每个销售与BD团队每周都会遇到的三个痛点。每一个都是你的代表实际抱怨的内容，而不是功能页面会用的措辞。
当本该审查代码差异的资深工程师被会议缠身时,代码审查积压就会不断增加。
在截止日期的压力下,安全审计、性能分析和无障碍检查被一个个跳过,最后一个都不剩。
一个 PR 要等 3 到 4 位专长不同的审查者依次查看,每人相隔一天才看一次。
下方每条流水线都是你在画布上使用智能体团队与工具连接出的形态。不是我们替你交付的功能，而是你配置的模式。
在 Melaya Agents 中搭建的流水线,会让 tech_team 团队的 10 个角色依次审查同一份代码差异。RustPythonEngineer 和 BackendEngineer 检查代码质量,SecurityAuditor 审计攻击面,PerformanceExpert 运用 USE 方法,FrontendEngineer 和 UIUXDesigner 给 UI 打分,最后由 TechLead 汇总出一个 PRODUCTION_READY(可上线)或 NEEDS_FIXES(需修复)的结论。
只需一次工具调用,就能从 GitHub、GitLab、Gitea 或 Codeberg 拉取合并请求上下文、issue 和文件历史,不用打开四个不同的标签页。BackendEngineer 或 DevOpsEngineer 读取代码差异,TechLead 在结论中引用真实的文件和行号。
通过 OAuth 2.1 将 Claude Code、Cursor、ChatGPT 或 Le Chat 连接到 api.melaya.org/mcp,并授权 melaya:pipelines 范围(6 个工具),就能直接从你已经付费使用的助手触发一次 tech_team 审查。搭配 melaya:browser(18 个工具)还能在真实浏览器中打开预发布构建,实时查看改动效果。
在一个新依赖被引入之前,SecurityAuditor 或 PerformanceExpert 会检查它在 npm、PyPI 和 crates.io 上的信息和下载趋势,点名标记出已被废弃或下载量突然激增的包。
TechLead 的综合结论会直接生成一条 Jira 或 Linear 工单,或一个 Notion 页面,包含严重程度、影响范围和排名前三的修复建议,不需要人工重新誊写发现的问题。
来自 tech_team 智能体团队的真实角色。每个角色都带有调优过的系统提示词和默认工具白名单。你可以在画布上按角色更换模型。
把每位专家的发现汇总成一份冲刺计划,明确责任人、精确到天的截止日期,以及可衡量的成功标准。
审查 Rust 和 Python 代码中的 unwrap 风险、热循环内存分配、FFI 开销,以及可能拖垮 7x24 小时服务的 tokio 阻塞调用。
审计 REST 和 WebSocket 集成、重试逻辑、小数精度和对账覆盖率,确保状态不会在无声无息中出现偏差。
对代码差异执行十项 OWASP 检查清单,标记出对应的 CWE 编号,在给出修复建议前先写清楚逐步攻击路径。
对每个组件运用 USE 方法,估算 p50、p95、p99,并按投入产出比排出前三大性能热点,给出预期收益和验证方法。
根据明确记录的延迟预算,对从信号到下单的路径做性能剖析,提出按优先级排序的优化方案,并给出所需工作量和验证步骤。
对 CI/CD、密钥管理、可观测性、灾备和告警等方面的 SRE 状态打分,指出会让下一次故障持续更久的运维手册缺口。
审查 React 组件中的过期闭包、缺失的记忆化处理、WebSocket 泄漏,以及相对于固定性能预算而言过于臃肿的打包体积。
审计面向交易员的界面,检查数据墨水比、快速扫读效率、键盘操作覆盖率和 WCAG AA 对比度标准。
审计 EVM、Cosmos、Solana、NEAR 和 Sui 上的链上交互,以审计机构的格式对重入攻击、预言机、MEV 和跨链桥风险打分。
下方每个工具都是 Melaya 工具包中的真实共享工具。按智能体设置白名单；对写入操作设置 HITL 门控；任意工具一键撤销。
对仓库的只读访问权限,让 RustPythonEngineer 和 FrontendEngineer 可以拉取代码差异、追溯某一行的提交记录,并按模式搜索代码。没有写权限,因此任何改动都必须经过单独的 HITL 审批步骤才能上线。
从 GitLab 拉取合并请求、项目元数据和文件内容,让审查团队基于真实的代码差异工作。按设计只读,评论和批准都走单独的 HITL 审批环节。
为使用 Codeberg 或自托管 Gitea 的团队提供相同的审查能力。仅限读取。智能体起草审查意见,由工程师负责发布。
解析依赖的元数据、最近发布日期和下载量,让 SecurityAuditor 能标记出代码差异中过时或被废弃的包。仅对公共包仓库做只读查询。
读取集群状态、拉取 Pod 日志,并为 DevOpsEngineer 的运维手册暂存清单变更。k8s_apply 和 aws_cli 的写操作默认都经过 HITL 审批,没有 SRE 批准就不会发布上线。
把 TechLead 产出的行动项创建为带有责任人和截止日期的 Jira 或 Linear 工单,并把事后复盘存入 Notion。每一次创建调用都经过 HITL 审批,工单标题和指派人都会先经过审核才会真正生成。
基于 ADR、过往事后复盘、编码规范和安全手册,为每条工作流构建专属知识库,为团队中每个角色的三层知识体系提供支持。
把汇总后的审查摘要或故障时间线推送到值班频道。发送前都经过 HITL 审批,确保措辞在群组看到之前已获批准。
每条流水线都附带三层知识访问。在画布上按智能体混搭。不与其他租户共享向量空间，无意外读取，无不透明检索。
includeContext按流水线配置的文档，在每次运行时附加到指定智能体的输入。ICP 简报、行动手册、报价单或赢单邮件语料。任何需要在智能体开始思考前就到位的内容。你决定哪个角色拿到哪份文档。
rag_retrieve按智能体授予的受限工具。当智能体判断需要更深入信息时，它会按需查询当前工作流的向量库。与静态上下文同源知识库，只在模型主动请求时访问。
pipeline_memory流水线级别的状态，从一次运行延续到下一次。昨天的研究在今天的跟进中依然在范围内。智能体团队会记得它已经处理过哪些潜在客户、获得了哪些审批、发送过什么内容。审计日志就是二阶知识库。
可以。tech_team 团队中的 BackendEngineer 和 DevOpsEngineer 角色分别通过针对 GitHub、GitLab、Gitea 和 Codeberg 的独立工具集读取仓库结构、提交记录和代码差异,因此审查流水线不会被锁定在单一平台上。
十个角色依次运行:RustPythonEngineer、SecurityAuditor、HFTQuantDev、FrontendEngineer、DevOpsEngineer、PerformanceExpert、UIUXDesigner、BackendEngineer、SmartContractExpert、TechLead,每个角色都有自己的检查清单和输出格式,最后由 TechLead 汇总结论收尾。
可以。Melaya 在 api.melaya.org/mcp 运行一个支持 OAuth 2.1 的远程 MCP 服务器。把 Claude Code、Cursor、ChatGPT 或 Le Chat 指向它,并授权 melaya:pipelines 范围,即可触发一次运行。
会。通过真实的 npm、PyPI 和 crates.io 包情报工具获取元数据和下载趋势,让 SecurityAuditor 或 PerformanceExpert 能点名标记出具体的依赖包。
去到你团队本来就用来追踪工作的地方:团队会直接把结果提交到 Jira、Linear 或 Notion,不需要人工誊写。
不是。SmartContractExpert 只是十个角色之一,只在相关时才会发挥作用;其余九个角色覆盖通用的 Rust/Python、前端、后端、DevOps 和性能审查,适用于任何代码库。
