Стачка - Нам запретили нанимать, и мы «наняли» скрипт. История создания AI-генератора доков (с открытым кодом)

Нам запретили нанимать, и мы «наняли» скрипт. История создания AI-генератора доков (с открытым кодом)

11 апреля

14.10-14.50

438: Маркетинг и контент

- Как масштабироваться, когда найм не дают. Мы закрывали лишь 65% задач и нуждались в расширении штата, но реальность оказалось другой. Расскажу, как это заставило нас перейти от классического написания текстов к инженерному подходу и автоматизации.

- AI в повседневной рутине: от Jira до GitLab. Покажу наш экосистемный подход. Мы не просто «чат-ботим», а встраиваем AI в пайплайн: скрипт сам собирает Release Notes из задач, CI/CD проверяет переводы при коммите, а расширение для VS Code помогает с редактурой на лету.

- Собственный AI-генератор черновиков (Open Source). Мы написали инструмент, который берет на себя страх «чистого листа». Разберем архитектуру решения: как собрать контекст из разрозненных источников (Jira, Confluence, Outline), как работает RAG для соблюдения стиля и как это превращается в Merge Request. Ссылкой на код поделюсь.

- Трудности перевода с «нейросетевого». Почему даже при хорошем контексте система иногда ошибается. Обсудим реальные проблемы: противоречивые исходные данные, излишняя многословность модели и почему роль техписателя смещается от автора к редактору-валидатору.

- Метрики против хайпа: какой в итоге результат эффективности. Год спустя мы сравнили ощущения команды с реальными цифрами производительности. Есть ли вообще какой-то прирост? Честно обсудим, стоит ли внедрение свеч и почему я считаю этот результат успешным.

Скачать доп. контент

Может заинтересовать

#похожие доклады

11.45-12.25

Документация в команде: как привести процессы в порядок