Codebrains łączy architektów z doświadczeniem w projektach enterprise z zespołem wyspecjalizowanych agentów AI. Agenci piszą kod, testy i dokumentację równolegle. Architekt planuje, sprawdza i zatwierdza każdą zmianę.
plan + kryteria
API + migracja
widok eksportu
Android + iOS
testy dotknięte
review diffu
dowody testów
decyzja: merge
Proces sprawdziliśmy na własnym produkcie. Agenci przyspieszają pracę, a bramki jakości i decyzje człowieka utrzymują przewidywalny poziom.
Opisujesz potrzebę. Zamieniamy ją w zadanie z kryteriami akceptacji.
Zakres, zależności, kontrakt API i podział plików między specjalistów.
Backend, web i mobile pracują równolegle w izolowanych kopiach repozytorium.
Testy obszarów dotkniętych zmianą, bez uruchamiania wszystkiego za każdym razem.
Niezależny przegląd poprawności, bezpieczeństwa i regresji. Poprawki i ponowne review.
Pull request z dowodami testów. Do produkcji trafia tylko to, co zatwierdzi inżynier.
Możesz zamówić gotowy software z naszej fabryki albo wdrożyć ten sam sposób pracy we własnym zespole.
Aplikacja webowa, mobilna lub system wewnętrzny od specyfikacji po wdrożenie. Pracujemy w Twoim repozytorium, a Ty widzisz każde zadanie i każdy pull request.
Konfigurujemy agentów AI w Twoim repozytorium i dopasowujemy ich do procesu zespołu.
Leasing eksperta IT, który przychodzi z własnym zespołem agentów. Jedna osoba w zespole, przepustowość kilku.
Agenci piszą i utrzymują testy regresji oraz scenariusze end-to-end dla aplikacji, których nikt już nie testuje ręcznie.
Makieta HTML jest źródłem prawdy. Agenci implementują ekrany i porównują wartości stylów z mierzonym widokiem, bez zgadywania ze zrzutów ekranu.
Warsztaty dla zespołów, które chcą pracować z agentami AI bez utraty kontroli nad jakością i bezpieczeństwem.
Te reguły obowiązują w każdej fabryce, którą prowadzimy lub wdrażamy u klienta.
merge: human-onlyAgenci nie wypychają zmian na gałęzie główne. Każdy pull request przechodzi review i decyzję inżyniera.
owner: 1 per fileZadania są dzielone tak, by agenci pracujący równolegle nie nadpisywali sobie zmian.
secrets: neverTokeny, dane osobowe i treści użytkowników nie trafiają do repozytorium, logów ani zgłoszeń.
checks: affectedUruchamiamy testy dotkniętych obszarów. Szybciej, taniej i z dowodem dla każdego PR.
trail: issuePlan, przekazania między agentami i decyzje są zapisane w zadaniu. Widzisz, kto i dlaczego zmienił kod.
model: routedProstsze zadania obsługują tańsze modele. Mocniejsze dostają tylko zadania, które ich wymagają.
Fabrykę sprawdziliśmy na produkcyjnej aplikacji z backendem w chmurze i płatnymi operacjami AI. Dwie stacje, Windows i Mac, pobierają zadania ze wspólnej kolejki w GitHub i recenzują nawzajem swoje pull requesty.
Angular
React
TypeScript
Java
AndroidWycenę ustalamy po warsztacie, gdy znamy repozytorium i cel. Każdy etap kończy się konkretnym rezultatem.
Przeglądamy Twoje repozytorium i proces, a potem pokazujemy agentów przy pracy na realnym zadaniu.
Rezultat: raport i propozycja pilota
Jedna funkcja przechodzi cały proces fabryki: od zadania, przez agentów i testy, po merge.
Rezultat: działająca funkcja na produkcji
Stały strumień zadań realizowany przez naszą fabrykę albo przez Twój zespół z naszym wsparciem.
Rezultat: przewidywalne tempo dostaw
Nasz inżynier. Agenci przygotowują zmiany, ale plan, review i decyzja o merge należą do człowieka. Każdy pull request zawiera dowody testów.
Twoje. Pracujemy w Twoim repozytorium i na Twoich kontach w chmurze. Instrukcje i konfiguracja agentów zostają u Ciebie po zakończeniu współpracy.
Pracujemy na Claude Code i Codex. Model dobieramy do zadania, żeby nie płacić za mocniejszy model tam, gdzie wystarczy prostszy.
Sekrety, tokeny i dane osobowe nie trafiają do kodu, logów ani zgłoszeń. Agenci pracują na danych syntetycznych, chyba że wyraźnie zgodzisz się inaczej.
Tak. Zaczynamy od warsztatu, który pokazuje, co trzeba przygotować: testy, dokumentację modułów i podział odpowiedzialności. Agenci dobrze sprawdzają się też przy modernizacji.
LinkedIn
Facebook