Release Notes на автомате: как заставить LLM и Jira работать вместо техписателя

Рутина, которая убивает инженерную радость

Пятница, 17:00. Все уже мысленно на выходных. А у тебя - 40 закрытых тикетов в Jira, которые нужно превратить в вменяемые релизные заметки. Описывать каждое изменение человеческим языком. Группировать по категориям. Искать связи между задачами. Спустя три часа кропотливого труда рождается документ, который никто не читает. Знакомая картина?

В Just AI эту проблему решили радикально - написали Python-скрипт, который делает всю черновую работу. LLM анализирует тикеты, структурирует информацию, генерирует черновик. Техническому писателю остается только проверить и отредактировать. Экономия - 8-10 часов в месяц на одного человека.

Что скрипт делает на самом деле

Если думаешь, что это просто парсинг заголовков из Jira - ты сильно недооцениваешь задачу. Разработчики пишут описания задач для себя, а не для пользователей. "Фикс бага с NPE в сервисе auth" - это понятно тебе. Но попробуй объяснить это менеджеру продукта или клиенту.

Скрипт от Just AI решает три ключевые проблемы:

• Извлекает суть из технических описаний
• Группирует изменения по категориям (фичи, багфиксы, улучшения)
• Формирует связный текст с правильной градацией важности

И самое главное - делает это консистентно. Не зависит от настроения, усталости или дня недели.

Архитектура: что под капотом

Скрипт построен по принципу конвейера обработки данных. Каждый этап трансформирует информацию, готовя её для следующего.

1 Сбор сырых данных из Jira

Первое, что нужно понять: Jira API - это не просто REST. Это слоеный пирог из эндпоинтов, каждый со своими причудами. Основные сложности:

Ключевой момент: скрипт собирает не только заголовки и описания, но и метаданные. Кто работал над задачей, сколько времени заняло, какие были комментарии, приложенные файлы. Это всё - контекст для LLM.

2 Предобработка и очистка

Сырые данные из Jira - это помойка. Лишние пробелы, HTML-теги, служебные комментарии типа "Merge branch 'feature/...'". Скрипт проходит несколько этапов очистки:

# Пример очистки описания задачи
def clean_jira_description(text: str) -> str:
    # Удаляем HTML-теги
    text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text)
    # Удаляем служебные комментарии про мерж
    text = re.sub(r'Merge branch.*', '', text)
    # Нормализуем пробелы
    text = ' '.join(text.split())
    return text.strip()

Важный нюанс: не все нужно удалять. Комментарии разработчиков типа "Fixed edge case when user has no permissions" - это ценная информация для LLM.

3 Анализ с помощью LLM

Вот где начинается магия. Очищенные данные отправляются в LLM с промптом, который заставляет модель думать как технический писатель.

Скрипт использует подход, похожий на суб-агентов в AI-разработке: разные промпты для разных этапов. Сначала классификация, затем суммаризация, потом стилизация.

4 Постобработка и форматирование

LLM генерирует черновик. Но черновик - это ещё не релизные заметки. Скрипт выполняет:

• Проверку на дубликаты (иногда LLM повторяет одно и то же разными словами)
• Сортировку по важности (критические багфиксы - первыми)
• Форматирование под целевой формат (Markdown для Confluence, HTML для email)
• Добавление метаинформации (версия, дата, ответственные)

Типичные ошибки при внедрении

Видел десятки попыток автоматизировать релизные заметки. 90% проваливаются по одним и тем же причинам.

Ошибка 1: Слишком простой промпт

"Сделай релизные заметки для этих задач" - это гарантия получить мусор. LLM не знает твоей аудитории, стиля компании, что можно опустить, а что нужно подчеркнуть.

Ошибка 2: Игнорирование контекстной слепоты

LLM видит только то, что ты ей дал. Если в тикете написано "Fix auth bug", а в соседнем тикете "Update JWT library", модель не поймет, что это связанные изменения. Нужно либо давать больше контекста, либо использовать техники вроде борьбы с контекстной слепотой агентов.

Ошибка 3: Отсутствие человеческого контроля

Автоматизация - не автономия. Скрипт генерирует черновик, человек проверяет. Особенно первые несколько месяцев, пока не настроишь промпты под свои нужды.

Интеграция в рабочий процесс

Готовый скрипт - это только половина дела. Нужно встроить его в процесс так, чтобы он не создавал дополнительной работы.

Вариант 1: Запуск перед релизом

Раз в две недели (или как у тебя принято) запускаешь скрипт, получаешь черновик, правишь, публикуешь. Просто, но требует дисциплины.

Вариант 2: Интеграция с пайплайном

Скрипт запускается автоматически, когда все задачи релиза переходят в статус "Done". Результат падает в Slack-канал ответственным. Более автоматизированный вариант, но сложнее в настройке.

Вариант 3: Интерактивный режим

Технический писатель запускает скрипт, видит черновик, может запросить перегенерацию с другими параметрами ("сделай короче", "больше деталей про безопасность"). Самый гибкий вариант.

Что насчет Confluence и других инструментов?

Скрипт от Just AI фокусируется на Jira, но концепция универсальна. Те же принципы работают для:

• GitHub Issues/GitLab Issues
• Linear, ClickUp, Asana
• Даже для смешанных источников (часть задач в Jira, часть - в коммитах)

Ключевое - иметь структурированные данные о изменениях. Если у тебя задачи описываются по принципам ACDD и атомарного мышления, то автоматизация будет работать в разы лучше.

Стоит ли использовать локальные модели?

OpenAI API удобен, но дорог и создает dependency. Локальные модели типа Llama 3.1 8B справляются с этой задачей вполне неплохо. Особенно если использовать техники вроде imatrix для квантования.

Плюсы локального варианта:

• Нет лимитов на запросы
• Конфиденциальность (данные не уходят наружу)
• Предсказуемая стоимость (разовая за оборудование)

Минусы:

• Нужно железо (хотя для 8B модели хватит и бюджетной видеокарты)
• Требуется настройка и обслуживание
• Качество может быть чуть ниже, чем у GPT-4

Практический совет: начни с малого

Не пытайся автоматизировать всё и сразу. Возьми один прошлый релиз, ручками сделай идеальные релизные заметки. Потом попробуй получить такой же результат через скрипт. Итеративно улучшай промпт, пока не будет устраивать качество.

Первые результаты будут кривыми. LLM будет путать термины, пропускать важное, добавлять лишнее. Это нормально. Каждая итерация - это обучение и модели, и тебя самому процессу.

Через месяц-два ты будешь тратить на релизные заметки не 3 часа, а 20 минут. И эти 20 минут - не механическое копирование, а творческая работа по улучшению текста.

Что дальше? Автоматизация всей документации

Release notes - только начало. Тот же подход работает для:

• Ченджлогов
• Документации API (из кода и пул-реквестов)
• Внутренних HOWTO для новых сотрудников
• Даже для ответов на типовые вопросы поддержки

Следующий шаг - интеграция с системой типа ClawdBot, чтобы документация обновлялась автоматически при изменениях в коде.

Но это уже другая история. А пока - попробуй автоматизировать хотя бы релизные заметки. Обещаю, ты не захочешь возвращаться к ручному режиму.