AI-помощник для scrum-команд
Меньше споров — больше закрытых задач
У scrum-команды из 8 человек покер-планирование спринта могло затянуться аж на 3 часа. Они посчитали, что при их двухнедельных спринтах это 48 часов в месяц и 576 часов в год. Время уходило не на решение задач, а на обсуждение их оценки: с холиварами, давлением авторитета, отмалчивающимися джунами и потерей контекста.
Команда решила сделать планирование асинхронным и добавить независимую точку зрения — не человека, а модель, обученную на их собственном бэклоге.
В результате получился внутренний AI-помощник для оценки задач, который:
• работает в корпоративном чате (Mattermost, Telegram и др.);
• предлагает оценку задач без синхронных встреч;
• обучается на исторических данных команды — без тегов, разметки или ручной настройки;
• интегрируется с Jira и поддерживает переоценку при изменении описания задачи;
• работает на CPU и запускается даже на бесплатной виртуалке — без LLM и без VPN.
На тестовой выборке точность совпадения с экспертной оценкой команды достигла 93%. Помимо оценки, система умеет находить дубли в бэклоге и создавать новые задачи прямо из чата, в том числе через голосовую команду умной колонке.
Встречи не отменили, но теперь они занимают 10–15 минут для обсуждения спорных моментов, а не всех задач подряд. Остальное происходит асинхронно — в удобное время, без потери контекста.
Все решение команда собрала и запустила за 24 часа.
📎 Исходный код открыт — его можно взять, адаптировать под свой рабочий процесс и использовать как основу для собственного инструмента.
По мотивам доклада «AI-помощник для scrum-команд: меньше споров — больше закрытых задач» Александра Шакмаева на конференции ProductSense'25
Видео со скринкастами работы помощника вы найдете по ссылкам ниже:
♨️ VK
♨️ YouTube
@productsense #практичныйИИ
Меньше споров — больше закрытых задач
У scrum-команды из 8 человек покер-планирование спринта могло затянуться аж на 3 часа. Они посчитали, что при их двухнедельных спринтах это 48 часов в месяц и 576 часов в год. Время уходило не на решение задач, а на обсуждение их оценки: с холиварами, давлением авторитета, отмалчивающимися джунами и потерей контекста.
Команда решила сделать планирование асинхронным и добавить независимую точку зрения — не человека, а модель, обученную на их собственном бэклоге.
В результате получился внутренний AI-помощник для оценки задач, который:
• работает в корпоративном чате (Mattermost, Telegram и др.);
• предлагает оценку задач без синхронных встреч;
• обучается на исторических данных команды — без тегов, разметки или ручной настройки;
• интегрируется с Jira и поддерживает переоценку при изменении описания задачи;
• работает на CPU и запускается даже на бесплатной виртуалке — без LLM и без VPN.
На тестовой выборке точность совпадения с экспертной оценкой команды достигла 93%. Помимо оценки, система умеет находить дубли в бэклоге и создавать новые задачи прямо из чата, в том числе через голосовую команду умной колонке.
Встречи не отменили, но теперь они занимают 10–15 минут для обсуждения спорных моментов, а не всех задач подряд. Остальное происходит асинхронно — в удобное время, без потери контекста.
Все решение команда собрала и запустила за 24 часа.
📎 Исходный код открыт — его можно взять, адаптировать под свой рабочий процесс и использовать как основу для собственного инструмента.
По мотивам доклада «AI-помощник для scrum-команд: меньше споров — больше закрытых задач» Александра Шакмаева на конференции ProductSense'25
Видео со скринкастами работы помощника вы найдете по ссылкам ниже:
♨️ VK
♨️ YouTube
@productsense #практичныйИИ