Melaya — Build AI agents for any job. Agentic platform for research, ops, outreach, reporting — and the only one where agents can actually trade.

// 用例 · 工程

审查每个差异对比的工程智能体,在合并前停下来。

你的资深工程师一半时间用来审查别人的代码、准备审计、写复盘,而不是交付。Melaya 让你构建一个十角色工程智能体团队,审查 PR、运行 OWASP 检查清单、分诊热点、起草 RFC,并把每条评论、工单与配置变更暂存以待一键审批。智能体团队做准备工作,你的资深工程师保留判断决策,回放日志留存凭据。

查看流水线 ↓
01
// 现状的痛点

维持现状的成本,比部署智能体更高。

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。

  1. 01

    资深工程师每周花十到十五小时在审查队列与值班分诊上,而不是交付路线图。

  2. 02

    安全审计与 SOC 2 窗口拖几周,因为没人有时间映射控制、对差异对比进行威胁建模或从 CI 日志拉取证据。

  3. 03

    凌晨 2 点的事件烧掉一个冲刺的上下文,因为复盘三天后凭记忆撰写,下一次值班会重蹈覆辙。

02
// 你可以构建的流水线

组合。审批。回放。

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。

P01

按文件 glob 审查 pull request

PR 打开时,把 Rust 与 Python 文件路由给 Rust/Python 工程师,React 文件给 前端工程师,合约给 智能合约专家。每个角色基于静态上下文起草内联评论,HITL 门控在维护者审批前阻断发布。

P02

准备安全审计窗口

对差异对比与过去 90 天的合并运行十项 OWASP 检查清单。安全审计员 引用 CWE 编号并写出攻击场景,rag_retrieve 工具从 CI 日志拉取匹配证据合并成一个审计包。

P03

每周分诊性能热点

性能专家 对每个服务应用 USE 方法,HFTQuantDev 按预期收益与成本对修复排序,跨运行记忆把上周的热点列表延续,已解决项掉队,回归项浮到顶部。

P04

从一行简报起草 RFC

给定一行问题陈述,技术负责人 起草附背景、选项、权衡与建议的 RFC。rag_retrieve 工具从知识库的过往 ADR 拉取先例,使建议符合家族风格。

P05

规划框架或模式迁移

后端工程师 映射旧 API 的每个调用者,Rust/Python 工程师 起草 codemod,技术负责人 把工作切分为工单化阶段。受限仓库工具保持只读,迁移计划在动到第一文件之前就已写好。

P06

事件结束后撰写事后审查

事件频道解决时,DevOps 工程师 拉取日志与时间线,技术负责人 起草 5 个 why 与行动项,回放允许值班把每个智能体步骤回溯到工具调用。Notion 写入受 HITL 门控。

03
// 智能体团队

工程与技术智能体团队

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。

技术负责人

TechLead

把每位专家的发现综合为带署名负责人、按天截止日期与可衡量成功标准的冲刺计划。

{ }

Rust Python 工程师

RustPythonEngineer

审查 Rust 与 Python 代码的 unwrap 风险、热循环分配、FFI 开销与 tokio 阻塞调用,这些都会让 24/7 服务崩溃。

后端工程师

BackendEngineer

审计 REST 与 WebSocket 集成、重试逻辑、十进制精度与对账覆盖,使状态不会无声漂移。

安全审计员

SecurityAuditor

对差异对比运行十项 OWASP 检查清单,标记 CWE 编号,并在建议修复前写出逐步攻击路径。

性能专家

PerformanceExpert

对每个组件应用 USE 方法,估算 p50、p95、p99,并对收益最高的三个热点排序,附预期收益与测量方法。

HFT 量化开发

HFTQuantDev

针对已记录的延迟预算剖析信号到下单路径,提出附成本与验证步骤的排序优化。

DevOps 工程师

DevOpsEngineer

在 CI/CD、密钥、可观测性、DR 与告警上评分 SRE 姿态,命名会延长下次故障的运行手册缺口。

前端工程师

FrontendEngineer

对照固定性能预算审查 React 组件的过期闭包、缺失 memoization、WebSocket 泄漏与 bundle 膨胀。

UI UX 设计师

UIUXDesigner

审计交易员面向的屏幕的数据墨水比、快速扫描有效性、键盘覆盖与 WCAG AA 对比度。

智能合约专家

SmartContractExpert

审计 EVM、Cosmos、Solana、NEAR 与 Sui 的链上交互,按审计公司格式评分重入、预言机、MEV 与桥风险。

04
// 受限工具

只授权你允许的操作。

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。

shared/工具/core/

对仓库的只读访问,让 Rust/Python 工程师 与 前端工程师 可以拉取差异对比、blame 一行并 grep 模式。无写入,因此任何内容都需要独立的 HITL 门控步骤才能交付。

git_statusgit_diffgit_loggit_showgit_blamegrep_searchglob_searchfile_read
shared/工具/gitlab_public_tools/

从 GitLab 拉取 merge request、项目元数据与文件内容,审查智能体团队基于真实差异对比工作。设计上只读;评论与审批通过独立 HITL 门控路由。

gitlab_list_merge_requestsgitlab_project_infogitlab_repo_filegitlab_list_issuesgitlab_repo_tree
shared/工具/codeberg_tools/

为 Codeberg 或自托管 Gitea 团队提供同样的审查界面。仅读取。智能体起草审查,工程师发布。

codeberg_list_pullscodeberg_repo_infocodeberg_repo_filecodeberg_list_issues
shared/工具/package_intel_tools/

解析依赖元数据、最新发布日期与下载量,使 安全审计员 可标记差异对比中陈旧或被废弃的包。对公共注册中心的只读抓取。

npm_package_infopypi_package_infocrates_package_infonpm_downloadspypi_downloads
shared/工具/devops/

读取集群状态、拉取 pod 日志,并为 DevOps 工程师 的运行手册暂存 manifest 变更。k8s_apply 与 aws_cli 写入默认 HITL 门控,任何上线都需要 SRE 审批。

aws_clik8s_getk8s_logsk8s_applydocker_psdocker_logs
shared/工具/project_mgmt/

把 技术负责人 产出的行动项作为 Jira 或 Linear 工单提交,附负责人与截止日期,并把复盘落到 Notion。每次 create 调用都 HITL 门控,标题与受让人在工单存在前都被审核。

jira_create_issuelinear_create_issuenotion_create_pagelinear_create_commentnotion_search
shared/工具/knowledge/

由 ADR、过往复盘、编码标准与安全行动手册构建按工作流配置的知识库。为智能体团队每位角色的三层知识提供动力。

build_knowledge_from_textbuild_knowledge_from_file
shared/工具/messaging/

把综合后的审查摘要或事件时间线推送到值班频道。发送 HITL 门控,措辞在房间看到前都被审批。

discord_send_messagetelegram_send_message
05
// 三层知识

智能体团队只读取你给它的内容。

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。

L1

静态上下文

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。

L2

RAG 检索工具

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。

L3

跨运行记忆

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。

07
// FAQ

我们每周都被问到的问题。

智能体会自己合并代码或推到生产吗?

不会。每次 git 写入、CI 触发、基础设施 apply 与工单状态转换默认都 HITL 门控。智能体团队写审查、差异对比建议或运行手册草稿;工程师点击审批后才会落地。一旦工作流证明自身价值,可按模板取消门控。

智能体能基于我们的代码库与事件历史推理吗?

三层。静态上下文每次运行把架构图、编码标准与值班行动手册附加到指定角色。rag_retrieve 工具允许 后端工程师 或 性能专家 按需从索引代码、ADR 与复盘中检索。跨运行记忆让上周的热点分诊在本周的跟进中依然在范围内。

这是 Devin 或 Cody 的替代方案吗?

更接近审查与分诊层,而不是写代码的自动驾驶。与 Devin 不同,你在每次提交上保留工程师在循环中;与 Cody 或 Codium 不同,每个角色都配有专家提示词与受限工具包。扫描风格的自动 PR 只是众多模板中的一种,而不是唯一工作流。

如何避免审查评论听起来通用?

发现引用文件与行号,在适用时命名 CWE 或 SWC 编号,并从你加载到知识库的 ADR 与过往 PR 评论拉取措辞。安全审计员 不接受没有攻击场景与具体修复的发现。

这个智能体团队可以跑在哪些模型上?

任何模型。技术负责人 与 智能合约专家 用 Claude,推理深度值得成本;起草角色用 GPT;Rust/Python 工程师 在源代码必须留在私有网络时用本地 Ollama。每个智能体按模板自选提供商。

工程团队多快能跑起第一条流水线?

在 Git 连接器与 Slack 授权后,PR 审查流水线就是一个 4 节点画布:拉取差异对比、按文件 glob 路由、运行 Rust/Python 工程师 或 前端工程师、发布评论。大多数团队一次工作时段就能上线,当天就能看到第一个被审查的 PR。

如何避免智能体把源代码泄露给第三方模型?

工具作用域限定到允许的仓库与分支,每个角色的提供商按模板固定。把敏感工作流路由到本地 Ollama,代码就永不离开你的网络。审计日志显示哪个模型看到了哪个文件。

我能否准确审计智能体做了什么以及为什么?

每次运行都会记录每一步、每次工具调用、每次模型调用与每次审批决定。任何时候都可回放任意运行。审计日志就是合规审核员可端到端阅读的变更日志。

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