Qodo AI преобразует процесс код-ревью в monday.com

Когда штат инженерно-технических специалистов облачного программного обеспечения для управления проектами monday.com превысил 500 разработчиков, команда начала ощущать издержки собственного успеха. Линейки продуктов множились, микросервисы росли как грибы после дождя, а код создавался быстрее, чем рецензенты-люди успевали его проверять. Компании потребовался способ обрабатывать тысячи запросов на слияние (pull requests) ежемесячно, не утомляя разработчиков рутиной и не допуская снижения качества.

Именно тогда Гай Регев (Guy Regev), вице-президент по исследованиям и разработкам (R&D) и руководитель подразделений Growth и monday Dev, начал экспериментировать с новым ИИ-инструментом от Qodo — израильского стартапа, специализирующегося на ИИ-агентах для разработчиков. То, что начиналось как скромное тестирование, вскоре стало важнейшей частью инфраструктуры поставки программного обеспечения monday.com, о чем свидетельствует новое исследование, опубликованное сегодня компаниями Qodo и monday.com.

«Qodo не ощущается как еще один дежурный инструмент — это как будто в команду добавили нового разработчика, который действительно учится тому, как мы работаем», — рассказал Регев в недавнем видеоинтервью изданию VentureBeat, добавив, что ИИ «предотвращает попадание в продакшн более 800 проблем в месяц, некоторые из которых могли бы стать серьезными уязвимостями безопасности».

В отличие от инструментов генерации кода вроде GitHub Copilot или Cursor, Qodo не пытается писать новый код. Вместо этого он специализируется на его рецензировании, используя так называемую контекстную инженерию (context engineering), чтобы понимать не только то, что изменилось в пулл-реквесте, но и почему, как это согласуется с бизнес-логикой и соответствуют ли изменения внутренним лучшим практикам.

«Вы можете вызвать Claude Code или Cursor и за пять минут получить 1000 строк кода», — отметил Итамар Фридман (Itamar Friedman), соучредитель и генеральный директор Qodo, в том же видеоинтервью с Регевом. — «У вас есть 40 минут, и вы не можете это проверить. Поэтому вам нужен Qodo, чтобы фактически провести это ревью».

Для monday.com эта возможность оказалась не просто полезной — она стала преобразующей.

Ревью кода в масштабе

В любой момент времени разработчики monday.com выпускают обновления для сотен репозиториев и сервисов. Инженерный отдел работает тесно скоординированными командами, каждая из которых отвечает за определенные части продукта: маркетинг, CRM, инструменты разработки, внутренние платформы и многое другое.

Здесь-то и пригодился Qodo. Платформа компании использует искусственный интеллект не просто для поиска очевидных ошибок или нарушений стиля, а для оценки того, следует ли пулл-реквест специфическим для команды угодлениям, архитектурным принципам и историческим паттернам.

Это достигается за счет обучения на собственной кодовой базе компании: анализа предыдущих пулл-реквестов, комментариев, слияний и даже тем в Slack, чтобы понять, как работает именно ваша команда.

«Комментарии, которые дает Qodo, не шаблонны — они отражают наши ценности, наши библиотеки и даже наши стандарты для таких вещей, как флаги функций (feature flags) и конфиденциальность», — сказал Регев. — «Он учитывает контекст так, как это не делают традиционные инструменты».

Что на самом деле означает «контекстная инженерия»

Секретным ингредиентом Qodo называют контекстную инженерию (context engineering) — системный подход к управлению всем тем, что модель видит при принятии решения.

Сюда, разумеется, входят различия в коде пулл-реквеста (diff), но также и прошлые обсуждения, документация, релевантные файлы из репозитория, результаты тестов и даже конфигурационные данные.

Идея заключается в том, что языковые модели на самом деле не «думают» — они предсказывают следующий токен на основе предоставленных входных данных. Таким образом, качество их работы почти полностью зависит от качества и структуры этих входных данных.

Как выразилась Дана Файн (Dana Fine), комьюнити-менеджер Qodo, в своем блоге: «Вы не просто пишете промпты — вы проектируете структурированный ввод в рамках лимита токенов. Каждый токен — это проектное решение».

Это не просто теория. В случае с monday.com это означало, что Qodo мог обнаружить не только очевидные баги, но и скрытые нюансы, которые обычно ускользают от человеческого взгляда: захардкоженные переменные, отсутствующие механизмы резервного копирования или нарушения междисциплинарных архитектурных стандартов.

Один пример особенно выделялся. В недавнем пулл-реквесте Qodo указал на строку, которая случайно обнажала переменную среды для стейджинга — то, чего не заметил ни один рецензент-человек. Если бы изменения были объединены (merged), это могло бы вызвать проблемы в продакшне.

«Часы, которые мы потратили бы на исправление этой бреши в безопасности и связанных с ней юридических проблем, значительно превысили бы сэкономленное на проверке пулл-реквеста время», — отметил Регев.

Интеграция в рабочий процесс

Сегодня Qodo глубоко интегрирован в рабочий процесс разработки monday.com: он анализирует запросы на слияние и выдает контекстно-зависимые рекомендации на основе предыдущих проверок кода команды.

«Это не ощущается как очередной инструмент… Это воспринимается как еще один член команды, присоединившийся к системе, — тот, который учится тому, как мы работаем», — отметил Регев.

Разработчики получают предложения в процессе проверки и сохраняют контроль над окончательными решениями. Такая модель «человек в контуре» (human-in-the-loop) имела решающее значение для внедрения технологии.

Поскольку Qodo интегрировался напрямую в GitHub через действия (actions) и комментарии к пулл-реквестам, инфраструктурная команда monday.com не столкнулась с крутой кривой обучения.

«Это просто действие GitHub», — пояснил Регев. — «Он создает пулл-реквест с тестами. Это не какой-то отдельный инструмент, который нам пришлось бы осваивать».

«Цель состоит в том, чтобы реально помочь разработчику изучить код, взять на себя ответственность, обменяться отзывами, извлечь из этого уроки и закрепить стандарты», — добавил Фридман.

Результаты: сэкономленное время, предотвращенные баги

С момента более широкого внедрения Qodo компания monday.com зафиксировала измеримые улучшения в работе сразу нескольких команд.

Внутренний анализ показывает, что в среднем разработчики экономят около часа на один пулл-реквест. Если умножить это на тысячи PR в месяц, экономия быстро достигает тысяч часов работы разработчиков ежегодно.

Речь идет не просто о косметических проблемах — многие из них касаются бизнес-логики, безопасности или стабильности во время выполнения. И поскольку предложения Qodo отражают реальные стандарты monday.com, разработчики с большей готовностью прислушиваются к ним.

Точность системы обусловлена ее ориентированным на данные дизайном. Qodo обучается на закрытой кодовой базе и исторических данных каждой компании, адаптируясь к разным стилям и практикам команд. Сервис не опирается на универсальные правила или внешние наборы данных. Все настраивается индивидуально.

От внутреннего инструмента к продуктовому видению

Команда Регева была настолько впечатлена эффектом от Qodo, что начала планировать более глубокую интеграцию между Qodo и Monday Dev — ориентированной на разработчиков линейкой продуктов, которую создает monday.com.

Идея заключается в создании рабочего процесса, при котором бизнес-контекст — задачи, тикеты, отзывы клиентов — поступает напрямую на уровень проверки кода. Таким образом, рецензенты смогут оценивать не только то, «работает» ли код, но и решает ли он правильную задачу.

«Раньше у нас были линтеры, правила danger, статический анализ… на основе правил… нужно настраивать все правила», — сказал Регев. — «Но они не знают того, чего вы не знаете… Qodo же… создает ощущение, что он учится у наших инженеров».

Это тесно согласуется с собственной дорожной картой Qodo. Компания не просто занимается ревью кода. Она строит полноценную платформу ИИ-агентов для разработчиков, включая Qodo Gen для контекстной генерации кода, Qodo Merge для автоматизированного анализа пулл-реквестов и Qodo Cover — агента регрессионного тестирования, использующего динамическую валидацию для обеспечения покрытия тестами.

Все это работает на собственной инфраструктуре Qodo, включая новую модель встраивания (embedding model) с открытым исходным кодом Qodo-Embed-1-1.5B, которая превзошла аналоги от OpenAI и Salesforce по бенчмаркам извлечения кода.

Что дальше?

Qodo теперь предлагает свою платформу по модели freemium: она бесплатна для индивидуальных разработчиков, предоставляется со скидкой для стартапов в рамках программы Google Cloud Perks, а также имеет корпоративный уровень для компаний, которым требуются единый вход (SSO), развертывание в изолированной среде (air-gapped) или расширенные средства контроля.

Компания уже работает с командами из NVIDIA, Intuit и других корпораций из списка Fortune 500. А благодаря недавнему партнерству с Google Cloud модели Qodo стали доступны непосредственно в репозитории Model Garden сервиса Vertex AI, что упрощает их интеграцию в корпоративные конвейеры.

«Контекстные движки станут главной темой 2026 года», — заявил Фридман. — «Каждому предприятию нужно будет создать свой собственный второй мозг, если оно хочет иметь искусственный интеллект, который действительно понимает его и помогает».

По мере того как системы ИИ все глубже проникают в разработку программного обеспечения, такие инструменты, как Qodo, демонстрируют, как правильный контекст, доставленный в нужный момент, может изменить то, как команды создают, выпускают и масштабируют код в масштабах всего предприятия.