Skills и автоматическая работа¶

Результат¶

Вы поймёте, когда Threadory запускает AI-обработку автоматически, где искать результаты и как администратор может вручную запустить подходящий skill.

Что потребуется¶

Любой участник проекта может проверять результаты в Approvals, Activity и Reports.
Общий для инстанса Skills catalog и ручной запуск доступны администраторам и владельцам проекта.
Автоматическим skills нужны соответствующее подключение и свежие синхронизированные данные.

Определить способ запуска¶

Откройте Skills.
Если у вас роль member или viewer, перейдите по ссылкам Approvals, Activity и Reports. Это основные страницы ежедневной работы.
Если вы admin или owner, откройте карточку каталога кнопкой Details.
До использования проверьте разделы Trigger и Creates approvals.
Посмотрите Recent runs текущего проекта.

Skills устанавливаются на весь инстанс Threadory, а не отдельно в каждый проект. Поэтому карточка подтверждает доступность skill на инстансе, но не наличие в проекте нужного connector или подходящих данных.

В каталоге различаются:

Automatic — запускается событием источника, синхронизацией connector, входящим сообщением или расписанием; кнопка Run now недоступна;
On demand — admin или owner может запустить skill кнопкой Run now;
skills для конкретной сущности — могут запускаться по событию или из контекста сущности, даже если запуск без входных данных из каталога невозможен.

Запустить skill вручную¶

Откройте skill со статусом On demand и прочитайте описание.
Убедитесь, что в активном проекте есть необходимые данные.
Нажмите Run now.
Подтвердите действие в диалоге.
После сообщения Run started нажмите View run in Activity.
Дождитесь конечного статуса и проверьте результат в Approvals, Reports, Knowledge или во внешней системе.

Сообщение о запуске означает только постановку в очередь, а не успешное завершение обработки.

Проверить автоматический результат¶

После синхронизации или ожидаемого события откройте Activity.
Откройте run и проверьте его статус и summary.
Если предлагается запись во внешнюю систему, обработайте её в Approvals.
Проверьте решения, action items, digests или topics в Reports и Knowledge.
Комментарии, задачи и ответы проверьте в исходной системе.

Ревью открытых merge request сразу после подключения¶

После подключения GitLab или GitHub не нужно ждать следующего пуша. Сразу после установки коннектора на странице Connectors (и на экране онбординга, куда вы возвращаетесь) появляется карточка Review your last open merge requests now.

Нажмите Review now.
Threadory берёт до трёх последних обновлённых открытых merge request или pull request и запускает ревью для каждого. Карточка показывает их со ссылками на запуски в Activity.
Каждое ревью публикуется в merge request как обычное, как правило в течение нескольких минут.

Запустить может любой участник проекта и выше. Для одного коннектора кнопка работает раз в десять минут; повторная попытка в это окно отклоняется с сообщением «попробуйте через несколько минут». Merge request, чья текущая голова уже проверена, повторно не ревьюится. Если открытых нет, карточка так и скажет, а следующий открытый merge request будет проверен автоматически. Бесплатному проекту, который уже израсходовал месячный лимит ревью (см. ниже), кнопка откажет с пояснением: проверять было бы нечего.

Лимит ревью на бесплатном тарифе¶

Бесплатный тариф включает 100 опубликованных ревью на проект в календарный месяц. Каждое опубликованное ревью считается за одно; счётчик обнуляется в первый день месяца (UTC). Когда лимит исчерпан, Threadory не ревьюит новые головы, а оставляет один короткий комментарий в merge request, один раз на голову: лимит месяца исчерпан, со ссылкой на тарифы. Проект, где каждый комментарий требует одобрения человека (auto-post выключен), такого комментария не получает: его merge request просто не ревьюятся, пока лимит не снимется. У триала, Team и Enterprise лимита на число ревью нет. Переход на платный тариф действует со следующего ревью. Голова, пропущенная из-за лимита, возвращается в очередь периодической проверки, как только лимит снимается (новый месяц или апгрейд), или раньше — при новом пуше.

Подпись в отправленных наружу материалах¶

Комментарии ревью, которые Threadory публикует в merge request или pull request, и еженедельный дайджест, отправляемый по e-mail или в Telegram, могут заканчиваться короткой подписью со ссылкой на Threadory:

Ревью заканчивается строкой «Reviewed by Threadory with project context: …». Числа берутся из контекста, который Threadory связал с изменением (считается не больше 12 элементов). Там же сказано, что ревью создано ИИ и решение остаётся за человеком.
Дайджест заканчивается строкой «Powered by Threadory». Копия в Reports не подписывается, подпись получают только отправленные наружу материалы.
Задача, которую Threadory создаёт в вашем трекере из action item, заканчивается строкой «Created by Threadory» со ссылкой (в трекерах, где ссылки не отображаются, — с обычным адресом).
Публичная страница документа (/d/<token>) заканчивается строкой «Shared with Threadory · Specs with client comments and sign-off · Start free». Ссылка ведёт на сайт Threadory и никогда не содержит ссылку на документ. Без подписи на странице остаётся только простая строка «Shared with Threadory».
В PDF документа внизу каждой страницы стоит «Exported from Threadory · threadory.ai».

На бесплатном тарифе подпись добавляется всегда. На платных тарифах материалы выходят без подписи. Владелец или администратор может включить её в Settings → General → Threadory footer on shared outputs; на бесплатном тарифе настройка игнорируется.

Письмо-приглашение, которое Threadory отправляет новому участнику, всегда называет пригласившего и ссылается на сайт Threadory; настройка на него не влияет.

Как проверить результат¶

В Activity есть run ожидаемого skill в правильном проекте.
Run завершился, а не остался в статусе queued или running.
Approval или внешнее действие соответствует summary и source context.

Частые проблемы¶

Симптом	Вероятная причина	Что сделать
Вместо каталога показан блок “How AI helps”	Ваша роль ниже admin	Используйте ссылки на результаты или попросите администратора проверить каталог
Run now недоступна	Skill автоматический или требует контекст сущности	Прочитайте Trigger и безопасно создайте ожидаемое событие
Run запустился, но полезного результата нет	Исходные данные отсутствуют или устарели	Синхронизируйте connector и проверьте описание skill
Автоматический run не появился	Connector, событие или расписание не сработали	Проверьте подключение и Activity, затем безопасно повторите trigger
Run долго queued или завершился ошибкой	Недоступен workflow-сервис или внешняя зависимость	Повторите позже; при постоянной ошибке передайте оператору ссылку на run
Результат ожидает в Approvals	Skill предлагает внешнюю запись	Проверьте source context; не обходите approval только ради очистки очереди

Следующий шаг¶

Обработайте внешние действия в Approvals или подключите проект к MCP-клиенту.