Создание систем разработки приложений
Выстраиваем ИИ-конвейер разработки: агенты-исполнители, умные harness-ы и экономичные модели.
Мы создаём собственные системы разработки приложений на базе агентных harness-ов: pi.dev, Hermes и аналогичных. Такая система сама пишет код, запускает проверки, исправляет ошибки и доводит задачи до готового результата под контролем разработчика.

Стоимость
от 2 500 000 ₽
за проект
Это нижняя граница проекта. Точную смету считаем после брифа: она зависит от объёма и числа интеграций.
Пилот
700 000 ₽
Внедрение
от 2 500 000 ₽
Платформа
от 6 000 000 ₽
Возможности
Агентные harness-ы
Подключаем pi.dev, Hermes и другие ведущие harness-ы агентов – система работает как автономная команда разработчиков: код, тесты, ревью и деплой.
Грамотный выбор cost-efficient моделей
Подбираем оптимальные по стоимости модели под каждую задачу: дешёвые быстрые модели для рутины, сильные – для сложной логики. Платите за результат, а не за переплату.
Интеграция с вашим стеком
Встраиваем систему в существующий процесс: Git, CI/CD, код-ревью и менеджеры задач – без перестройки команды.
Контроль качества и аудит
Каждое изменение проходит автоматические проверки и фиксируется: вы всегда видите, что сделала система и почему.
Путь от задачи до запуска
1
Аудит разработки
Смотрим, где команда тратит время: рутинные задачи, проверка кода, сборка и отчёты. Считаем потенциальную экономию.
2
Пилот на реальной задаче
Запускаем систему на одном проекте или спринте: она пишет код, гоняет тесты и предлагает правки под контролем разработчика.
3
Настройка под ваш стек
Встраиваем в Git, CI/CD и менеджер задач. Выбираем модели под бюджет и сложность задач.
4
Передача команде
Обучаем разработчиков работать с системой, определяем зоны ответственности и правила ревью.
Проверьте, подойдёт ли вам
Подходит
Рутина в разработке
Генерация шаблонного кода, тесты, миграции и отчёты отнимают половину спринта.
Экономия на найме
Объём задач растёт быстрее, чем бюджет на новых разработчиков. Система закрывает часть рутины без расширения команды.
Не подходит
Запутанная легаси-архитектура
Старый код с недокументированными связями и без тестов. Система будет спотыкаться, пока не наведём порядок.
Закрытые требования безопасности
Если данные разработки нельзя выносить в облако и нет своей инфраструктуры для моделей, внедрение упрётся в ограничения.
Что вы получаете
2×
рост скорости типовых задач
Система брала рутинные задачи: обновления, скрипты, тесты и рефакторинг. Разработчик проверял результат, как при обычном ревью. Ручная рутина перестала забирать спринты.
Как работает фабрика приложений изнутри
Как работает фабрика приложений изнутри
Задача попадает в систему из вашего менеджера задач, чаще всего из Jira, YouTrack или Linear. Она сама разбивает её на шаги, пишет код, гоняет тесты и открывает запрос на изменение. Вы видите результат как обычное ревью, трекер обновляется сам по себе.
Перед первым спринтом система читает ваш репозиторий целиком: код, документацию, конвенции и историю изменений. Первые дни она отвечает осторожно и просит уточнений, это нормально. Через неделю контекста предложения становятся точнее, и правок у вас остаётся всё меньше. Контекст копится раз, а служит месяцы.
Каждая выдача проходит автоматический цикл: линтер, модульные тесты, сборка и проверка типов. Упавший тест не останавливает работу, а возвращает код на доработку с логом ошибки. Цикл замыкается сам, вам остаётся посмотреть финальный дифф и принять работу. Часть выдач падает с первого раза, это часть процесса.
Система запускает несколько агентов параллельно, поэтому десяток рутинных задач закрывается за день, а не за спринт. Нагрузка распределяется как между разработчиками: очередь, приоритеты и дедлайны остаются под вашим контролем. Один клик по приоритету, и следующий агент берёт именно эту задачу. Приоритеты меняются прямо в трекере.
Готовность задачи определяете вы: тесты, код-стайл, покрытие и обновление документации. Система проверяет каждый пункт чек-листа и не сдаёт работу, пока что-то не дотягивает. Для финансовых расчётов включаем обязательное ревью человека, для внутренних утилит хватает автопроверок, порог строже на критичных модулях. Правила меняются в любой момент.
Вы наблюдаете за работой через дашборд: сколько задач в очереди, какая доля прошла тесты с первой попытки и сколько токенов ушло на спринт. Эти цифры показывают, где система работает впустую и куда направить её в следующем цикле. Каждый спринт заканчивается коротким отчётом для планирования.
Экономика ИИ-разработки: цена за задачу
Экономика ИИ-разработки: цена за задачу
У маленькой задачи нет причин платить за сильную модель. Система маршрутизирует запросы: простая генерация уходит на быстрые и дешёвые модели, сложная логика на сильные. Цена за спринт падает примерно на треть по сравнению с одним вызовом на все случаи. Разница в цене огромна.
Средняя рутинная задача обходится в два или три доллара: генерация, проверки и пара итераций. Сложный рефакторинг может потратить десятки долларов, но именно такие задачи вы вряд ли доверите случайной аутсорс-команде. Счёт всё равно ниже ставки джуниора, который делал бы то же руками четыре дня.
Мы показываем разбивку по токенам: сколько ушло на код, тесты, объяснения и неудачные попытки. Вы сразу видите, где система топит бюджет, и зажимаете траты на этапах, которые не приносят результата. Прозрачный счёт, как в коммуналке, только с настройками под ваш бюджет. Ограничения ставятся за минуту.
Похожие задачи решаются быстро, потому что система переиспользует прошлые ответы: результаты берутся из кэша, а не пересчитываются каждый раз. На стабильной кодовой базе доля кэша достигает трети запросов, поэтому счёт растёт медленнее объёмов работы. Эффект заметен при массовых правках одного модуля.
Экономия становится очевидной с третьего месяца, когда система закрывает рутину, которая раньше держала разработчика. Дальше две развилки: выпускать больше на той же команде или отдавать сэкономленные часы на продуктовую работу. Решение за вами, а не за технологией. Обе развилки ведут к росту.
Честная цена состоит не только из токенов: к ней прибавляются мониторинг, настройка промптов под ваш стек и дежурство. На двух или трёх спринтах в месяц система обойдётся дороже джуниора. Окупаемость уверенно наступает от десяти задач в неделю, ниже этого объёма ищите другой инструмент.
Границы фабрики: где ждать проблем
Границы фабрики: где ждать проблем
Система не гадает, что вы имели в виду под фразой «поправь интерфейс». Пока требования расплывчатые, результат соответствует букве, а не духу задачи. Потратьте двадцать минут на уточнение, и качество выдачи вырастет заметно, это самый большой рычаг управления. Уточнение важнее часа прогонов.
Новая кодовая база означает холодный старт: первые две недели система ошибается чаще и требует больше правок. Это нормальный этап накопления контекста, закладывайте его в график. Начинайте с лёгких задач, а сложную архитектуру откладывайте ближе к середине проекта. Буфер в плане снимает нервозность.
Легаси без тестов оставляет систему слепой: проверки нечего гонять, и ошибка вылезает позже, на чужой задаче. Сначала закрываем критичные модули тестами, потом подключаем генерацию. Иначе бюджет уходит впустую, и порядок не обсуждается. Тесты дают обратную связь, без них система не видит ошибок.
Архитектурные решения с десятком зависимых сервисов пока остаются за человеком. Система уверенно пишет отдельные модули, но даёт сбои там, где нужно взвесить компромиссы между командами. Держите её на изолированных задачах, а интеграцию между сервисами собирайте сами. Роли проще распределить в начале проекта.
Критичные участки, где ошибка дорого стоит, например платёжные потоки, требуют пристального взгляда человека. Мы выключаем автономный режим на таких путях и включаем обязательное одобрение каждого шага. Скорость падает, зато риск незамеченного дефекта падает сильнее. Компромисс намеренный, безопасность здесь дороже скорости прогона.
Успех фабрики зависит от того, насколько аккуратно команда пишет постановки. Навык превращается в практику: вы переобучаете разработчиков, добавляете шаблоны задач и ревьюите формулировки, как ревьюите код. Это скучная рутина, но именно она предсказывает конечный результат. Записывайте рецепт постановки, он пригодится новым членам команды.
Что дополняет это решение
Похожие решения
Примеры реализации
×4,5
Скорость обработки потоковых данных
Калькулятор стоимости
Это ориентировочный диапазон, а не коммерческое предложение. Точную смету подготовим после брифа: она зависит от объёма и числа интеграций.
Потоки и репозитории
Сложность
Дополнительно
Аудит и безопасность
Закрытый контур моделей
Поддержка
Первый год: обновления и мониторинг, ответ за 2 рабочих дня.
Решение
Создание систем разработки приложений
Технологии
Агентные системы
Возможности
MLOps и пайплайны
В смету входит работа команды. Оборудование, лицензии сторонних сервисов и командировки добавляем по согласованию.
Расчётная стоимость
2,5 млн. ₽
Срок работ
8 нед.
Частые вопросы
Система заменит разработчиков?
Нет. Она снимает рутину, а разработчик отвечает за архитектуру, качество и выпуск. Роль меняется от написания кода к управлению и ревью.
Насколько большая экономия?
На типовых задачах скорость растёт вдвое и выше. На сложной архитектурной работе выгода меньше: там важнее человеческие решения.
Подходит ли для нашего стека?
Работаем с TypeScript, Python, Go, C# и Java. Любой язык подключается, если он поддерживается моделями и сборкой.
Что с качеством кода?
Код проходит автоматические проверки, тесты и ревью разработчика. Каждое изменение фиксируется и может быть откачено.