Реальные пользовательские сценарии пройдены
Установка, онбординг, тапы, скриншоты, отчёт. Агенты проходят ваши реальные пользовательские сценарии на физическом оборудовании и формируют воспроизводимые доказательства.
Три боли, с которыми каждая команда продаж и развития бизнеса сталкивается еженедельно. Именно то, на что жалуются твои менеджеры, а не то, как это назвала бы страница с возможностями.
Ручное QA на реальных устройствах медленное и дорогое.
Баги в push-уведомлениях, deep links и онбординге попадают в релиз, потому что ни у кого нет времени проходить каждый сценарий на каждом телефоне.
Каждый конвейер ниже, это форма, которую ты собираешь на холсте с помощью команды и инструментов ниже. Не готовая функция от нас, а паттерн, который ты настраиваешь.
Установка, онбординг, тапы, скриншоты, отчёт. Агенты проходят ваши реальные пользовательские сценарии на физическом оборудовании и формируют воспроизводимые доказательства.
Проверяйте push-уведомления, deep links и поведение на разных устройствах с каждой сборкой, до того как это увидят пользователи.
Запускайте A/B-варианты на физических устройствах перед релизом и получайте параллельные записи для принятия решений.
Реальные персоны из команды tech_team. Каждая поставляется с настроенным системным промптом и стандартным списком разрешённых инструментов. Меняй модели для каждой персоны на холсте.
Планирует охват сценариев и анализирует доказательства для каждой сборки.
Проходит интерфейс приложения экран за экраном и фиксирует каждый шаг.
Встраивает запуски в ваш цикл релизов и формирует отчёты.
Сравнивает варианты рядом и отмечает регрессии.
Каждый инструмент ниже, это реальный общий инструмент из набора Melaya. Добавляй в список разрешений для каждого агента, закрывай операции записи подтверждением человеком, отзывай любой из них одним кликом.
Управляет вашим приложением на реальном устройстве: тапы, свайпы, скриншоты, журнал шагов.
Фиксирует находки там, где уже работает ваша команда.
Превращает доказательства запусков в доступную для поиска базу по каждой сборке.
Читает конфигурации и логи параллельно с запуском на устройстве.
Каждый конвейер поставляется с тремя уровнями доступа к знаниям. Комбинируй для каждого агента на холсте. Никакого общего векторного пространства с другим арендатором, никаких случайных чтений, никакого непрозрачного поиска.
includeContextДокументы для конкретного конвейера, добавляемые к входным данным выбранных агентов при каждом прогоне. Бриф ICP, плейбук, прайс-лист или корпус выигранных сделок. Всё, что должно быть доступно агенту до начала работы. Ты выбираешь, какие персоны получат какие документы.
rag_retrieveИнструмент с ограниченным доступом, выдаваемый каждому агенту. Когда агент решает, что нужна большая глубина, он запрашивает векторное хранилище рабочего процесса по требованию. Та же база знаний, что и статический контекст, но обращение к ней происходит только тогда, когда модель сама об этом просит.
pipeline_memoryСостояние на уровне конвейера, которое переходит от одного прогона к следующему. Вчерашнее исследование доступно для сегодняшнего продолжения. Команда помнит, что уже проработала, что было подтверждено, что отправлено. Журнал аудита, это вторичная база знаний.
Тариф Sandbox бесплатный, карта не нужна. Присоединись к списку ожидания, и мы напишем, как только откроется место.
← Все кейсы