Автоматизация подготовки PR-обзора достигается с помощью Claude Code × MCP ——Практический пример сокращения человеко-часов на рассмотрение на 6 часов в неделю——

Введение: Проблемы возврата крупномасштабных проектов и нагрузка на рассмотрение

Привет, это Окума из DevRel. В этой статье мы построим систему проверки кода с использованием ИИ в крайне стесненной ситуации сразу после возвращения из отпуска по уходу за ребенком.Кейс, который одновременно сократил работу на 6 часов в неделю и улучшил качество обзора.Представляем.

Мы поговорили с Рёмой Камидой, инженером-программистом, ответственным за разработку исследовательской платформы «LINE Surveys». Когда я вернулся после примерно года отпуска по уходу за ребенком, меня ждал масштабный проект с долгой историей, большим количеством устаревшего кода и сложным SQL (языком структурированных запросов). Продолжать добиваться результатов, совмещая уход за детьми и работу, было огромной проблемой.

В этих условиях мы создали систему «ИИ-проверки», объединив Claude Code, Model Context Protocol (MCP), NotebookLM и т. д. Помимо повышения эффективности работы примерно на 6 часов в неделю, также улучшилось качество проверки. Как вы организовали этот рабочий процесс, справляясь с тревогой после возвращения? В этой статье мы подробно рассмотрим процесс и идеи.

Три проблемы, с которыми я столкнулся сразу после возвращения

Когда Камидой вернулась на работу после примерно годичного отпуска по уходу за ребенком, ее вновь назначили в команду разработчиков LINE Surveys. Этот проект имеет очень широкую сферу применения, а объем информации, накопленной за многие годы разработки, огромен. Говорят, что сразу после возвращения он почувствовал сильное чувство нетерпения: «Мне нужно было наверстать упущенное как можно скорее».

Мое беспокойство усилило ускорение использования ИИ на рабочем месте, которое прогрессировало, пока я был в отпуске по уходу за ребенком. Первое, о чем он рассказал, — это три основные проблемы, с которыми он столкнулся сразу после своего возвращения.

Первое – этоТехническая заготовка около года.Это было. До того, как я взял отпуск по уходу за ребенком, ИИ только начал проникать в сферу разработки, но за это время ИИ быстро развивался, а инструменты и рабочие процессы существенно менялись. Он говорит, что его беспокоило то, что «когда я вернусь, на рабочем месте будет совершенно другой мир» и «я останусь единственным, кто останется позади».

ВторойНазначение на масштабные проектыявляется. Для LINE Surveys требовалось множество предварительных требований и спецификаций, и это был самый крупный проект, с которым я когда-либо сталкивался. Из-за ограничений рабочего времени я беспокоился о том, смогу ли я полностью понять команду и внести свой вклад в работу команды в течение ограниченного времени.

ТретийБалансирование ухода за детьмиЭто было. Сможете ли вы продолжать добиваться результатов на работе, уделяя много энергии дому? Оглядываясь назад, я чувствую, что меня тоже очень беспокоил этот момент.

Понимание спецификаций перед их рассмотрением было самым большим препятствием.

Сразу после возвращения я почувствовал особенно тяжёлое бремя.Понимание спецификаций перед просмотромЭто было. Устаревший код, накопленный за многие годы, сложен: огромные операторы SQL, превышающие 100 строк, и сложные условные переходы являются нормой. Даже после прочтения проектной документации часто было трудно понять намерения на тот момент, а также были расхождения в пояснениях, представленных в PR.

Кроме того, документация была разбросана по разным местам, включая Jira и Confluence, а это означало, что поиск нужной информации занимал много времени. Состояние «не знаю, что искать» продолжается, психическая нагрузка чрезвычайно высока.