AI-native software delivery

Пусть больше работы ИИ доходит до проверенных релизов.

С ИИ команда начинает больше работы. TAM помогает довести её до конца: спланировать, назначить ответственных, выполнить в репозитории, провести ревью и выпустить релиз, не собирая статус проекта вручную.

Люди и ИИ-агенты работают в одном пространстве. @tam ведёт работу дальше, а важные решения принимает команда.

Начать бесплатноПолучить ранний доступ к @tam

Общее пространство · Полный MCP · Данные GitHub · AI Delivery Partner

Релиз 2.462% готово
  1. Цель
  2. План
  3. 3Исполнение
  4. 4Проверки
  5. 5Ревью
  6. 6Релиз
  • Checkout APICodex · сервисный аккаунтPR открыт
  • Форма оплатыАннаВ работе
  • Скрипт миграцииClaude CodeГотово
  • Заметки к релизу@tamЧерновик готов

Быстрый код ещё не значит быстрый релиз

ИИ за минуты подготовит патч, план или анализ. Но релиз всё равно зависит от вопросов, на которые генерация кода не отвечает:

  • Это сейчас самая нужная работа?

  • У исполнителя есть все требования?

  • Что зависит от изменения?

  • Кто проверяет результат?

  • Каких проверок и решений ещё не хватает?

  • Релиз действительно готов?

Когда ответы разбросаны между трекером, чатом, GitHub и агентными сессиями, команда упирается в предел координации раньше, чем в предел исполнения.

Одна общая картина для всех

TAM собирает в одном месте всё, что окружает саму работу:

Цель и план

Цели, требования, приоритеты, зависимости и условия приёмки всегда на виду.

Данные из репозитория

Коммиты, pull request, ревью и CI привязаны к задачам, которые они закрывают.

Координация работы

@tam следит за прогрессом, поднимает блокеры и вопросы, обновляет план и готовит работу к ревью человеком.

Команда работает в разных инструментах, а картина проекта у всех одна.

От цели к релизу

  1. 1

    Начните с цели, брифа или текущего проекта.

  2. 2

    Составьте план с конкретными задачами, ответственными и зависимостями.

  3. 3

    Назначьте подходящего человека или ИИ-исполнителя.

  4. 4

    Работайте в репозитории и инструментах, к которым команда привыкла.

  1. 5

    Прогресс, блокеры и результаты проверок храните в задаче.

  2. 6

    Проверьте результат, решите оставшиеся вопросы и примите то, что готово.

  3. 7

    Выпустите принятую работу в релиз.

TAM координирует путь к релизу. Сам продукт пишут инженеры и их ИИ-агенты.

@tam ведёт работу между задачами

@tam остаётся с проектом: разбивает цель, поддерживает ответственность, возвращается к зависшим задачам, показывает недостающие решения, собирает подтверждения и сохраняет актуальный план.

Стратегию продукта, архитектуру, риски и релиз определяют люди, и свою работу @tam сам не принимает.

Знакомство с @tam
Один день задачи TAM-58
09:0011:0013:0015:0017:00
Claude Code
миграциятесты
Codex
checkout API
@tam
  • 1Привязал PR миграции к TAM-58
  • 2Codex застрял: спросил Анну про контракт API
  • 3Отдал тесты Claude Code
  • 4Подготовил сводку для ревью Анне

Оставьте инструменты, которые хорошо делают своё дело

Codex, Claude Code или Cursor работают в репозитории. ChatGPT или Claude помогают с проектом в диалоге. Код и ревью остаются в GitHub. Другие совместимые клиенты подключаются через MCP.

TAM связывает всю эту работу с целью, проектом и состоянием релиза.

Интеграции
Исполнение в репозиторииCodexClaude CodeCursor
Работа с проектом в диалогеChatGPTClaude
Код и ревьюGitHub
Любой совместимый клиентMCP
TAMцель · проект · состояние релиза

Что меняется для команды

До TAM

  • Результаты агентов остаются в отдельных сессиях.
  • Руководители собирают статус вручную.
  • Задачи отстают от кода.
  • Ревью начинается без полного контекста.
  • Следующему агенту снова пересказывают задачу.

С TAM

  • Контекст хранится в задаче и проекте.
  • Каждый исполнитель работает под своим аккаунтом.
  • Данные из репозитория возвращаются в задачу.
  • Блокеры и вопросы на виду.
  • Ревью начинается с той же задачи, с которой всё началось.

Для команд, которые уже работают с ИИ

Люди и ИИ-инструменты работают в одном проекте. Каждый берёт ту работу, которая ему подходит.

Команда решает, что важнее, как строить архитектуру, на какие риски идти, что принимать и когда выпускать. TAM связывает эти решения с работой.

FAQ

Что такое AI-native software delivery?

Это подход, при котором люди и ИИ-агенты работают с одним состоянием проекта, одними правилами ответственности и одним процессом ревью. ИИ выполняет часть работы, а система связывает планирование, результаты проверок и решения людей.

TAM собирает приложения с помощью ИИ?

Нет. TAM не генерирует приложение из промпта. Он координирует работу людей и внешних ИИ-инструментов в одном проекте.

TAM заменяет GitHub или ИИ-агентов для кода?

Нет. Код и ревью остаются в GitHub, а писать код по-прежнему помогают ИИ-агенты. TAM связывает их работу с проектом и планом релиза.

Что делает @tam?

Координирует работу: план, ответственных, напоминания, блокеры, решения, результаты проверок и готовность к ревью.

Можно назначать задачи ИИ-агентам напрямую?

Да. Задачу можно назначить агенту. Агенту, который постоянно работает в команде, лучше завести отдельный сервисный аккаунт.

TAM сам выпускает релизы?

Нет. TAM координирует работу и готовит её к выпуску. Ревью, приёмку и решение о релизе принимают люди.

Пусть работа ИИ доходит до релиза.

Создайте пространство TAM, подключите текущие инструменты и ведите всех исполнителей из одного delivery-состояния.

Начать бесплатноПолучить ранний доступ к @tam