Amikor bekapcsolódtunk, a rendszer .NET Frameworkön futott, a részei WCF-en át beszéltek egymással, az üzleti logika nagy része pedig az adatbázis tárolt eljárásaiban rejtőzött. Minden módosítás sok időt vett igénybe, és könnyen hibát okozott.
Az architektúrát és a korszerűsítés útját Andor tervezte meg: a döntéseket technikai tervekben és ADR-ekben rögzítette, és az ügyféllel jóváhagyatta őket. Ezt követve haladtunk lépésenként: a strangler fig minta szerint az új modulok fokozatosan vették át a régi kód feladatait, és így állt össze egy moduláris monolit, amelynek moduljai egy mediátoron át beszélnek egymással.
A csapatot is ő építette fel: kidolgozta a felvételi folyamatot és a házi feladatot, vezette a technikai interjúkat, átnézte a megoldásokat, és mentorálta az új kollégákat, ahogy a csapat egyre nagyobb lett.
A munkamódszert szintén ő alakította ki: saját MCP-szervert épített, amelyből az AI-kódolóügynökök a feladat leírása alapján kikeresik a kódbázis és a projekt hozzá tartozó részeit, a csapat pedig naponta dolgozott GitHub Copilottal és Claude-dal.
Közben új modulok is születtek. A jogosultságkezelés újrafelhasználható modulként készült, és a cég három másik termékébe is bekerült; a riportmodul Azure Data Factoryvel töltötte be az adatokat. E két modulra építve a nulláról egy új terméket is összeraktunk.
A papírról érkező adatok kézi bevitelét is kiváltottuk: egy külön Azure Functions-szolgáltatás Azure OpenAI-jal olvasta ki a feltöltött dokumentumokból a strukturált adatot, és egyenesen az adatbázisba írta.