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 PM perdent une journée entière par semaine à assembler les decks steerco depuis les exports Jira, les threads Slack et les notes de retro qui ne tombent jamais d'accord sur les mêmes chiffres.
Les risk registers vieillissent entre deux revues mensuelles, donc la première fois qu'on entend parler d'une dépendance tier-1 qui glisse, c'est quand le milestone rate de trois semaines.
Les handoffs entre équipes sont dans trois outils différents, et le PM découvre que deux squads étaient bloquées sur la même API spec seulement après la démo de sprint.
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.
Sur une charte entrante, décomposer les epics en fonctionnalités et stories avec critères d'acceptation INVEST. Le Static context tient les règles MoSCoW et la DoR pour que les baselines de scope restent cohérentes à travers les runs.
Tirer le slippage de tickets, les incidents vendors et le statut des dépendances, puis re-scorer probabilité et impact. La mémoire cross-run reporte les owners de mitigation de la semaine dernière pour que les risques au-dessus du score 15 ne se réinitialisent pas entre les revues.
Compiler le statut RAG, les trois principaux risques, la variance budget et la demande go ou no-go en un récit board de 60 secondes. Le gate HITL bloque l'envoi tant que le PM n'a pas approuvé la formulation, les pièces jointes et la liste de destinataires.
Lire les notes de retro, la vélocité, les compteurs de defects échappés et les taux de carry-over, puis faire émerger les trois patterns et une action par pattern. L'outil rag_retrieve tire les retros précédentes pour que les problèmes chroniques soient nommés, pas redécouverts.
Cartographier la matrice influence-intérêt, puis rédiger des updates appropriés par tier pour engineering, product et le C-suite. Les outils scopés restreignent les lectures à la bibliothèque de comms approuvée pour qu'aucun engagement non publié ne fuite.
Modéliser la capacité des squads contre la roadmap, signaler la sur et sous-allocation, et chiffrer les options hire, contract, defer ou resequence. Le replay montre la dépendance exacte qui a dicté chaque recommandation.
Vrais personas de l'équipe d'agents IA project_management. Chacun arrive avec un system prompt tuné et une allowlist de outils par défaut. Change de modèle par persona sur le canvas.
Décompose les initiatives en Work Breakdown Structure, applique les critères d'acceptation INVEST, et signale le scope creep avant qu'il n'atterrisse dans un sprint.
Planifie les sprints avec des marges de capacité, suit les tendances de vélocité, anime le grooming du backlog, et remonte les impediments dans les 24 heures suivant leur identification.
Maintient le chemin critique en temps réel sur tous les flux, attribue un statut RAG à chaque jalon, et rédige un plan de remédiation sous 48 heures quand le statut passe à l'orange.
Pilote le scoring probabilité-impact, affecte des responsables et des mesures d'atténuation, et escalade tout risque dépassant le score 15 vers le sponsor.
Cartographie la matrice influence-intérêt, construit la RACI, et rédige des mises à jour de statut adaptées aux ingénieurs, product owners et direction.
Applique la Definition of Done à chaque release, attribue un score qualité de 0 à 100, et bloque les releases qui ne satisfont pas les critères de couverture, sécurité ou performance.
Modélise la capacité glissante sur 12 semaines, signale les sur et sous-allocations, et chiffre les arbitrages embauche / prestataire / réduction de périmètre par rapport au burn rate.
Synthétise l'équipe en une vue de santé prête pour le board avec statut RAG, risques principaux, écart budgétaire et recommandation go / no-go.
Chaque outil ci-dessous est un vrai outil partagé du bundle Melaya. Allowlist par agent, HITL sur les écritures, révocation en un clic.
Lire les tickets, epics et pages de projet depuis Jira, Linear et Notion pour que l'équipe d'agents IA travaille contre des données live. Chaque appel create et update tourne derrière un gate HITL par défaut.
Atteindre les spaces et listes ClickUp pour les équipes qui font leur delivery là-bas. clickup_create_task est HITL-gated pour qu'aucune tâche n'atterrisse sans un nod du PM.
Tirer l'état des boards et la capacité depuis Monday pour la planification ressources. monday_create_item et monday_update_item sont des écritures HITL-gated.
Construire le knowledge store par workflow à partir des chartes, PRD, notes de retro et decks steerco précédents. Alimente l'outil rag_retrieve et le static context à travers les trois couches de connaissance.
Poster le digest de risques du lundi ou la carte de santé sprint sur le canal delivery. Chaque envoi est loggé dans le même audit trail que les écritures Jira et est HITL-gated par défaut.
Lire les threads sponsors et vendors pour le contexte, puis mettre en attente les emails de status steerco pour validation. gmail_send est HITL par défaut pour cette équipe d'agents IA.
Lire les calendriers des squads pour la vraie capacité et programmer les créneaux retro ou steerco qui respectent les congés de chacun. gcal_create_event tourne derrière un gate HITL.
Recherche généraliste et fetch structuré plus le checkpoint explicite pause_for_human que les personas peuvent appeler pour forcer un gate HITL en milieu de workflow.
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.
← Retour à tous les cas d'usage