AI уже изменил правила.
Мы строим по новым.
Production-системы в 2–3 раза быстрее классической разработки. Опыт команды в инженерной разработке — с 2012 года, AI-native подход — с 2023-го.
10+ лет в IT50+ проектовSenior-командаPrivate-firstNDA по умолчанию
Знакомство
Мы — DevNeuroX. Делаем системы, в которых нельзя ошибаться.
Опыт команды в инженерной разработке — с 2012 года, более 50 завершённых проектов в разных индустриях. От документооборота для государственных структур и систем экологического мониторинга с аппаратной частью — до VR-симуляторов для Oculus и SaaS-платформ для стартапов. Два мира — гос и стартапы. Наши инженеры работают в обоих более 13 лет.
DevNeuroX — студия, в которой мы объединили накопленный опыт команды с AI-native подходом. AI-инструменты встроены в работающую инженерную команду, а не наоборот — мы не «новый AI-стартап без бэкграунда». Поэтому делаем не «прототипы за выходные», а production-системы — те же что и 10 лет назад, только в 2–3 раза быстрее и в 2–3 раза дешевле.
Сегодня у нас два продукта — заказная AI-native разработка и линейка AI-агентов для бизнеса. О них следующие главы.
Год — начало практики команды
Лет инженерного опыта команды
Завершённых проектов
Два продукта — одна инженерная экспертиза.
Мы не «делаем всё подряд». Есть два направления, в каждом из которых у нас глубокая экспертиза и отработанный процесс. Оба основаны на AI-native подходе: senior-команда плюс AI-инфраструктура.
01 · Заказная разработка
AI-native разработка
Кастомные продукты под бизнес-задачу: MVP за 4–6 недель, SaaS-платформы, мобильные приложения, бэкенд и интеграции, миграции legacy. Senior-команда + AI = качество классической инженерии плюс скорость, которая раньше была невозможна.
02 · Готовые направления
AI-агенты для бизнеса
Не «нейросеть в чате», а сотрудник для одного процесса. 8 направлений: от продаж и поддержки до тендеров и engineering governance. Каждый агент — отработанный контур: подключение к данным клиента, правила, тестирование, сопровождение.
Часто заказчики начинают с одного направления, а через 6 месяцев подключают второе. Например: сначала разработали SaaS-платформу, потом добавили Support-агента для клиентов и Sales-агента для отдела продаж. Или: сначала пилот Sales-агента в существующем продукте, потом полное переделывание продукта в AI-native подходе.
Что мы уже сделали.
Клиенты обычно под NDA, поэтому показываем отрасль, задачу и измеримый эффект. Два публичных проекта (Цифровой Падел, экологический мониторинг) — для понимания диапазона: от продуктового VR-стартапа до промышленной регулируемой системы.
Ещё 45+ проектов под NDA
Хотите кейсы из вашей отрасли — пришлём релевантные.
За 13+ лет инженерной практики команды — больше 50 проектов в разных индустриях: финтех, retail, регионы, e-commerce, промышленность, спорт. Большинство под NDA, поэтому публикуем только согласованное. Напишите, в какой вы отрасли и какая задача — пришлём релевантные кейсы и контакты прошлых клиентов под рекомендацию.
Шесть принципов — одинаковых для разработки и для агентов.
Мы много раз видели как «технически правильный» проект проваливался из-за неправильного процесса работы. Эти шесть принципов — то, что наша команда выработала за 13+ лет инженерной практики и применяет одинаково и в разработке, и в агентах.
Senior + AI, не «дешёвая команда из джунов»
Ускорение даёт не «AI пишет код», а senior-инженер с AI-инструментами. Архитектура, безопасность, бизнес-логика — за человеком. AI убирает рутину профессии: boilerplate, типы, тесты, документацию.
Прозрачность с первой недели
Кликабельный прототип появляется в первые 7 дней. Weekly engineering brief, видимость прогресса в реальном времени, никакого «чёрного ящика до приёма». Заказчик правит идею пока она дешёвая, а не после написанного кода.
Исходники остаются у вас
Весь код, документация, инфраструктура — собственность клиента. Открытый стек (PostgreSQL, Docker, типовые языки) — без vendor lock-in. Можно развивать in-house или сменить подрядчика, не переписывая с нуля.
Конкурентные цены
MVP — от 1,2 млн ₽ (в классической модели — 3–5 млн). Пилот AI-агента — от 250 тыс ₽. Полноценное внедрение — от 500 тыс ₽. Не «дёшево любой ценой», а реалистично за production-уровень. На пилоте даём честную оценку под вашу задачу, не «вилку из воздуха».
Не vibe coding, не no-code
Vibe coding — для прототипов на выходных. No-code (Tilda, Bubble) — для лендингов и простых форм. У нас — production-системы, на которых работает бизнес: c архитектурой, безопасностью, тестами, документацией. Это разные категории и разные риски.
AI-агент сопровождения в подарок
При заказе AI-native разработки Engineering Governance Agent подключается бесплатно во время проекта: weekly brief, проектная память, фиксация архитектурных решений. После запуска — стандартное сопровождение от 40 тыс ₽/мес.
Четыре отличия — от других AI-студий на рынке.
AI-студий сейчас много. У большинства одна общая проблема: они появились в 2024 году и не имеют инженерного опыта до AI. Это становится видно на первом сложном проекте. Вот чем мы отличаемся.
13+ лет инженерного опыта — это не «новый AI-стартап»
AI-стартапов в 2024-2025 стало много, и большинство — без инженерного бэкграунда. Они умеют делать промпты, но не знают как делать system design под нагрузку, как закрывать compliance, как разбираться с банковским legacy. Наша команда пришла в AI-native из инженерии, а не из стартапа: инженерная практика — с 2012 года. Это важно когда речь о production-системах, на которых работает бизнес.
Два мира — гос-разработка и стартапы
Большинство студий работают в одном из миров. Наши инженеры — в обоих более 13 лет. Это даёт нам понимание: где нужна корпоративная дисциплина и аудит, а где — стартап-скорость и итерации. Когда заказчик приходит с задачей, мы видим к какому миру она ближе и выбираем правильный темп.
Делаем не только web — есть hardware-опыт
Систему экологического мониторинга мы делали с аппаратной частью: датчики, шлюзы, передача данных, сертификация. VR-симулятор Цифровой Падел — с патентующимся Smart Racket Adapter. Это не «студия которая только сайты». Если задача требует выйти за пределы веб-стека — мы это делаем.
AI-native — это поведение, а не услуга
У нас нет «отдела разработки» и «отдела AI». Каждый инженер в команде работает с AI-инструментами как с частью повседневной работы. Это не «давайте подключим AI к проекту» — это базовая модель того, как у нас написан каждый pull request, каждая миграция, каждый тест. Поэтому ускорение — не разовое, а системное.
Поговорите с AI-агентом прямо здесь, на странице.
Справа — рабочий AI-агент Business Requirements Document, один из тех, что мы делаем под заказ. Это не запись и не симуляция: настоящий production-агент, работающий прямо в этой странице.
Как пользоваться
- 01Расскажите коротко о задаче или продукте, который хотите запустить.
- 02Агент задаст уточняющие вопросы — отвечайте свободно, как в обычном разговоре.
- 03В конце он соберёт структурированный бриф, который можно скачать или передать в форму.
- 04По брифу мы вернёмся с реалистичной оценкой сроков и бюджета.
Технические детали
Агент построен на нашем production-stack: streaming-ответы, контекстная память сессии, RAG по нашей базе. Под капотом — современная LLM, обёрнутая в инженерный слой контроля качества. Это пример того, что мы внедряем клиентам как Personal или Business-агента.
Агент печатает…
Помогаем не просто внедрить — научиться пользоваться AI правильно.
Через 2–3 года AI-инструменты будут стандартом работы в инженерных и бизнес-командах. Кто начнёт разбираться сейчас — получит конкурентное преимущество, которого не будет у поздних игроков. Поэтому у нас есть отдельное направление: обучение команд клиентов, чтобы AI-инструменты и агенты не становились «игрушкой на 3 месяца», а превращались в часть рабочего процесса.
Корпоративные программы внедрения AI в разработку
Для инженерных команд компании, которые хотят перейти на AI-native подход. Программа 2–4 недели: разбор стека команды, подбор AI-инструментов под задачи, обучение работе с ними, выход на регулярное production-использование. Не «теоретический курс», а реальный сдвиг в работе команды.
CTO, тимлиды, разработчики · команды 5–50+ человек
Онбординг команды клиента по работе с AI-агентами
После того как мы внедрили вам Sales, Personal, Support, RAG или другого агента — обучаем вашу команду грамотно с ним работать. Как корректировать сценарии, как писать промпты для типовых задач, как разбирать сложные кейсы, как давать агенту обратную связь, чтобы он улучшался. Без этого даже хорошо внедрённый агент через 3 месяца «забрасывается».
Операционные команды клиента · обычно после внедрения агента
Ментор-сессии «с чего начать с AI» для руководителей
Короткие индивидуальные сессии с CEO, CTO, владельцами бизнеса: какие AI-инструменты реально работают, с чего начать в вашей компании, как связать AI с бизнес-целями, как не потратить бюджет на «попробовать что-то модное». Сессии — 90 минут, с конкретным roadmap на выходе.
CEO, CTO, собственники · 90-минутные сессии
Открытые обучающие материалы в Telegram-канале
Бесплатная колонка в нашем Telegram-канале @dxaiblog. Разборы AI-инструментов, практики из реальных проектов, ошибки и как их избегать, обзоры новых моделей и платформ. Подписаться может любой — и инженер, и собственник, и продакт. Это публичная часть обучения, без обязательств.
Все, кто разбирается в AI · публичный канал · бесплатно
Стоимость обучения обсуждается индивидуально — зависит от размера команды, формата (онлайн/гибрид/корпоративный визит), глубины программы и того, нужна ли вам разработка процесса с нуля или сопровождение уже имеющегося.
Если хотите начать с малого — подпишитесь на Telegram-канал @dxaiblog. Все материалы там — бесплатные. Это и есть наша «нулевая ступень» обучения.
Опишите задачу — скажем, что реально можно сделать
Ответим в течение 2 часов в рабочее время. На пилоте расскажем где именно агент окупится, а где лучше не пытаться.