Настраиваем CI/CD с AI | GitHub Actions, тесты, MCP и скилл онбординга — Fullstack с AI — Часть 3

Продолжаем серию «Строим настоящий Fullstack-проект с AI с нуля до продакшена». В первой части мы создали основу проекта KaufmanBot на NestJS + Angular с Prisma, PostgreSQL, Docker Compose и другими инструментами. Во второй части перешли к тестированию: создавали E2E, Unit и API-тесты с помощью LLM, разбирали подход с HeyAPI. В этой части настраиваем CI/CD на GitHub Actions: пайплайны для бэкенда и фронтенда, линты, форматирование, билды, юнит-тесты. Разбираю настройку MCP для работы с GitHub и показываю, как через MCP отлаживать упавшие пайплайны. В конце — скилл для онбординга коммитов: агент берет кучу изменений и разбивает на логические коммиты, чтобы ревьюер мог погружаться пошагово. Отдельно показываю сам процесс работы с кодом, который генерирует AI: не пытаемся сразу сделать всё, а двигаемся постепенно — от простых настроек к сложным. Также показываю процесс коммитов: разбираем сгенерированный код, проверяем результат и сохраняем изменения небольшими логичными частями. В видео: — настройка GitHub Actions для CI/CD — пайплайны для бэкенда и фронтенда — линты, форматирование, билды, юнит-тесты — режимы работы LLM: дешевый vs дорогой — миграция с Karma на Jest — настройка MCP для GitHub — отчеты тестов JUnit — MCP для работы с базой данных — скилл для онбординга коммитов — отладка упавшего pipeline через MCP — quick fix для MCP — развитие CI/CD для Fullstack-проекта Это третья часть серии, в которой мы постепенно развиваем KaufmanBot и приближаем его к полноценному production-проекту. 🔗 Исходный код проекта: https://github.com/kaufman-bot/kaufman-bot 🛠️ Используемые технологии: Qoder IDE AI / LLM NestJS Angular TypeScript Prisma PostgreSQL GitHub Actions CI/CD MCP Jest JUnit Docker Docker Compose 📌 Серия: Часть 1 — создание проекта и базовая архитектура Часть 2 — тестирование проекта с AI и HeyAPI Часть 3 — CI/CD с AI, GitHub Actions и скилл онбординга Часть 4 — продакшн-запуск с AI, фронтенд внутри бэкенда и e2e в CI/CD Часть 5 — [добавим после выхода] Если интересна разработка приложений с использованием AI — подписывайся. Проект будем постепенно развивать дальше. Таймкоды: 00:00 — Вступление Третья часть Fullstack-проекта и CI/CD с AI 00:43 — Настраиваем GitHub Actions Создаем пайплайны для бэкенда и фронтенда 04:30 — Режимы работы LLM Дешевый vs дорогой: когда какой использовать 07:10 — Миграция с Karma на Jest AI переводит тесты на современный фреймворк 07:50 — Первый запуск пайплайна Проверяем работу GitHub Actions 13:20 — Настройка MCP для GitHub Интеграция с IDE для быстрой работы 17:20 — Отчеты тестов JUnit Настраиваем вывод результатов тестирования 21:20 — MCP для работы с базой данных Подключаем MCP для запросов к PostgreSQL 26:40 — Скилл для онбординга коммитов Агент разбивает изменения на логические коммиты 41:40 — Отладка упавшего pipeline Используем MCP для диагностики ошибок 46:10 — Quick fix для MCP Быстрое подключение MCP через IDE 48:30 — Что дальше Деплой на разные стенды и end-to-end тесты #CI_CD #GitHubActions #AI #Fullstack #NestJS #Angular #DevOps #MCP #TypeScript #WebDevelopment #Qoder