Эффективность AI-инструментов в разработке ПО - 2026

Программа

1. Как работает контекст и почему без него AI ошибается

Из чего состоит контекст на уровне проекта: файлы, правила, история, индексы. Почему агент «уходит не туда» и предлагает решения, несовместимые с вашей архитектурой. Разбираем на конкретных примерах.

2. Как собирать и структурировать контекст

Какие артефакты нужно подключить: код, документация, ADR, API-спеки, стайлгайды. Подходы к структурированию для монорепо и микросервисов. Как Veai использует AST, PSI и индексы JetBrains IDE для точного понимания проекта.

3. Memory Bank: база знаний проекта

Как настроить долгосрочную память агента: системные промпты, инструкции, паттерны и антипаттерны проекта. Как описать правила в .md-файле и расшарить на всю команду. Почему это работает лучше, чем «объяснять с нуля» каждый раз.

4. MCP-интеграции: Jira, GitHub и другие инструменты

Что такое MCP и зачем он нужен на уровне проекта. Как подключить Jira, GitHub, Confluence — и дать агенту доступ к задачам, PR и документации. Практический разбор настройки на примере реального рабочего процесса.

5. Как встроить AI в существующий SDLC без слома процессов

Где агент даёт реальный эффект: ревью PR, написание тестов, рефакторинг, онбординг, документация. Контроль доступа: .readignore, .writeignore, EditScope — как не допустить, чтобы агент «полез не туда». Безопасность и границы автономности.

Что вы получите

• Понимание, как собрать и структурировать контекст под свой репозиторий
• Настроенный Memory Bank с инструкциями для вашего проекта
• Схему подключения MCP-интеграций (Jira, GitHub)
• Ответ на вопрос «как встроить AI в процессы, не сломав их»
• Запись первого вебинара уже доступна на RuTube.

В нем разобрали классы AI-инструментов, безопасность в корпоративной среде и критерии выбора моделей под реальные задачи разработки — всё, что нужно знать перед Модулем 2.

Смотреть запись → https://rutube.ru/video/private/e4f1dd2b59ac3abe5e9013f4c79c21df/?p=UibskkCy4ETBnK7DA_ofiA