Linear DiffsРевью кода там, где работаешь над задачами

Linear Diffs

Linear Diffs превращает код-ревью из узкого места в бесшовный рабочий процесс, интегрируя нативный просмотр диффов непосредственно в Linear. Инженерные команды теперь могут ревьюить пул-реквесты, итерироваться с AI-агентами и отправлять код, не покидая среды управления проектами. Каждое ревью синхронизируется двусторонне с GitHub, обеспечивая полную видимость между инструментами.

Ключевые особенности

• Гидированные ревью (бета): Эффективно навигируйте по большим PR с помощью AI-генерируемых объяснений, которые показывают ключевые изменения первыми, отделяя критическую логику от связующего кода
• Инбокс ревью: Централизуйте все уведомления о ревью вместе с обычной работой, со смарт-сортировкой, приоритизирующей PR, ближайшие к релизу
• Итерации с агентами: Запрашивайте изменения прямо из интерфейса диффов и наблюдайте, как AI-агенты обновляют код в реальном времени без локального чекаута
• Оптимизированный интерфейс: Ревьюйте огромные PR плавно с унифицированными/разделёнными видами, структурной подсветкой и настраиваемыми темами кода
• Нативная синхронизация с GitHub: Все статусы ревью, одобрения и комментарии синхронизируются двусторонне между Linear и GitHub

Сценарии использования

• AI-помощь в разработке: Управляйте кодом, сгенерированным агентами, в масштабе, сохраняя человеческую ответственность за каждый мерж
• Высокоскоростные команды: Снижайте переключение контекста, консолидируя код-ревью в том же инструменте, что используется для трекинга задач и планирования спринтов
• Крупномасштабный рефакторинг: Уверенно работайте с существенными PR благодаря гидированным ревью, разбивающим сложные изменения на понятные, объяснённые секции
• Распределённая инженерия: Сохраняйте синхронизацию удалённых команд с единым источником правды для управления задачами и статуса код-ревью

Целевая аудитория

Linear Diffs создан для инженерных команд и техлидов быстрорастущих стартапов и enterprise-компаний, использующих Linear для управления проектами и стремящихся устранить трение между трекингом задач и код-ревью. Идеально подходит для организаций, внедряющих AI-инструменты кодирования, которым необходимо поддерживать качество и ответственность в масштабе.