Леста Игры: LLM «Гефест» ведёт code review, полезны около 7 замечаний из десяти

Команда High End Meta Backend «Леста Игры» отвечает за веб-составляющую «Мира кораблей»: микросервисы на Python и Go для покупок в meta-валюте, авторизации, инвентаря и профиля игрока, клановых сервисов. Code review в команде стал длительной и рутинной процедурой: работу прерывали сообщения в мессенджере, собственные задачи и созвоны. Обязательный час в неделю на командное Cross Review помог разобрать очередь запросов на слияние, но этого оказалось мало: пулл-реквесты ждали ревью по две недели. Закрытые платформы вроде CodeRabbit или Codium компания отвергла, так как код уходил бы на чужие серверы.

«Гефест» (Hephaestus) — собственная надстройка над движком LLM, которая через OpenAI-совместимое API выполняет автоматизированное code review. Инструмент работает на self-hosted моделях с открытыми весами во внутренней сети; в тестах использовались qwen3-coder:30b и gpt-oss:20b, минимальное требование — машина с видеопамятью около 24 ГБ. В контекст модели передаются diff пулл-реквеста, собранный в один markdown-файл, описание и комментарии задачи из Jira, документация сервиса из корпоративной базы знаний и фрагменты кодовой базы, отобранные через эмбеддинги и RAG. По описанию компании, модель выявляет проблемы безопасности и производительности и может сама ставить approve или need work.

Компания начинала с внутреннего OpenWebUI, где уже работали модели с открытыми весами, и написала свой клиент к его API. При нагрузочных проверках выяснилось, что загрузка документов для RAG в этом API синхронная и в базу знаний попадает меньше файлов, чем отправлено; код пришлось переделывать. Готовое решение для эмбеддингов также потребовало переработки уже после внедрения. «Гефест» интегрирован в разработку департамента. По данным автора статьи, после подключения RAG доля замечаний, на которые реально хочется обратить внимание, выросла примерно до 7 из 10. Компания описала опыт в блоге на Хабре 4 мая 2026 года.