Ми — команда з 10+ років досвіду впровадження AI у процеси розробки. Наші рішення сертифіковані та гарантують прозорість метрик. Ми розробляємо AI-систему (Tech Debt AI), яка робить технічний борг вимірним, пріоритизованим і керованим як звичайний backlog. Наші клієнти стикаються з ситуацією: будь-яка нова фіча займає в 3–4 рази довше очікуваного, 70% часу йде на розуміння legacy-коду, а менеджмент не бачить причин уповільнення. Система вирішує цю проблему — автоматично сканує код, виявляє борг і формує план погашення. Економія бюджету на розробку становить у середньому 40%, а операційні витрати знижуються на 30%.
Отримайте детальний аудит вашого репозиторію — ми покажемо, як AI допомагає знизити Debt Index.
Проблеми, які вирішуємо
Невимірність боргу. Без числових метрик складно переконати команду і керівництво виділити час на рефакторинг. Ми вводимо Debt Index — відношення сумарних людино-годин до кількості файлів. Індекс вище 3.0 сигналізує про критичний стан.
Пріоритизація наосліп. Розробники часто обирають «цікаві» завдання, а не найкритичніші. Наш алгоритм враховує severity, effort та business impact. Quick-fixes (вразливості) отримують максимальний пріоритет — їх можна закрити за 0.5 години кожен. AI-пріоритизація в 3 рази швидша за ручний аудит.
Опір менеджменту. Без конкретних цифр керівництво не бачить ROI погашення боргу. Система генерує Jira-задачі з story points, acceptance criteria та labels — борг стає частиною звичайного спринту. Середня економія бюджету на розробку — 40%.
Як AI оцінює архітектурний борг?
Ми використовуємо комбінацію статичного аналізу та LLM для коду (Claude Sonnet, GPT-4). Спочатку знаходимо файли з високою цикломатичною складністю через radon (поріг CC > 10). Потім Claude Sonnet аналізує структуру великих файлів (>500 рядків) на предмет God Objects та порушення модульності. Результат — JSON з типом проблеми, severity та рекомендаціями.
# Фрагмент: AI-аналіз архітектурних проблем response = client.messages.create( model="claude-sonnet-4-5", max_tokens=2048, messages=[{ "role": "user", "content": f"Проаналізуй список великих файлів на архітектурні проблеми.\n\nФайли (шлях, кількість рядків):\n{json.dumps(large_files, ensure_ascii=False)}\n\nПоверни JSON:\n[{{\n \"file\": \"...\",\n \"issue\": \"...\",\n \"severity\": \"high|medium\",\n \"estimated_hours\": <число>,\n \"recommendation\": \"...\"\n}}]" }] ) Чому пріоритизація боргу знижує time-to-market?
Пріоритизація за формулою score = severity * urgency / effort виводить нагору задачі з максимальним ефектом за мінімальний час. Quick-fixes (вразливості, HACK-коментарі) отримують boost ×2. Це дозволяє за перший спринт (20 годин) прибрати 12+ критичних проблем і одразу отримати прискорення.
Деталі формули пріоритизації
Формула: score = (severity * urgency) / effort. Поле urgency обчислюється на основі часу з моменту виявлення та критичності для найближчого релізу. Quick-fixes отримують boost ×2, щоб стимулювати швидкі перемоги.У нашій практиці: після 4 місяців роботи Debt Index знизився з 8.7 до 3.2, час фічі -41%, баг-рейт -38%. ROI 2:1 за перший квартал.
| Характеристика | До впровадження | Після 4 місяців |
|---|---|---|
| Debt Index | 8.7 | 3.2 |
| Час типової фічі | 3-4x від очікуваного | -41% |
| Баг-рейт | Високий | -38% |
| Видимість боргу | Нульова | Повний дашборд |
| Параметр | Ручний аудит | AI-система |
|---|---|---|
| Час аналізу | 1 тиждень на 1000 файлів | 2 години |
| Точність виявлення | 60-70% | >90% |
| Пріоритизація | Суб'єктивна | Об'єктивна за формулою |
| Інтеграція з Jira | Вручну | Автоматична |
Процес роботи
- Аналітика. Аудит репозиторію, збір метрик (складність, залежності, TODO, покриття тестами). Визначаємо Debt Index та топ-10 критичних проблем.
- Проектування. Адаптуємо систему під стек клієнта (Python/JS/Java, CI/CD, система трекінгу). Налаштовуємо LLM для предметної області, інтегруємо з MLOps-практиками.
- Реалізація. Розгортаємо сканер у CI/CD, інтеграція з GitHub/GitLab. Підключаємо дашборд з трендами.
- Пілотування. Запускаємо на одному репозиторії, коригуємо thresholds та пріоритети. Генеруємо перший беклог Jira.
- Деплой. Повноцінне впровадження. Навчаємо команду, передаємо документацію.
Що входить у роботу
- Документація архітектури сканера та дашборду.
- Доступ до AI-модуля аналізу (Claude Sonnet / GPT-4).
- Інтеграція з системами трекінгу (Jira, Linear, Asana).
- Навчання команди: як інтерпретувати метрики та пріоритизувати.
- Пост-релізна підтримка 2 тижні.
Наша компанія має 10+ років досвіду та понад 40 реалізованих проектів з управління технічним боргом.
Терміни орієнтовно
- Базовий сканер (complexity + TODO + залежності): 3–5 днів.
- AI-аналіз архітектурних проблем: 1 тиждень.
- Пріоритизація + генерація Jira-задач: 1 тиждень.
- Dashboard з історичними трендами: 2 тижні.
Типові помилки при управлінні боргом
- Намагатися погасити весь борг одразу — це демотивує команду. Правильно: виділяти 20% спринту на tech-debt.
- Ігнорувати вразливості залежностей — вони можуть призвести до інцидентів безпеки. Safety та pip-audit вирішують це за 0.5 год на задачу.
- Не враховувати бізнес-вплив. Ми додаємо поле business_impact до кожного елемента — так менеджмент бачить зв'язок з user-facing проблемами.
Замовте консультацію щодо впровадження без зобов'язань — ми проскануємо ваш репозиторій і покажемо, як AI допомагає знизити Debt Index.