JiraForce
▍Telegram-бот с нейросетью: пишешь идею текстом — получаешь эпик, стори и сабтаски прямо в Jira.
Контекст
Постановка задач в Jira — это рутина, которую все ненавидят: открыть форму, выбрать проект, тип, расписать описание, придумать критерии приёмки, потом руками нарезать на подзадачи. На идею уходит десять минут кликов, и половину команда пропускает.
JiraForce убирает форму. Ты пишешь идею обычным текстом в Telegram, нейросеть превращает её в структуру эпик→стори→сабтаски с критериями приёмки и создаёт всё это в Jira через API.
Задача
- 01Постановка задачи в Jira прямо из Telegram, текстом
- 02Авто-декомпозиция идеи на эпик, стори и подзадачи
- 03Генерация критериев приёмки для каждой стори
- 04Подтверждение структуры до создания — ничего не летит в Jira без OK
- 05Контекст проекта: бот знает компоненты, лейблы и стиль команды
Решение
Идея текстом
Пишешь в бота свободным языком: «нужна авторизация через телефон с OTP». Без полей, типов и обязательных селектов — просто мысль.
Декомпозиция
LLM через function calling возвращает дерево: эпик, под ним стори, под каждой — сабтаски. Видно структуру и оценку объёма до создания.
Критерии приёмки
Для каждой стори генерируются критерии в формате Given/When/Then — то, что обычно пропускают вручную. Их можно поправить прямо в чате.
Создание в Jira
После подтверждения бот создаёт иерархию через Jira REST API: эпик, привязанные стори, сабтаски, проставляет компоненты и лейблы. В ответ — ссылки на задачи.
Архитектура
aiogram держит диалог в Telegram и состояние подтверждения. Идея уходит в LLM с набором функций-инструментов (создать эпик, стори, сабтаску), модель отвечает структурированным деревом, а не текстом — это и есть function calling.
RAG по проекту подмешивает в запрос реальные компоненты, лейблы и примеры прошлых задач, чтобы декомпозиция была в стиле команды, а не абстрактной. Только после OK пользователя дерево создаётся в Jira REST API одной транзакцией с откатом при сбое.
Результаты
- за минуту
- декомпозиция
- критерии приёмки
- вместо формы Jira
Что не получилось с первого раза
- ✕Сначала бот создавал задачи в Jira сразу после ответа модели — иногда LLM нарезала слишком мелко, и в проект прилетало двадцать сабтасок на пустяк. Добавили обязательный шаг подтверждения с предпросмотром дерева: теперь ничего не создаётся без явного OK.
- ✕Декомпозиция без контекста проекта выходила «учебной»: правильной, но не в стиле команды, с чужими названиями компонентов. Подключили RAG по реальным задачам и справочникам Jira — формулировки стали узнаваемыми.
“Раньше я откладывал постановку задач, потому что лень открывать Jira и расписывать критерии. Теперь кидаю идею в чат, проверяю дерево и подтверждаю — эпик со стори и сабтасками уже в проекте.
Команда
Что дальше
- →Поддержка Linear и YouTrack помимо Jira
- →Оценка задач в стори-поинтах по истории проекта
- →Голосовой ввод идеи прямо в Telegram
