Когда подключаешь ИИ-агента к новому репозиторию, первые полчаса уходят не на код, а на объяснения. Какой стек, какие соглашения в команде, чем отлаживаемся, где лежат тесты, что нельзя трогать. Агент всего этого не знает – он стартует «универсальным» и собирает контекст по кусочкам, твоими руками, в каждом новом чате заново.

В Veai 5.13 мы попробовали закрыть именно эту боль. Главная фича релиза — онбординг агента в проект: при первом запуске агент сам проходит короткий диалог и за минуту настраивает себя под вашу кодовую базу – создаёт правила, подключает навыки и внешние инструменты. Дальше он с первого сообщения говорит на языке вашего проекта.

Разберёмся, как это устроено, в какие файлы всё сохраняется. А ещё пройдёмся по остальным изменениям релиза: генерация тестов в WebStorm и PyCharm, доступ к файлам за пределами проекта и хоткей для переключения между редактором и чатом.

Почему «универсальный» агент — это плохо

У любого ИИ-агента есть базовый системный промпт: общие правила поведения, список инструментов, формат ответа. Этого достаточно, чтобы агент в принципе работал, но недостаточно, чтобы он работал хорошо именно в вашем проекте.

Конкретный проект почти всегда живёт по своим неписаным законам:

• сборка идёт не стандартной командой, а через обёртку или кастомный скрипт;

• отладка фронтенда завязана на конкретный браузер и его DevTools;

• макеты лежат в дизайн-редакторе, и часть задач начинается именно оттуда;

• есть слои и модули, которые трогать нельзя без ревью;

• тесты пишутся в определённом стиле и кладутся в определённое место.

Всё это разработчик в голове держит по умолчанию. Агент — нет. Поэтому без настройки он либо переспрашивает, либо делает «в среднем по больнице»: технически правильно, но не так, как принято у вас. И каждый новый чат начинается с одного и того же ритуала ввода контекста.

Решений у этой проблемы два. 

Первое — заставить пользователя вручную писать конфиги: файлы с правилами, описания повторяющихся сценариев, настройки подключения внешних инструментов. Работает, но мало кто доходит до этого на старте: непонятно, что писать и в каком формате. 

Второе — сделать так, чтобы агент собрал эту конфигурацию сам, задав несколько правильных вопросов. В 5.13 мы пошли по второму пути.

Онбординг: что происходит за эту минуту

При первом запуске в проекте Veai инициирует короткий диалог. Он смотрит на проект (стек, структуру, сборку) и задаёт уточняющие вопросы: чем отлаживаете, с какими внешними сервисами работаете, какие сценарии повторяются чаще всего. На основе ответов агент формирует три вещи.

1. Правила (rules) — как агенту работать именно в этом проекте. Это персистентные инструкции, которые подмешиваются в контекст в каждом чате: соглашения по коду, какие команды использовать для сборки и тестов, что нельзя менять без согласования.

2. Навыки (skills) — оформленные повторяющиеся сценарии. Если вы регулярно делаете одно и то же (например, генерируете определённый тип эндпоинта или прогоняете релизный чек-лист), это описывается один раз как навык и дальше вызывается по имени.

3. MCP-серверы — способ дать агенту доступ к внешним инструментам. MCP (Model Context Protocol) — это открытый протокол, через который агент вызывает не только функции IDE, но и сторонние инструменты. Если в онбординге вы упомянули, что отлаживаете проект через Chrome или работаете с макетами в Figma, Veai предложит подключить соответствующий MCP-сервер — и дальше агент сможет, например, ходить в DevTools браузера или читать макеты.

Принципиальный момент: всё это сохраняется в файлы агента внутри проекта, а не в скрытое состояние плагина. Поэтому в следующих чатах ничего настраивать заново не нужно — конфигурация уже лежит в репозитории и применяется автоматически.

Где это лежит

Конфигурация агента — это обычные файлы в проекте, которые можно прочитать, отредактировать руками и закоммитить в git. 

Упрощённо структура выглядит так:

your-project/
├── .veai/
│   ├── rules/                 # правила проекта (как агенту работать здесь)
│   │   └── project.md
│   └── skills/                # навыки — повторяющиеся сценарии
│       └── <skill-name>/
│           └── SKILL.md
├── src/
└── ...

Каждый навык — это директория с файлом SKILL.md: фронтматтер с описанием и тело с пошаговой инструкцией для агента. Примерно так:

---
name: add-rest-endpoint
description: Добавить REST-эндпоинт по принятым в проекте соглашениям
---

Когда нужно добавить эндпоинт:
1. Контроллер кладём в `web/controller`, сервис — в `domain/service`.
2. DTO именуем `<Entity>Request` / `<Entity>Response`.
3. На каждый публичный метод добавляем тест в `src/test/...`.
4. Прогоняем проверки перед тем, как отдать результат.

Правила устроены так же Markdown, который агент учитывает на старте каждого чата.

Почему это важно:

• Прозрачность. Конфигурация агента – не чёрный ящик. Видно, какие правила и навыки применяются, их можно ревьюить как любой другой код.

• Версионирование. Файлы коммитятся в репозиторий: настройка агента живёт вместе с проектом и одинаково работает у всей команды. Если у команды уже есть наработанные инструкции для других ИИ-инструментов, их не нужно дублировать.

То есть онбординг не прячет настройку внутрь плагина — он генерирует обычные артефакты в проекте, которые дальше живут по тем же правилам, что и остальной код.

Особенно полезно

Самый очевидный сценарий — старт в новом проекте. Вместо того чтобы первые несколько чатов объяснять агенту контекст вручную, вы один раз проходите онбординг, и дальше агент работает с учётом специфики кодовой базы.

Второй сценарий — командная работа. Один человек настроил правила и навыки, закоммитил их — и у всех остальных агент сразу ведёт себя одинаково, по принятым в команде соглашениям. Это снимает классическую проблему «у меня агент пишет так, а у тебя по-другому».

Остальное в релизе

Онбординг — главная, но не единственная фича 5.13. Коротко по остальным.

Генерация тестов в WebStorm и PyCharm

Иконки генерации тестов рядом с методами в редакторе раньше работали только в IntelliJ IDEA — то есть для Java и Kotlin. В 5.13 мы добавили их в WebStorm и PyCharm: теперь это работает для JavaScript, TypeScript и Python.

Механика простая: нажимаете на иконку рядом с методом — и Veai генерирует тесты именно для него. Не нужно отдельным сообщением объяснять агенту, где этот метод находится и что вы хотите покрыть: IDE уже знает точную позицию символа, и эта информация уходит агенту напрямую. Это как раз тот случай, когда агент опирается на факты из IDE, а не на текстовый поиск по файлам.

Доступ к файлам за пределами проекта

Раньше агент был заперт в корне проекта и не мог, например, прочитать общий конфиг уровнем выше или поправить файл в соседнем репозитории. В 5.13 это снято: агент может читать и писать файлы за пределами проектной директории.

Настройка лежит в Settings → Tools → Veai → Agent → File Access. Полезно для монорепозиториев, где рядом лежат несколько проектов, для общих конфигов и для файлов данных вне рабочей директории.

Хоткей «редактор ↔ чат»

Мелочь, которая ощутимо экономит движения руками. Ctrl+Shift+X, Tab переводит фокус в чат, повторное нажатие возвращает в редактор. Tab тоже работает как переключатель. Удобно, когда цикл «спросил → посмотрел → поправил → снова спросил» крутится постоянно и не хочется тянуться к мыши.

Производительность и стабильность

• Длинные чаты меньше тормозят. Обновления интерфейса стали быстрее, а каждое сообщение требует меньше памяти. Заметнее всего в диалогах на сотни сообщений.

• Чинили интерфейс. Окно плагина больше не закрывается вместе с вкладкой, модель корректно отображается в селекторе, вложения не ломаются при удалении исходного сообщения, всплывающие уведомления снова работают, убрали пустой экран при старте IDE.

• Стабильнее работа с инструментами. DeepSeek перестал падать при вызовах инструментов, результаты MCP-инструментов больше не теряются, агент может использовать терминал вместе с конфигурационными инструментами. Поправили повторную регистрацию действий, пустые чаты при переключении агента, заморозку интерфейса при подсветке и отображение прогресса субагентов.

  Установить Veai  бесплатно в JetBrains IDE. А если в работе вам не хватает каких-то возможностей или сценариев, пишите нам в чат или на support@veai.ru. Такие сообщения напрямую влияют на план следующих обновлений.

  Для всех, кому интересно следить за продуктом, новостями из мира AI и техниками использования AI в разработке, оставляем ссылку на наш телеграм-канал.