Atlassian wprowadza Code Context do Teamwork Graph, by lepiej rozumieć kod

Atlassian Corporation (NASDAQ: TEAM), czołowy dostawca oprogramowania do współpracy i zwiększania produktywności zespołów opartego na sztucznej inteligencji, ogłosiła 12 sierpnia 2026 r. w San Francisco wprowadzenie Code Context. To nowa funkcja Atlassian Teamwork Graph, która zapewnia deweloperom, narzędziu Rovo i agentom programistycznym bezpieczny dostęp do kodu źródłowego w dużych bazach obejmujących wiele repozytoriów.

Skuteczność agentów programistycznych zależy nie tylko od możliwości modeli AI. Liczy się również kontekst dostępny przed rozpoczęciem działania. Agenci potrafią pisać, refaktoryzować i przeglądać kod, ale aby ich wyniki były dobre, muszą rozumieć cały system pracy związany z danym zadaniem oraz mieć dostęp do informacji zgodny z uprawnieniami.

Dotyczy to między innymi decyzji dotyczących architektury, strategii produktu, dyskusji na temat implementacji, wcześniejszych kompromisów projektowych oraz rozmów wyjaśniających, dlaczego systemy działają w określony sposób.

Atlassian Teamwork Graph zawiera teraz Code Context, tworząc warstwę kontekstową, w której wiedza o dużych bazach kodu łączy się z informacjami organizacyjnymi. Dzięki temu agenci mogą sprawniej analizować kod i powiązaną pracę, aby tworzyć dokładniejsze wyniki przy użyciu mniejszej liczby tokenów.

Od wyszukiwania kodu do zrozumienia całej bazy

Code Context tworzy bezpieczną, przeszukiwalną reprezentację połączonych baz kodu. Informacje te są dostępne w różnych procesach programistycznych — od środowisk programistycznych i terminali po aplikacje z agentami AI, Jira, Rovo Chat oraz szerszy ekosystem Atlassian.

Deweloperzy i agenci mogą korzystać z dokładnego wyszukiwania, zapytań w języku naturalnym oraz wyszukiwania semantycznego, które pozwala odnajdywać kod na podstawie jego znaczenia, w wielu repozytoriach.

Za pośrednictwem Teamwork Graph CLI, czyli narzędzia wiersza poleceń, agenci tacy jak Cursor, Claude Code i Codex mogą przed zaplanowaniem, wygenerowaniem lub przeglądem kodu oprzeć swoje działanie na odpowiednich informacjach.

Bez Code Context agenci często mają dostęp tylko do kodu znajdującego się na komputerze dewelopera. Mogą wtedy pominąć szczegóły implementacji, zależności lub sposoby wykorzystania kodu zapisane w innych miejscach. Zwiększa to ryzyko wprowadzania zmian, które nie uwzględniają działania całego systemu.

Code Context pozwala łączyć kod z powiązanymi informacjami z elementów pracy w Jira, stron Confluence, nagrań Loom oraz źródeł zewnętrznych dostępnych za pośrednictwem ponad 50 konektorów (integracji z innymi usługami). W wewnętrznych testach agenci korzystający z kontekstu Teamwork Graph uzyskali wyniki o 44% dokładniejsze, zużywając jednocześnie o 48% mniej tokenów niż agenci działający bez tego kontekstu.

Mark Walz, dyrektor ds. technologii w SpotOn, powiedział: „Kiedy agent zaczyna w niewłaściwym miejscu, wszystko trwa dłużej i kosztuje więcej. Deweloperzy muszą wyjaśniać, gdzie szukać, dlaczego kod działa w określony sposób i czego jeszcze dotyczą zmiany. Code Context przedstawia agentowi wszystkie te informacje od początku, dzięki czemu może skupić się na wykonaniu zadania”.

Kontekst AI dla tworzenia oprogramowania

Code Context rozwija wizję Atlassian dotyczącą cyklu tworzenia oprogramowania opartego na AI. W tym modelu Jira stanowi centrum pracy, Confluence przechowuje wiedzę, żądania scalenia dokumentują historię implementacji, a Teamwork Graph łączy powiązany kontekst. Duże i złożone bazy kodu są teraz częścią tego połączonego systemu.

Teamwork Graph stale porównuje, łączy, wnioskuje, indeksuje i z wyprzedzeniem oblicza relacje między miliardami obiektów, tworząc jednolitą mapę powiązań. Dzięki temu agenci mogą przejść od hipotezy do weryfikacji, wykorzystując odpowiedni kontekst do sprawdzenia swojego rozumowania przed podjęciem działania.

Zamiast ręcznie analizować repozytoria lub polegać na nieformalnej wiedzy zespołu, deweloperzy mogą zapytać Rovo, jak działa dany system. Otrzymają odpowiedzi oparte na połączonym kodzie źródłowym i informacjach organizacyjnych.

Dla zespołów wdrażających agentów programistycznych Code Context ma ograniczyć czas poświęcany na ręczne łączenie informacji z różnych miejsc. Agenci otrzymują prostszy dostęp do danych potrzebnych przed zaplanowaniem, wygenerowaniem lub przeglądem kodu. Deweloperzy nadal odpowiadają za zrozumienie zmian i decyzję, które z nich zostaną wdrożone.

Sanchan Saxena, starszy wiceprezes i szef produktu Teamwork Collection w Atlassian, powiedział: „Organizacje odnoszące największe sukcesy dzięki AI nie są po prostu tymi, które wydają najwięcej. To te, które zapewniają sztucznej inteligencji najlepszy kontekst i właściwy poziom dostępu. Zaawansowane modele AI dają zespołom szybkość. Kontekst kieruje tę szybkość we właściwą i najbardziej wartościową stronę. Widzimy, że rzeczywiste przyspieszenie tworzenia oprogramowania wynika z połączenia obu tych elementów”.

Code Context zaprojektowano z uwzględnieniem bezpieczeństwa i zarządzania dostępem. Po włączeniu funkcji wyniki są ograniczone do informacji, które dany użytkownik lub upoważniony agent może przeglądać. Celem nie jest zapewnienie agentom nieograniczonego dostępu, lecz udostępnienie im właściwych danych w bezpiecznym systemie, w którym deweloperzy zachowują kontrolę.

Code Context jest obecnie udostępniany klientom Atlassian w ramach otwartej wersji beta. Funkcja obsługuje GitHub i Bitbucket. Administratorzy organizacji mogą sprawdzić, czy Code Context jest dla nich dostępny, i włączyć tę funkcję w ustawieniach Rovo w Atlassian Administration.