Домклик: ИИ-агент за ночь исправил 1700 ошибок линта в Android-приложении

Домклик разрабатывает большое Android-приложение: 250 Gradle-модулей на Kotlin и корутинах. Модульные тесты в компании пишут на JUnit4 и MockK; после перехода с Java на Kotlin команда переходила с Mockito на MockK, но около 100 тестовых классов без владельцев так и оставались на Mockito. Кроме того, у компании есть собственные правила линта по мотивам стандартов разработки, и исправление накопленных ошибок идёт в рамках технического долга медленно. Android-разработчик команды Новостроек решил проверить, можно ли передать эти рутинные задачи ИИ-агентам при чётком критерии приёмки и автоматической проверке результата.

Агент на языковой модели запускается через утилиту Ralph: она берёт задачи из файла по одной, каждый раз стартует агент с чистым контекстом и следит за фразой о завершении задачи. В примере запуска указана модель qwen3dot6-coder-35b-A3b. Для тестов агент получает один файл, переписывает его на MockK, запускает тест, делает коммит и записывает полезный опыт в файл знаний для следующих итераций. Для замечаний код-ревью скрипт забирает комментарии из Bitbucket по API, отдельный агент ищет ту же проблему во всём диффе, после исправлений скрипт прогоняет тесты затронутых модулей и при падениях снова запускает агент. Для линта скрипт обновляет baseline, создаёт задачи по модулям и повторяет прогон, пока ошибки не исправлены.

За одну ночь агент переписал более 100 тестов с Mockito на MockK. На ревью коллеги нашли недочёты; после того как модель сама исправила замечания, пул-реквест с рефакторингом всех оставшихся тестов на Mockito, около 100 штук, был влит. Затем автор поставил на ночь исправление ошибок линта: за 10 часов агент исправил 1700 ошибок. Пул-реквест на 500 файлов оказался непригоден для ревью и сразу дал конфликты, поэтому скрипт доработали: он берёт батчи по 100 файлов, создаёт по три ветки за раз и заводит задачи в Jira по API. Разработка и настройка процесса заняли около пяти дней. В планах — запуск скрипта на отдельной машине в режиме 24/7.