvé, de ce qui a été envoyé. L'audit log est la base de knowledge de second ordre.
Le tier Sandbox est gratuit, sans carte. Rejoins la waitlist et on t'envoie un email dès qu'un slot s'ouvre.
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