Кратко

SLAtech LTD это израильская компания по разработке программного обеспечения, работает с 2004 года. Мы помогаем командам и владельцам продуктов, код которых написан с GitHub Copilot: проверяем архитектуру, безопасность и тесты, правила репозитория и порядок проверки изменений от агента, доводим проект до production и продолжаем его разработку. Код остаётся в вашем репозитории. Архитектуру и решения определяют люди, а AI только предлагает.

Проекты на GitHub Copilot

Проект на GitHub Copilot застрял? Проверим, починим и доведём до production

GitHub Copilot встроен туда, где команда уже работает: подсказывает код в редакторе, выполняет задачи в режиме агента, а coding agent сам берёт задачу из GitHub и открывает черновик pull request. Сложности начинаются, когда кода от Copilot становится больше, чем команда успевает внимательно прочитать. Подсказки принимают не глядя, задачи для агента формулируют в двух строках, а проверку изменений тоже доверяют Copilot. Мы проверяем проекты на GitHub Copilot, продолжаем их разработку или переписываем то, что не стоит исправлять. За то, что исправили мы, мы и отвечаем дальше.

Расскажите о проекте Сразу к аудиту

Что GitHub Copilot делает хорошо

Работает внутри GitHub и редактора. Задачи, ветки, pull request и проверки остаются там же, где были.

Агент для задач. Задачу можно назначить Copilot, и он вернётся с черновиком pull request в отдельной ветке.

Правила репозитория действуют и для него. Изменения агента проходят те же проверки и одобрения, что и изменения людей.

Автоматическая проверка кода. Copilot может оставить замечания к pull request.

Поэтому код, написанный с Copilot, обычно не нужно выбрасывать. Чаще нужно проверить, насколько внимательно его принимали.

Где проекты на GitHub Copilot обычно застревают

Подсказки, принятые не глядя

По одной строке всё выглядит правильно, а вместе получается код, который никто не проектировал.

Задача в две строки

Агент делает ровно то, что написано в задаче. Если в ней нет ограничений и критериев, результат формально верный, а по сути нет.

Copilot проверяет Copilot

Автоматическая проверка pull request полезна, но может не заметить того же, что пропустил агент. Ответственность за изменение всё равно на человеке.

Тесты от того же автора

Если тесты пишет тот же агент, что и код, они проверяют то, что он сделал, а не то, что задумано.

Защита веток не везде

Если одобрение не обязательно, изменения агента могут попасть в основную ветку без проверки человеком.

Лишние и выдуманные зависимости

Агент добавляет библиотеки под каждую задачу, иногда устаревшие или с названиями, похожими на настоящие.

Что мы проверяем в проекте на GitHub Copilot

1

Правила репозитория: защита веток, обязательные проверки и одобрения.

2

Порядок проверки: кто и как читает изменения агента до слияния.

3

Архитектура: где живёт какая логика и где она повторяется.

4

Безопасность приложения: права доступа, проверка входных данных.

5

Тесты: что они проверяют на самом деле и какие главные сценарии не покрыты.

6

Зависимости: лишние, устаревшие и уязвимые библиотеки.

7

Ключи и секреты: в коде, в истории изменений, в настройках GitHub Actions.

8

Работа с базой: запросы, индексы, миграции.

9

Выкладка: ветки, проверки перед слиянием, отдельная среда для проверки.

Результат: письменный отчёт понятным языком, список проблем по степени риска и план исправлений.

Три пути дальше

Аудит

Проверка по списку выше, письменный отчёт и план исправлений. Подходит, если дальше вы продолжаете сами или со своей командой.

Подробнее об аудите

Продолжение разработки

Подключаемся к вашей команде или ведём продукт сами: закрываем критичные проблемы и развиваем его дальше. За то, что исправили и написали мы, отвечаем мы.

Обсудить продолжение

Переписывание части

Обычно переписывать нужно не всё, а одну область, где логика размазана сильнее всего: права доступа, платежи, работу с данными.

Обсудить переписывание

Как мы выбираем между этими путями, подробно описано на странице о помощи проектам на вайб-кодинге.

Как мы сами работаем с AI

GitHub Copilot подсказывает код и может сам выполнить задачу и открыть pull request. Мы работаем иначе. В проектах клиентов архитектуру и решения определяют люди. AI предлагает решение задачи, которую поставил человек, а вносим его в проект мы сами, после проверки. AI-агент не получает доступа к коду, базам данных, ключам и паролям, и в коде нет ни одной строки, о которой не знает человек.

Частые вопросы

Автоматическая проверка ловит многое в отдельном изменении, но не видит систему целиком: повторённую логику, устаревшие решения, пробелы в правах доступа. Это задача человека, который понимает продукт.

Как новому разработчику: что сделать, чего не трогать и как проверить результат. Чем точнее задача, тем меньше переделок.

Нет. Мы не против AI-инструментов. Важно, чтобы рядом были тесты, проверка изменений человеком и понятное устройство системы. Аудит показывает, где этого не хватает.

Доступ на чтение к репозиторию. Если нужно, подписываем NDA. Доступ к базе и production обсуждаем отдельно и только тогда, когда он действительно нужен.

Зависит от двух вещей: от объёма проекта и от того, насколько он запущен, то есть сколько в нём нужно менять и исправлять. После первичной оценки называем объём работ и стоимость, до начала работы.

Другие AI-инструменты

С проектами на других инструментах мы работаем так же. Общая страница: помощь проектам на вайб-кодинге.

Расскажите, что вы собрали в GitHub Copilot

Опишите продукт и что сейчас мешает ему расти. Посмотрим и предложим, с чего начать: с аудита, продолжения разработки или переписывания части.

Расскажите о проекте Сразу к аудиту