Фидбэк для ИИ-агентов

Обычный фидбэк рождает тикет для человека. Фидбэк, готовый для агентов (agent-ready feedback), рождает контекст, который ИИ применяет напрямую: селектор элемента, скриншот, а также цель и ограничения артефакта — не просто описание в свободном тексте.

Одинокий скриншот с «почини это» заставляет агента угадывать цель и намерение, и каждая догадка стоит одной регенерации. Структурный фидбэк убирает угадайку: агент правит нужный элемент под заявленную цель.

В режиме artifact-review Patchrooms прикрепляет к каждому комментарию цель, ограничения и инструмент — рядом с селектором и скриншотом. Работа по структурированию происходит один раз, в момент клика, а не каждый раз, когда кто-то передаёт баг агенту.

• DOM-селектор элемента, по которому кликнули.
• Скриншот, URL, viewport, браузер и ошибки консоли, если они есть.
• Текстовый комментарий или голосовая заметка с автотранскрипцией.
• Статус по каждому репорту: новый, разобран, в работе, закрыт.

Для лупов, которые крутятся без человека с копипастой, MCP-сервер для фидбэка отдаёт list_reports и get_report (со скриншотами инлайн), чтобы агент читал очередь напрямую, и set_status, чтобы закрывать то, что починил. Чтение и закрытие работают уже сегодня; нативных коннекторов к Slack, Linear или Jira пока нет.

Secret key (pr_sk_...) аутентифицирует агента к MCP и никогда не светится на фронтенде. Документация по MCP — на английском на docs.patchrooms.com.

Предпочитаешь вставлять контекст сам? Каждый репорт экспортится в Markdown, который ты читаешь и вставляешь в Claude Code, Cursor, Codex, Windsurf или Cline. Сам текст, который читает агент, идёт на английском (это то, что потребляет модель). Вот как выглядит экспорт:

## Report: Checkout review
**Tool:** claude-code   **Goal:** reduce checkout friction
**Constraint:** keep the layout single-column

- **Element:** `input#coupon-code`
- **Comment:** Remove the coupon field; almost no one uses it.
- **Screenshot:** blob/scr_5da7.png
- **URL:** https://preview.example.com/checkout

Ревью ИИ-артефактов (AI artifact review) — это луп: сгенерировать, отревьюить на месте и починить. Каждый комментарий приземляется на дашборд со статусом, так что команда видит, что решено, а что ещё открыто, вместо перечитывания истории чата.

Это чекпойнт до старта code review: кто-то смотрит на то, что агент реально отрендерил, а не на дифф. Подробнее в agent-ready feedback и в workflows.