AI‑автопилот: количество обработанных задач выросло в 13 раз
За 9 недель работы конвейера из ИИ‑агентов, который автоматически переводит тикет в YouTrack в готовый коммит C++, обработано в 13 раз больше задач.
Вторая часть серии о AI‑автопилоте раскрывает цифры, полученные за девять недель реального использования. Автор собрал полностью автоматизированный конвейер из ИИ‑агентов, который берёт задачу из тикета в YouTrack, анализирует её, правит код C++ в проекте объёмом 3 млн строк, собирает проект и доказывает исправление с помощью кадра из живого пользовательского интерфейса.
Ключевые результаты
- Принятых задач: за период их количество выросло в 13 раз по сравнению с первой фазой проекта.
- Время на написание кода: ИИ‑агенты тратят лишь 20 % машинного времени на генерацию и правку кода.
- Время на верификацию: остальные 80 % уходит на проверку работоспособности, сборку и доказательство корректности изменений.
- Продуктивность: автоматический цикл от тикета до коммита теперь укладывается в пару часов, что в несколько раз быстрее ручного процесса.
Что изменилось?
С ростом нагрузки система адаптировалась: добавлены новые шаблоны промптов, улучшена интеграция с YouTrack и CI/CD, а также реализован модуль «доказательство исправления», который сравнивает UI‑скриншоты до и после изменения. Это позволило сократить количество ложных позитивов и повысить доверие к автоматическим правкам.
Перспективы
Автор планирует расширить автопилот на другие языки (Python, Rust) и добавить поддержку микросервисных архитектур. Ожидается, что дальнейшее масштабирование позволит обрабатывать сотни задач в день без участия человека.
Для разработчиков и студентов это демонстрирует, что ИИ‑агенты уже способны взять на себя рутинные задачи от тикета до проверки. Главное — помнить, что верификация всё ещё требует значительных ресурсов, поэтому стоит инвестировать в автоматические тесты и UI‑снимки. При правильной настройке автопилот может стать мощным помощником в больших кодовых базах.
