Ge dina agentdrivna kodningsverktyg hela bilden

Guide för Engineering leaders: MCP, kontext och bättre kod – inte bara snabbare

AI gjorde varje ingenjör i ditt team snabbare. Det gjorde inte din ingenjörsorganisation snabbare. Det beror på att tiden nu går åt till att pussla ihop kontexten kring koden: systemkunskapen som finns i huvudet på en ingenjör, och den arkitektur som ingen hade enats om innan den stora pull requesten landade.

Här delar Łukasz Sągol, GM of Engineering Products på Miro, med sig av sin syn på vad du kan göra åt det – tre arbetsflöden du kan presentera för ditt team den här veckan, och vad som förändras när Miros MCP-server för över de beslut ditt team fattar på kanvasen till de verktyg dina agenter bygger vidare på, utan att någon behöver skriva in dem igen.

Det här ingår

Tre välbekanta arbetsflöden som förändras när ett kontextlager läggs till:

• Introduktion till en okänd kodbas – se systemet innan du läser filerna
• Samordna en plattformsmigrering – ett dokument som ingen läser ordentligt blir 20 tavlor som team kan agera på
• Granska AI-genererad kod – en PR på 2 000 rader blir en sammanfattning med riskmarkeringar

Varje arbetsflöde innehåller en ärlig redogörelse för hur Miros egna tekniska team genomförde det, inklusive vad som fungerade och vad vi skulle göra annorlunda nästa gång.

Dessutom går vi igenom Miros syn på AI-säkerhet, regelefterlevnad och integritet – eftersom bristande AI-styrning stoppar införandet av AI innan det ens kommit igång.