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.
Очередь код-ревью растёт, когда senior-инженеры, которые должны читать diff, вместо этого сидят на совещаниях.
Аудиты безопасности, профилирование производительности и проверки доступности пропускают под давлением сроков, по одному, пока не перестают проводить вообще.
Pull request ждёт трёх-четырёх ревьюеров с разной специализацией, и каждый смотрит на него с разницей в день.
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.
Конвейер, собранный в Melaya Agents, прогоняет 10 персон команды tech_team последовательно по одному diff. RustPythonEngineer и BackendEngineer проверяют качество кода, SecurityAuditor аудирует поверхность атаки, PerformanceExpert применяет метод USE, FrontendEngineer и UIUXDesigner оценивают UI, а TechLead формирует единый вердикт PRODUCTION_READY / NEEDS_FIXES.
Получай контекст merge request, issue и историю файлов из GitHub, GitLab, Gitea или Codeberg одним вызовом инструмента на каждый, без четырёх открытых вкладок. BackendEngineer или DevOpsEngineer читает diff, а TechLead указывает в вердикте точный файл и строку.
Подключи Claude Code, Cursor, ChatGPT или Le Chat к api.melaya.org/mcp через OAuth 2.1 и выдай область доступа melaya:pipelines (6 инструментов), чтобы запустить ревью tech_team прямо из ассистента, за который ты уже платишь. Добавь melaya:browser (18 инструментов), чтобы открыть staging-сборку в настоящем браузере и проверить изменение вживую.
SecurityAuditor или PerformanceExpert проверяет данные о пакете и тренды скачиваний в npm, PyPI и crates.io для новой зависимости перед тем, как она попадёт в проект, и указывает по имени заброшенный или резко взлетевший пакет.
Итоговый вывод TechLead превращается в задачу Jira или Linear, либо в страницу Notion, с уровнем критичности, зоной поражения и тремя главными исправлениями, без ручного перепечатывания находок.
Реальные персоны из команды tech_team. Каждая поставляется с настроенным системным промптом и стандартным списком разрешённых инструментов. Меняй модели для каждой персоны на холсте.
Собирает находки всех специалистов в план спринта с назначенными ответственными, дедлайнами по дням и измеримыми критериями успеха.
Проверяет код на Rust и Python на риск unwrap, аллокации в горячих циклах, накладные расходы FFI и блокирующие вызовы tokio, которые могут уронить сервис, работающий 24/7.
Аудирует интеграции REST и WebSocket, логику повторов, точность decimal-вычислений и полноту сверки, чтобы состояние никогда не расходилось незаметно.
Прогоняет diff по чек-листу OWASP из десяти пунктов, указывает номера CWE и по шагам описывает путь атаки перед тем, как предложить исправление.
Применяет метод USE к каждому компоненту, оценивает p50, p95, p99 и ранжирует три самые выгодные по ROI горячие точки с ожидаемым приростом и методом измерения.
Профилирует путь от сигнала до ордера относительно задокументированного бюджета задержки и предлагает ранжированные оптимизации с оценкой усилий и шагами проверки.
Оценивает состояние SRE по CI/CD, секретам, observability, DR и алертам, называя пробелы в runbook, которые затянут следующий инцидент.
Проверяет компоненты React на устаревшие замыкания, отсутствие мемоизации, утечки WebSocket и раздутие бандла относительно фиксированных бюджетов производительности.
Аудирует экраны для трейдеров по соотношению данных и «чернил», эффективности быстрого сканирования, охвату клавиатурной навигации и контрасту WCAG AA.
Аудирует ончейн-взаимодействия в EVM, Cosmos, Solana, NEAR и Sui, оценивая риски reentrancy, оракулов, MEV и мостов в формате аудиторской компании.
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.
Доступ к репозиторию только на чтение, чтобы RustPythonEngineer и FrontendEngineer могли получить diff, посмотреть blame по строке и искать паттерны через grep. Записи нет, поэтому ничего не выкатывается без отдельного шага с подтверждением человеком.
Получай merge request'ы, метаданные проекта и содержимое файлов из GitLab, чтобы команда ревью работала с настоящим diff. По задумке, только чтение: комментарии и одобрения проходят через отдельный шлюз подтверждения человеком.
Та же поверхность ревью для команд на Codeberg или self-hosted Gitea. Только чтение. Агент готовит черновик ревью, инженер публикует его.
Получай метаданные зависимости, дату последней публикации и число скачиваний, чтобы SecurityAuditor мог отметить устаревшие или заброшенные пакеты в diff. Запросы только на чтение к публичным реестрам.
Читай состояние кластера, получай логи подов и готовь изменения манифестов для runbook'ов DevOpsEngineer. Записи k8s_apply и aws_cli по умолчанию требуют подтверждения человеком, поэтому ни один rollout не пройдёт без одобрения SRE.
Заводи пункты действий, которые подготовил TechLead, как задачи Jira или Linear с ответственными и сроками, и добавляй разбор инцидента в Notion. Каждый вызов создания требует подтверждения человеком, поэтому заголовок и исполнитель проверяются до того, как задача появится.
Строй хранилище знаний для рабочего процесса на основе ADR, прошлых разборов инцидентов, стандартов кода и плейбуков по безопасности. Питает все три уровня знаний для каждой персоны команды.
Отправляй сводное резюме ревью или хронологию инцидента в канал дежурных. Отправка требует подтверждения человеком, поэтому формулировка утверждается до того, как её увидит канал.
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.
Да. Персоны BackendEngineer и DevOpsEngineer команды tech_team читают дерево репозитория, коммиты и diff через отдельные наборы инструментов для GitHub, GitLab, Gitea и Codeberg, поэтому конвейер ревью не привязан к одному хостингу.
Десять персон по очереди: RustPythonEngineer, SecurityAuditor, HFTQuantDev, FrontendEngineer, DevOpsEngineer, PerformanceExpert, UIUXDesigner, BackendEngineer, SmartContractExpert, TechLead, у каждой свой чек-лист и формат вывода, а завершает всё итог TechLead.
Да. Melaya держит удалённый MCP-сервер по адресу api.melaya.org/mcp с OAuth 2.1. Направь на него Claude Code, Cursor, ChatGPT или Le Chat и выдай область доступа melaya:pipelines, чтобы запустить прогон.
Да, через настоящие инструменты сбора данных о пакетах npm, PyPI и crates.io, которые показывают метаданные и тренды скачиваний, чтобы SecurityAuditor или PerformanceExpert могли указать зависимость по имени.
Туда, где твоя команда уже ведёт учёт работы: команда заносит результаты прямо в Jira, Linear или Notion, без ручного переноса.
Нет. SmartContractExpert, это одна из десяти персон и нужна только там, где это актуально. Остальные девять покрывают общее ревью Rust/Python, frontend, backend, DevOps и производительности для любой кодовой базы.
Тариф Sandbox бесплатный, карта не нужна. Присоединись к списку ожидания, и мы напишем, как только откроется место.
← Все кейсы