Управляемая разработка на приватном ИИ
В 3 раза быстрее с командой в 2-3 раза меньше - без передачи машине права принимать риск.
Готовый AI-SDLC-контур объединяет постановку задачи, TDD, реализацию, независимую проверку, CI/CD и актуальную документацию. Работает на облачных или полностью локальных моделях - данные остаются в вашем периметре. AI доводит работу до готовности к решению. В Done переводит человек.
короче срок от задачи до решения
компактнее постоянная команда
целевое покрытие тестами по TDD
оставляет актуальную документацию
Эффект зависит от зрелости текущего процесса и достигается на типовых потоках после настройки контура.
Простыми словами
- TDD
- Тесты пишутся до кода, поэтому нужное поведение зафиксировано с самого начала.
- CI/CD
- Сборка, проверки и выкладка идут автоматически, без ручных шагов между системами.
- Независимая проверка
- Результат смотрит отдельная роль, а не тот, кто его сделал.
Один контур контроля. Разный уровень автоматизации.
Одна задача проходит через управляемый AI-SDLC. Переключите режим и пройдите этапы: доска, репозиторий и правила качества общие, а финал в обоих режимах - решение человека.
Человек управляет карточкой и вызывает AI на конкретном этапе. Оба режима используют одну доску и заканчиваются решением человека.
Экспорт отчета в CSV
Контекст и постановка
Импорт справочника
Валидация формы
Пагинация списка
Экспорт в XLSX
- АналитикКонтекст и постановка
Человек открывает карточку и просит AI собрать контекст и уточнить постановку.
Спецификация
Основание двигаться дальше - согласованная постановка и критерии приемки в карточке.
Для команды это обычный Kanban
AI-роли не образуют скрытый общий разум. Они взаимодействуют как независимые специалисты - через карточку задачи, комментарии, проверяемые артефакты и Git.
- Те же колонки, карточки, исполнители и комментарии.
- Ссылки на те же репозитории и CI.
- AI-роли пишут в задачи так же, как люди.
- Следующая роль читает карточку и точные артефакты как независимый коллега.
- Для руководителя процесс прозрачен без отдельной AI-консоли.
Как результат становится проверяемым
На каждом переходе есть ясное основание двигаться дальше. При ошибке работа возвращается в новый корректирующий цикл, прежние подтверждения не переписываются задним числом.
- 01Контекст и постановка
Основание двигаться дальше - согласованная постановка и критерии приемки в карточке.
- 02TDD / RED
Основание - набор красных тестов, описывающих ожидаемое поведение.
- 03Реализация
Основание - зеленые тесты на точной версии кода.
- 04Независимая проверка
Основание - подтверждение, что реализация отвечает постановке и тестам.
- 05CI и review
Основание - зеленый CI и одобренный merge request.
- 06Бизнес и безопасность
Основание - изменение остается внутри заданных политик и границ.
- 07Готово к решению человека
Основание перевода в Done формирует человек, а не AI.
Что получает руководство
Для CTO и CIO
- Скорость отделена от права принять изменение.
- Сохраняется трассируемость от задачи до финальной проверки.
- Полномочия AI ограничены, последствия ошибки локализованы.
- Видна не активность агентов, а состояние поставки.
- Контур можно разместить внутри инфраструктуры компании.
Для руководителя разработки
- У каждого этапа есть ясный вход и выход.
- Дефект продукта отделяется от сбоя инфраструктуры и недостатка контекста.
- Проверки воспроизводятся на точной версии.
- Замечания возвращают работу на правильную стадию.
- Документация обновляется вместе с изменением, а не после релиза.
Снимаем главные страхи
Два вопроса, которые задают первыми. Ответ на каждый - не обещание модели, а механизм контура.
«AI что-нибудь сломает или удалит в рабочей системе»
Изменение ограничено и обратимо
- AI действует только внутри заданных границ: объем изменения, доступы и учетные записи фиксируются до старта.
- Результат проходит независимую проверку и CI на точной версии, а не попадает в рабочую систему напрямую.
- В Done карточку переводит только человек - ни один режим не делает это за него.
- Ошибка откатывается штатными средствами Git и review, прежние подтверждения не переписываются задним числом.
«Мои конфиденциальные данные утекут наружу или попадут в обучение модели»
Данные остаются в вашем периметре
- Доступен полностью приватный контур в вашей инфраструктуре: модели, репозитории и оркестрация без выхода данных наружу.
- Скрытой общей памяти между ролями нет - контекст живет в карточке и репозитории, которые контролируете вы.
- Можно выбрать модели, которые не сохраняют запросы и не обучаются на ваших данных.
- Доступ к данным ограничен политиками, одинаковыми для людей и AI-ролей.
Работающая система за 3 месяца - командой в полтора человека
Портал для инфлюенсеров. Один senior full-stack разработчик и аналитик на part-time. Без выделенного тестировщика и без DevOps.
от старта до работающей системы
человека в команде
выделенных тестировщиков и DevOps
- Покрытие тестами по TDD
- Настроенный CI/CD с автоматическими проверками
- Встроенная документация, актуальная к коду
- Пентесты и проверка безопасности
Инженерную строгость, которую обычно держат тестировщик, DevOps и несколько разработчиков, обеспечил управляемый AI-SDLC-контур.
Работает поверх текущего стека
Это знаки совместимости, а не клиенты, партнеры или подтвержденные договором интеграции. Конкретная готовность обсуждается отдельно под ваш контур.
Системы задач и Kanban
Jira
Plane
Trello
Asana
Linear
ClickUpMonday.comYouTrack
Azure Boards
GitHub Projects
GitLabYandex TrackerKaitenWEEEKYouGilePyrusMegaplanPlanfixBitrix24Модели и AI-агенты
Claude
Codex
GeminiGLMKimi
DeepSeek
Qwen
MistralGrokLlama
Ollama
GitHub CopilotGigaChatYandexGPTMWS AIЛокальный, приватный или облачный ИИ-контур
Конфигурация зависит от доступных API, политик доступа, требований к данным и зрелости текущего SDLC.
Поверх облачного стека
Контур работает на существующих облачных моделях и сервисах компании без переноса инфраструктуры.
Гибридный контур
Часть этапов остается в облаке, чувствительные - внутри периметра компании. Границы задаются политиками доступа.
Полностью приватный контур
Локальный ИИ-контур в инфраструктуре компании: модели, репозитории и оркестрация без выхода данных наружу. Поддерживаются локальные и российские модели.
Как начать
- 1Выбрать один повторяемый поток поставки ПО.
- 2Зафиксировать исходные метрики и обязательные проверки.
- 3Начать с режима «С поддержкой AI».
- 4Передать стабильные этапы на «AI-автопилот».
- 5Оставить финальное решение человеку.
Частые вопросы
Программа перехода к AI-native разработке
Диагностика и маршрут перехода
Оценка текущих SDLC и DevOps, ограничений, рисков и базовых метрик. Поэтапный план внедрения.
AI-native инженерная среда
Подбор моделей и агентов, подключение репозиториев, CI/CD и системы управления задачами, включая полностью приватное развертывание.
Процессы и организационная модель
Роли, зоны ответственности, контрольные точки и структура команд для нового способа поставки.
Раскрытие потенциала senior-специалистов
Переход от ручного исполнения к архитектуре, постановке задач, качеству и управлению AI-командами на реальных потоках компании.
Контроль и измеримый эффект
Правила качества и безопасности, базовые и целевые метрики, регулярное улучшение контура по данным.
Сопровождение промышленной эксплуатации
Наблюдаемость, разбор исключений, обновление политик и моделей, обучение новых участников без потери управляемости.
Можно начать с одного потока разработки или собрать полную программу перехода.
Обсудим ваш контур разработки
Покажите один типовой поток - разберем, где AI даст ускорение, а где должны остаться обязательные человеческие решения.