Uber отсортировал AI-правки по риску, чтобы разгрузить ревьюеров
Инструмент называется Code Inbox.
Рядом Risk Profiles: часть можно проверить бегло, часть требует инженера с контекстом и жёстким сроком ответа.
Гергей Ороз, бвыший инженерный менеджер в Uber на открытии Craft Conference, крупной европейской инженерной конференции в Будапеште, показал аналитику:
команды с агентами в Linear (ИИ дружественный трекер задач), отгружают в 5 раз больше PR, чем два года назад.
Пользователи Cursor, редактора кода с автодополнением на основе больших языковых моделей, производят в 2,5 раза больше кода за полтора года, а размер отдельного PR вырос втрое.
Правило, которое Ороз выводит из этого в конце доклада: не генерируй агентами больше, чем команда способна проверить. Не «читай каждую строчку», а держи объём и сложность заявок вровень с пропускной способностью ревью, иначе очередь на проверку растёт быстрее, чем её успевают разбирать. Классическое применение теории ограничений.
Что взять себе:
- завести в команде простую сортировку задач, выполненных ИИ по риску.
- если много PR на ревью, то разработчикам стоит больше времени и токенов тратить на обсуждение задачи, личное и автоматизированное тестирование, исследование альтернатив.