От неизвестного к понятному: навигация по кодовым базам с помощью GitHub Copilot

Инженеры часто переходят из команды в команду, между проектами и ориентируются в сложных кодовых базах, которые они не писали. Понимание взаимосвязей в коде может быть трудоемким и сложным, особенно под давлением. Автор переосмыслил ИИ как партнера-следователя для отслеживания путей выполнения и эффективного выявления информации. Изначально они использовали агент Plan в Github Copilot для исследования кода и документирования результатов. Затем результаты расследования вручную перемещались, поэтому они внедрили Atlassian MCP для прямой загрузки информации в Confluence или Jira. Этот процесс был улучшен с помощью пользовательского агента "Super-Investigator", который объединил лучшие функции. Super-Investigator исследует кодовую базу, документирует результаты, отображает соответствующую информацию в виде диаграмм и создает страницу Confluence. Затем он обобщает результаты и ссылается на страницу Confluence в связанном тикете Jira. Пользовательский агент более эффективен и точен, чем исходный процесс, потому что он хранит больше релевантных данных. Разработка этого инструмента заняла две недели и обеспечила более быстрые и подробные расследования, которые будут продолжать улучшаться по мере использования. Автор рад видеть его будущие возможности и делится им со своей командой.