AI в вашей разработке:
предсказуемо, безопасно, в production.
AI-процессы внедрены для:
Почему AI часто снижает продуктивность
Проблема контекста
Использование LLM как обычного чата неизбежно ведёт к галлюцинациям и генерации legacy-кода. Нейросети эффективны только в жёстких рамках: когда им передают контекст проекта, правила (skills) и архитектурные ограничения через Software Design Document.
Проблема безопасности
Публичные AI-сервисы не подходят для проприетарного кода. Инфобез справедливо требует изолированных контуров. Решение — локальные модели, внутренние RAG-системы и прокси-анонимайзеры.
Проблема окупаемости
Средний срок «смерти» AI-инструмента в команде — 2-3 недели. Без выстроенных процессов тулинг за $200/месяц на разработчика превращается в дорогой автокомплит. ROI = 0.
Цена самостоятельного внедрения
Можно разобраться самому. Это займёт 3-6 месяцев экспериментов, пока команда будет использовать LLM как поисковик. За это время конкуренты, которые выстроили процессы правильно, выпустят два релиза. Я сокращаю этот путь до 2-4 недель — потому что уже наступил на все грабли за вас.
Инструментарий и процессы
IDE & Workflows
Интеграция Cursor, Windsurf или Zed AI. Обучение команд декомпозиции задач, управлению большими контекстами и написанию спецификаций для AI-ассистентов.
Corporate Infrastructure
Архитектурный аудит. Развертывание безопасных RAG-систем по внутренней кодовой базе для ускорения онбординга и поиска по легаси-коду.
Custom AI Agents
Проектирование кастомных агентских пайплайнов: изолированное ревью кода, генерация тестов, анализ CI/CD логов.
Практический бэкграунд
Системно применяю LLM на инфраструктурных задачах с контекстом до 70 000 токенов. Строю AI-процессы на базе реального опыта бэкенд-разработки.
Как мы работаем
01. Аудит
Поиск узких мест в разработке, где внедрение LLM даст измеримый прирост скорости time-to-market.
02. Безопасность
Выбор моделей и проектирование архитектуры обмена данными, соответствующей требованиям CISO.
03. Процессы
Внедрение SDD и стандартизация формата постановки задач для нейросетей.
04. Раскатка
Настройка инструментов (IDE, агенты, пайплайны) и обучение команды.
Частые вопросы
Сколько стоит?
Зависит от масштаба. Аудит + рекомендации — от одной недели работы. Полное внедрение — от месяца. Конкретные цифры — после короткого звонка, когда пойму контекст.
Сколько времени занимает?
Аудит — 1-2 недели. Пилот на одной команде — 2-4 недели. Раскатка на всю компанию — 1-3 месяца.
У нас legacy на Java / Go / PHP. Реально?
Да. Более того, именно для legacy-кодовых баз RAG-системы дают максимальный эффект — они превращают «знание в головах трёх сеньоров» в доступный для всей команды контекст.
Строгий CISO и всё за air gap?
Это как раз мой профиль. Локальные модели, изолированные контуры, прокси-анонимайзеры — всё это я уже разворачивал в production.
Уже пробовали — не взлетело. Люди не пользуются.
В 90% случаев проблема не в инструменте, а в отсутствии процесса. Если команде выдали Cursor и сказали «ну, пользуйтесь» — результат предсказуем. Нужны шаблоны задач, SDD, привычка декомпозиции. Это я и настраиваю.