- BrainTools - https://www.braintools.ru -
Можно получить любой отчет, просто написав, что тебя интересует. Или назначить задачу, не заходя в Jira. Тестировал неделю. Рассказываю, стоит ли овчинка выделки и как это меняет рабочий процесс.
Вчера коллега потратил 10 минут, чтобы создать простую задачу в Jira. Выбирал тип, заполнял поля, искал, кому назначить. Обычная история.
Но теперь это можно сделать за 1 минуту, даже не заходя в интерфейс Jira.
Atlassian запустил интеграцию с Claude для работы с Jira и Confluence. Попробовал — работает. С нюансами, но работает.
Пишешь: «Создай фичу для двухфакторной аутентификации, добавь задачи на фронт и бэк, назначь на команду безопасности».
Claude парсит запрос, создает основную задачу, добавляет подзадачи, заполняет описания. Без переключения вкладок и кликов по интерфейсу.
Понятно, что в реальном промпте должна быть сутевая составляющая задач. Хотя и без нее модель пытается придумать описание, но понятно что в этом случае описание потребует ручной доработки.
Вместо настроек фильтров и построения дашбордов спрашиваешь:
Сколько багов осталось до релиза?
Какие задачи блокируют спринт?
Что висит на конкретном разработчике?
Получаешь структурированный ответ с конкретными данными.
Создание страниц, поиск по базе знаний — это супер удобно и быстро. Получается, что любая информация из проектной документации находится на расстоянии одного промпта.
Раньше: встреча → кто-то идет создавать задачи → через час возвращается с вопросами → еще полчаса уточнений.
Сейчас: обсуждаем фичу → сразу создаем задачи → назначаем исполнителей. Все в реальном времени.
Интересно, что происходит в проекте? Можно дословно так и написать в запросе и получить хороший результат.
Чем занят конкретный сотрудник? Пожалуйста, вот его задачи, приоритеты и сроки.
Не выходишь из IDE или Slack, чтобы что-то создать в Jira. Открыл чат с Claude — решил вопрос.
ChatGPT не поддерживается. Если команда привыкла к другому AI — придется переучиваться или ждать.
Слишком общие запросы при создании объектов дают много простора для фантазии модели. Приходится учиться формулировать более четко и структурированно.
Для облачных аккаунтов Jira и Confluence — минута. Официальная инструкция Atlassian по ссылке [1], копируешь в Claude адрес сервера, авторизуешься и готово.
Для on-premise нет возможности протестировать, но всегда есть разработки на Github [2].
Однозначно да.
Это почти как фантастика — не нужно заходить в Jira, чтобы работать с бэклогами, задачами и отчетами. И оно работает!
Посмотрим, как отреагирует рынок и когда Atlassian добавит другие AI-модели.
Пока что интеграция решает реальную боль [3] — делает Jira менее болезненной в использовании. И это уже немало.
Пишу про современный AI, который уже сегодня можно использовать в вашей компании и получать от этого серьезную пользу — в телеграм-канале AI для бизнеса [4]. Без хайпа, только практический опыт [5].
Автор: ldmitry
Источник [6]
Сайт-источник BrainTools: https://www.braintools.ru
Путь до страницы источника: https://www.braintools.ru/article/16260
URLs in this post:
[1] ссылке: https://community.atlassian.com/forums/Atlassian-Platform-articles/Using-the-Atlassian-Remote-MCP-Server-beta/ba-p/3005104
[2] разработки на Github: https://github.com/sooperset/mcp-atlassian
[3] боль: http://www.braintools.ru/article/9901
[4] AI для бизнеса: https://t.me/ai_that_works
[5] опыт: http://www.braintools.ru/article/6952
[6] Источник: https://habr.com/ru/articles/918786/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=918786
Нажмите здесь для печати.