How Intercom 2x’d their engineering velocity in 9 months with Claude Code | Brian Scanlan

Как Intercom удвоил скорость разработки за 9 месяцев с Claude Code | Brian Scanlan

Brian Scanlan — старший главный инженер в Intercom, где он возглавил переход компании к AI-first инженерии. Всего за девять месяцев Intercom удвоил пропускную способность R&D, сохранив качество кода, — сегодня 100% инженеров, а также дизайнеры, PM и TPM отправляют код через Claude Code.

Слушайте или смотрите на YouTube, Spotify или Apple Podcasts

Что вы узнаете:

Как Intercom удвоил число смерженных PR на сотрудника R&D всего за девять месяцев с помощью Claude CodeКакую телеметрическую инфраструктуру они построили, чтобы измерять внедрение и качество AI у сотен инженеровПочему они создали репозиторий навыков с хуками, автоматически закрепляющими инженерные стандартыКак они готовят продукт к agent-first миру через CLI, MCP и эфемерные APIФреймворк разрешений и ответственности, который обеспечил быстрое внедрение AIПочему «backlog zero» теперь достижим и что это значит для инженерной культуры

При поддержке:

Celigo — интеллектуальная автоматизация, созданная для AI

Cursor — лучший способ писать код с AI

В этом эпизоде мы обсуждаем:

(00:00) Знакомство с Brian Scanlan

(02:40) Почему Intercom пошёл ва-банк на AI и в продукте, и в инженерии

(05:01) Прорывной момент с Opus 4.6 и рождественские каникулы 2025

(07:02) Демо: смерженные PR на сотрудника R&D в Intercom

(12:50) Agent-first работа как фундаментальное переосмысление технических процессов

(14:27) Компромисс по стоимости: расходы на AI как инвестиция

(16:47) Как измерять качество

(21:22) Демо: выкатка редиректа в Rails-монолите с Claude Code

(24:03) Создание собственного PR-навыка

(26:33) Строим software factory с предсказуемыми стандартами качества

(30:15) Телеметрическая инфраструктура: Honeycomb для отслеживания использования навыков

(32:10) Сбор данных по сессиям и персонализированные инсайты по использованию

(36:08) Краткий обзор

(39:20) Прогулка по репозиторию навыков Intercom

(42:16) Глубокое погружение: навык для flaky-тестов и как он вырос в 100 раз

(46:44) Рабочий процесс «and then» для построения комплексных навыков

(52:31) Живой сайт и обзор рабочих процессов

(53:32) Как внутренний опыт работы с AI влияет на продуктовые решения для клиентов

(56:18) Делаем SaaS-продукты дружелюбными к агентам через CLI и подсказки

(01:03:49) Почему провалы в воронке конверсии невидимы в agent-driven процессах

(01:05:28) Блиц-раунд и финальные мысли

Упомянутые инструменты:

• Claude Code: https://claude.ai/code

• Cursor: https://cursor.com/

• Honeycomb: https://www.honeycomb.io/

• Snowflake: https://www.snowflake.com/

• Fin AI: https://www.intercom.com/fin

• Vercel: https://vercel.com/

Другие ссылки:

• Репозиторий Intercom на GitHub: https://github.com/intercom

• Репозиторий Google API Go Client: https://github.com/googleapis/google-api-go-client

Где найти Brian Scanlan:

X: https://x.com/brian_scanlan

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/scanlanb/

Компания: https://www.intercom.com

Где найти Claire Vo:

ChatPRD: https://www.chatprd.ai/

Сайт: https://clairevo.com/

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/clairevo/

X: https://x.com/clairevo

Продакшн и маркетинг — https://penname.co/. По вопросам спонсорства подкаста пишите на [email protected].

Обсуждение этого видео