Мы работаем на крупном проекте, где присутствует десятки интеграций, сотни бизнес-сценариев, документация в Confluence, а теперь ещё и описания бизнес-сценариев с помощью ИИ прямо в репозиториях. Это здорово выручает для погружения в проект, но всё равно не покрывает всю картину при работе над конкретной доработкой. Поэтому в команде аналитиков мы начали заводить собственных ИИ-агентов: собираем в папку нужные репозитории из Git, БФТ от заказчика, заметки со встреч, и вместе с агентом проектируем и анализируем.
Дальше в статье мы разберём полный конвейер: как готовим данные для ИИ-агента, передаём ему контекст и затем превращаем результат анализа в готовое ЧТЗ. Без нормальной подготовки на входе даже самый умный агент выдаст ерунду, а Markdown-результат на выходе ещё нужно оформить в корпоративный .docx.
Что у нас на входе?
Если посмотреть на рабочий день аналитика, на него сыплется:
