Скорость
AI-агенты пишут код, тесты и документацию параллельно, поэтому MVP получается за недели, а не за месяцы.
Кто мы и как работаем
AI-driven development: быстрее, качественнее, без лишних затрат
Качество
Каждое изменение проходит автоматические тесты и ревью агентом и человеком, а ход работы прозрачно виден в трекере.
Небольшая команда, много агентов
Несколько инженеров (команда до 5 человек) управляют десятками AI-агентов. Скорость как у большой студии, а затраты как у маленькой команды.
Критичные части — безопасность, авторизация и хранение данных — пишут вручную наши инженеры. AI-агенты к ним не имеют доступа и не видят этот код и данные.
Шаги работы
- 01
Задача
Разбираем процессы и данные, фиксируем, что считать результатом.
- 02
ТЗ согласуем по пунктам
Каждый пункт заказчик принимает или правит.
- 03
Прототип за несколько дней
Показываем работающую версию, а не картинки.
- 04
Пилот
Проверяем систему на реальных пользователях и данных.
- 05
Запуск
Разворачиваем и обучаем команду заказчика.
- 06
Поддержка
Сопровождаем и развиваем систему.
ТЗ · CRM для сети студий
23 из 31
- 4.1Вход по номеру телефона и коду из СМСПринято
- 4.2Роли: владелец, администратор, преподавательПравка «Добавить роль бухгалтера с доступом только к оплатам»
- 4.3Выгрузка отчёта по оплатам в ExcelПринято
- 4.4Напоминание об оплате за 3 дня в Telegram ПринятьПравить
Кейсы Что мы уже сделали
Данные условные
Сеть спортивных школ
UniDesk
Единая платформа управления школой: продажи, расписание, абонементы, оплаты, зарплаты и кабинеты для каждой роли.
Администрируется AI-агентом через собственный MCP-сервер. Демонстрируем вживую.
- ≈90площадок
- ≈1700клиентов
- 20+интеграций
Рынок Аналоги делают команды 38–≈500 человек за 10+ лет, у нас до 5. 1 2 3
- TypeScript
- Docker
- MCP
- Отрасль
- Сеть спортивных школ.
- Задача
- Заменить amoCRM, таблицы и мессенджеры одной системой, которая ведёт весь путь клиента от заявки до продления абонемента.
- Что внутри
-
- Продажи. CRM с воронками и визуальным редактором этапов, автораспределение лидов с контролем сроков, пробные занятия с онлайн-записью, возврат отказников и NPS-опросы.
- Занятия. Группы, расписание с повторами, посещаемость, замены тренеров, домашние задания и тренировочные планы.
- Клиенты. Абонементы, пакеты занятий, заморозки, лагеря, кабинет родителя и ученика, электронная подпись договоров.
- Деньги. Отчёты о движении денег и о прибылях и убытках, долги, автоматические и регулярные счета, рассрочки, оплата через СБП, расчёт зарплаты тренеров.
- Коммуникации. Telegram, MAX, VK, WhatsApp, Avito, IP-телефония, push-уведомления и email.
- Маркетинг. UTM-метки, расходы на рекламу, окупаемость рекламы, Яндекс Метрика, дашборды для каждой роли.
- Магазин. Мерч клуба с доставкой через СДЭК.
- Платформа. На одной установке работают несколько школ, есть 12 ролей с гибкими правами, журнал действий и мобильная версия.
AI-агент управляет организацией
Вся логика школы оформлена как база знаний для AI: роли, сценарии, правила и журнал действий. Через собственный MCP-сервер агент администрирует систему: читает данные и выполняет действия от имени администратора. Демонстрируем вживую по запросу.
- ≈90площадок
- ≈190групп
- 6600+занятий в расписании
- ≈1700клиентов
- 450автотестов
- 20+интеграций
Стек TypeScript, Docker
Сравнение с рынком
Похожие платформы делают команды от 38 до ≈500 человек за 10+ лет: у АльфаCRM 38 сотрудников, у Jackrabbit ≈110, у Brightwheel ≈500 и $88 млн инвестиций. Агентство оценило бы такую систему в ≈$400–700 тыс. и 9–12 месяцев. У нас команда до 5 человек плюс AI-агенты.
Источники: АльфаCRM, Jackrabbit, Brightwheel, оценка агентства
Кадры из тренажёра
Обучение водителей спецтехники
SnowCleaner
3D-тренажёр снегоуборочной машины: снег деформируется на GPU, отвал, щётка, реагенты и настоящий пульт по CAN-шине.
- 147/157задач закрыто
- 1/месрелиз с июля 2026
- ≤5человек в команде
Рынок Производители тренажёров: 25–≈190 человек и 20–50 лет истории, установка стоит $360–600 тыс. 1 2 3 4
- Unity
- C#
- GPU
- CAN
- Отрасль
- Обучение водителей коммунальной спецтехники.
- Задача
- Дать водителям отрабатывать уборку снега на реалистичной трассе без риска и без расхода топлива и реагентов.
- Что сделали
- 3D-симулятор на Unity с реалистичной физикой снега и техники, пульт управления с отвалом, щёткой и подачей соли и песка, задания с оценкой качества уборки и HUD с показателями. Каждый месяц выпускаем отчёт о прогрессе с видео.
- 157задач, из них 147 закрыто
- ежемесячнорелизы с июля по октябрь 2026
- ≤5человек в команде
Стек Unity, C#, GPU, CAN-шина
Сравнение с рынком
У производителей тренажёров от 25 до ≈190 человек и 20–50 лет истории (Форвард, Virage Simulation, Doron, FAAC). Дорожные службы США платят $360–600 тыс. за одну установку. Мы сделали деформацию снега на GPU и физический пульт с той же шиной CAN, что в машине, командой до 5 человек с ежемесячными релизами.
Источники: Форвард, Virage, Doron, FAAC, NCDOT $360K, Montana DOT $600K
Как устроен снег
- Снег — это карта толщины слоя на видеокарте. Поэтому он реагирует на технику в реальном времени и не тормозит симулятор.
- Отвал не стирает снег, а сдвигает его. Колёса оставляют колею, отвал срезает слой и откладывает сбоку валок, как на настоящей дороге.
- Щётка дочищает остатки. Обороты у неё регулируются, после отвала остаётся тонкий слой, после щётки — чистый асфальт.
- Реагенты ложатся с заданными параметрами. Соль, песок или смесь разлетаются с вращающегося диска с заданной шириной и плотностью, например 9 м и 80 г/м².
- Качество уборки считается автоматически. Система измеряет долю очищенной площади, и задание засчитывается примерно при 95% убранного снега.
- Огромная карта не тормозит. Она разбита на участки, и активны только те, что вокруг машины, так что симулятор стабильно работает на обычном ПК.
- Управление идёт с настоящего пульта и джойстика через CAN-шину (это шина связи, как в машинах), то есть оператор тренируется на тех же органах управления, что и в кабине.
Строительный надзор · GovTech
BuildWatch
Нейросеть находит технику на фото с камер и сверяет с графиком работ, а инспектор подтверждает каждый сигнал.
- ≈1 нед.до прототипа
- 8классов техники
- 0,87mAP@50
Рынок Пример быстрой разработки: прототип с нейросетью, прогнозом и AI-ассистентом за неделю.
- Next.js
- FastAPI
- YOLO
- PyTorch
- Docker
- Отрасль
- Строительный надзор, GovTech. Задача городского органа строительного надзора.
- Задача
- Инспекторы вручную сверяют кадры с камер с графиком работ. Это долго, и сигналы об отставании приходят поздно.
- Что сделали
- Нейросеть находит на фото технику (8 классов, от экскаватора до автокрана) и сверяет её с этапом графика на эту дату. Правила ловят несоответствия, например кран в момент отделки фасада, а инспектор подтверждает или отклоняет каждый сигнал. Есть карта объектов, прогноз отставания, импорт графика из Excel, отчёт в PDF и AI-ассистент. Ассистент отвечает со ссылками на данные, а сдвинуть сроки может только после подтверждения человеком.
- ≈1неделя от нуля до рабочего прототипа
- 8классов техники, 6 типов объектов
- 0,87mAP@50 детектора на тестовой выборке
Стек Next.js, FastAPI, YOLO, PyTorch, Docker
Пример быстрой разработки
Рабочий прототип с нейросетью, прогнозом и AI-ассистентом мы собрали примерно за неделю. Так же быстро можем проверить вашу идею на реальных данных, прежде чем вкладываться в полный проект.
Жилое строительство
FlatBuilder
Генератор раскладывает типовой этаж на квартиры под заданную квартирографию, с окнами, дверями и мебелью. Агентное моделирование.
- минутывместо дней на вариант
- ≈6%отклонение от квартирографии
- до 4комнат
Рынок Аналоги: команды 14–≈180 человек и ≈$3–22 млн инвестиций, Spacemaker продан за $240 млн. 1 2 3
- Python
- Shapely
- PyQt5
- FastAPI
- Отрасль
- Жилое строительство и архитектура.
- Задача
- На ранней стадии проектирования архитектор вручную раскладывает квартиры под нужную квартирографию, и каждый вариант стоит дней работы.
- Что сделали
- На вход подаются контур здания, секции, лестницы и лифты и нужная доля студий и квартир до 4 комнат. Генератор сам режет этаж на квартиры и комнаты, ставит окна и двери, расставляет мебель и выравнивает кухни и санузлы друг над другом по этажам. Первый этаж делает нежилым, а невыполнимые входные данные корректирует. Каждый вариант можно перегенерировать и выгрузить в PDF, есть REST API. Внутри алгоритм поиска раскладки по сетке и агентное моделирование.
- минутына вариант этажа вместо дней ручной работы
- ≈6%среднее отклонение от квартирографии
- до 4комнат, от студий до четырёхкомнатных
Стек Python, Shapely, PyQt5, FastAPI
Сравнение с рынком
Генерацию планировок на рынке делают команды от 14 до ≈180 человек с инвестициями от ≈$3 млн до $22 млн (Finch, Maket, TestFit), а Autodesk купила Spacemaker за $240 млн. Наш генератор сделала команда до 5 человек.
Источники: Finch, Maket, TestFit, Spacemaker
Производитель насосного оборудования
Подбор насосных станций
Подбор насосов по кривым, сборка станции, цена и ТКП со схемой за минуты вместо ручного расчёта в Excel.
- тысячиТКП сформировано
- 592модели насосов
- с 2025в продакшене
Рынок Отраслевые конфигураторы делают команды до ≈250 человек, внедрение стоит ≈€120–500 тыс. 1 2
- Django
- PostgreSQL
- React
- TypeScript
- Отрасль
- Производитель насосного оборудования для отопления и водоснабжения.
- Задача
- Инженер подбирал насосы по кривым и считал станцию вручную по Excel-таблицам. Это долго, и в расчётах бывали ошибки.
- Что сделали
- По расходу, напору, среде и числу рабочих и резервных насосов система подбирает насосы и строит их характеристики с рабочей точкой. Потом собирает станцию целиком (шкаф управления, коллекторы, арматура, баки), считает цену, вес и габариты и выпускает ТКП на 3–4 страницы со схемой. Есть личные кабинеты, админка с настройкой оформления, редактор базы и импорт каталога из Excel.
- тысячисформированных ТКП
- 592модели насосов, ≈5 400 точек кривых
- с 2025работает в продакшене
Стек Django, PostgreSQL, React, TypeScript, генерация PDF
Сравнение с рынком
Отраслевые программы подбора насосов развивают с 1986–2000 годов команды до ≈250 человек (PUMP-FLO, Intelliquip, Tacton), а внедрение такого конфигуратора для одной линейки продуктов стоит ≈€120–500 тыс. Мы сделали подбор, конфигуратор станции и автоматическое ТКП командой до 5 человек.
- Отрасль
- E-commerce: продавцы на Wildberries, Ozon и Яндекс Маркете.
- Задача
- Селлер видит выручку в кабинетах маркетплейсов, но не видит реальную прибыль: комиссии, логистика, хранение, возвраты и штрафы съедают маржу, а данные разбросаны по отчётам и 1С.
- Что сделали
- Сервис управленческого учёта: ДДС и ОПиУ кассовым методом и методом начисления, план-факт с прогнозом, юнит-экономика по каждому SKU, импорт из 1С и Excel. Учтены комиссии, логистика, хранение, возвраты и штрафы Wildberries, Ozon и Яндекс Маркета. AI-агент работает с данными по запросу на русском, а опасные действия выполняет только после подтверждения.
- 3маркетплейса: WB, Ozon, Яндекс Маркет
- 2метода учёта: кассовый и начисления
- SKUюнит-экономика по каждому товару
Стек Django, PostgreSQL, Next.js
Связаться
Обсудим ваш проект
Расскажите о задаче, и мы предложим, как быстро проверить идею на работающем прототипе.