AI-native разработка: первый рабочий прототип от 7 дней.
Мы собираем MVP, SaaS-продукты и внутренние системы через агентный workflow: AI ускоряет код, тесты, документацию и проверки, а senior-инженеры держат архитектуру, безопасность и бизнес-логику.
Не обещаем production за неделю. За 7 дней показываем рабочий контур, на котором можно проверить гипотезу.
10+ лет в IT50+ проектовSenior-командаPrivate-firstNDA по умолчанию
Самый быстрый ответ — в Telegram. Опишите задачу, ответим за 30 минут.
Написать в TelegramЧем это отличается от классической разработки
Мы не считаем классическую разработку плохой. Просто часть работы, которую раньше делали вручную неделями, теперь можно отдавать агентам — под контролем инженера.
Классическая разработка
- · Команда вручную проходит весь путь: анализ, код, тесты, документация, правки.
- · Первый прототип часто появляется через 6–12 недель.
- · Много бюджета уходит на повторяющиеся задачи и типовую реализацию.
- · Качество зависит от процессов ревью, тестирования и уровня команды.
- · Поддержка часто проектируется уже после первого релиза.
AI-native разработка
- · Команда: senior-инженер + агентный workflow + точечные специалисты при необходимости.
- · Первый рабочий контур можно получить за 1–2 недели.
- · Больше бюджета уходит на архитектуру, бизнес-логику, UX и интеграции.
- · Агент помогает писать код, тесты и документацию, но решения проверяет инженер.
- · Поддержка, логирование и развитие закладываются в архитектуру с первого этапа.
Где AI-native раскрывается.
AI-native подход даёт максимальный эффект там, где скорость важна, но нельзя жертвовать архитектурой, безопасностью и поддержкой.
Продуктовые команды и founder-led проекты
Нужно быстро собрать MVP, проверить гипотезу, показать рабочий контур инвесторам, команде или первым клиентам.
B2B SaaS и платформы
Личные кабинеты, подписочные продукты, маркетплейсы, дашборды, интеграции, роли, платежи, API и бэкенд-логика.
Внутренние системы компаний
CRM-модули, операционные кабинеты, отчётность, документооборот, бэкофис, инструменты для сотрудников и руководителей.
Enterprise и регулируемые отрасли
Когда важны безопасность, роли, журнал действий, приватный контур, SLA, интеграции с legacy и контролируемый rollout.
Legacy-модернизация
Когда старую систему нельзя просто выбросить, но её нужно развивать, документировать, покрывать тестами и постепенно переводить на современный стек.
От задачи до первого релиза — 5 шагов
Описание задачи
АГЕНТ + ЧЕЛОВЕК
Начинаем с короткого разговора: агент помогает собрать вводные, а инженер проверяет, где цель, ограничения, данные, интеграции и критерии готовности.
Техническое задание
СТАРШИЙ ИНЖЕНЕР
Превращаем описание в техническое задание: что строим, как считаем готовность, какие ограничения.
Сборка кода
АГЕНТ
Агент готовит код, тесты и техническую документацию. Инженер дробит задачу, задаёт рамки и проверяет, что мы собираем именно нужный продукт.
Проверка качества
СТАРШИЙ ИНЖЕНЕР
Старший инженер проверяет архитектурные решения, безопасность, читаемость кода. Не просто «работает / не работает».
Релиз
АГЕНТ + ЧЕЛОВЕК
Выкатываем первый рабочий релиз: с инструкцией, понятными ограничениями и списком следующих улучшений.
Что вы получите в первые 7 дней
7 дней — это не обещание «готового бизнеса под ключ». Это короткий спринт, чтобы быстро увидеть рабочую механику продукта и принять решение: развивать, менять или остановить.
- ✓ Рабочий контур веб-приложения, сервиса или внутреннего инструмента
- ✓ 1–3 ключевых пользовательских сценария, которые можно пройти руками
- ✓ Черновая архитектура: данные, роли, интеграции, ограничения
- ✓ Репозиторий с кодом, инструкцией запуска и списком технических решений
- ✓ План следующего этапа: что нужно для пилота или production
7 дней
до первого рабочего прототипа
AI-native workflow
код, тесты, документация быстрее
1–2
опытных инженера в проекте
Когда разработке нужен управленческий слой.
AI-native подход полезен не только для скорости. Он помогает сделать разработку прозрачной: фиксировать решения, держать проектную память, видеть риски и не зависеть полностью от одного CTO или tech lead.
- ▪Проектная память между чатами, задачами, PR и документацией.
- ▪Daily / weekly engineering brief для CEO и CTO.
- ▪Риски по срокам, блокерам и зависимостям — до дедлайна, а не на статусе.
- ▪Handover при смене лида или команды — контекст не уходит с человеком.
- ▪Changelog и release notes без ручной сборки.
Переводим старую систему на современный стек
Если у вас система, которая «как-то работает», но её страшно трогать, мы не предлагаем переписать всё одним рывком.
Сначала разбираем текущую механику, фиксируем критичные сценарии, строим слой тестов и переносим систему частями — рядом с рабочим продуктом.
частями
миграция без «большого взрыва»
тесты
перед переписыванием критичной логики
без остановки
переход рядом с рабочей системой, где это технически возможно
Интеграции без лишней боли
Подключаем внешние системы аккуратно: через API, webhooks, очереди, файлы или закрытый контур.
Подключаем CRM, платежи, почту, мессенджеры, аналитику, AI-модели и внутренние системы.
Если готового API нет — проектируем обходной безопасный сценарий.
Сразу закладываем роли, права доступа, логи и обработку ошибок.
Работаем в облаке или в вашем периметре — если это нужно по безопасности.
Кто за что отвечает в нашей команде
Агент делает
- → Пишет повторяющийся код
- → Создаёт первичные тесты
- → Сверяет с техническим заданием
- → Готовит документацию из кода
- → Готовит миграции базы данных
- → Готовит код интеграций
Инженер делает
- → Принимает архитектурные решения
- → Решает, какой подход выбрать
- → Проверяет качество кода
- → Проверяет безопасность
- → Думает о масштабировании
- → Говорит с заказчиком
Что конкретно мы можем разработать
AI-native подход — это не отдельный тип продукта. Это способ быстрее и качественнее собирать обычные бизнес-системы: MVP, SaaS, кабинеты, интеграции, внутренние инструменты и AI-функции.
Мы не продаём «разработку вообще». Берём проекты, где есть бизнес-процесс, продуктовая гипотеза или инженерная система, которую можно довести до рабочего контура и дальше развивать.
MVP и SaaS-продукты
Собираем первые версии продуктов: личные кабинеты, админки, подписочные сервисы, маркетплейсы, B2B-платформы, инструменты для внутренних команд.
Внутренние бизнес-системы
Разрабатываем системы под процессы компании: CRM-модули, панели управления, документооборот, операционные кабинеты, отчётность, рабочие места сотрудников.
Интеграции и автоматизация
Соединяем продукт с CRM, ERP, платёжками, почтой, мессенджерами, аналитикой, складами, таблицами, API партнёров и внутренними базами. Особенно полезно, когда компания уже использует несколько систем, но данные и статусы живут отдельно.
AI-функции внутри продукта
Встраиваем AI туда, где он реально нужен: поиск по документам, генерация черновиков, классификация обращений, анализ данных, ассистенты для сотрудников и клиентов.
Legacy-модернизация
Разбираем старые системы, документируем логику, покрываем критичные сценарии тестами и постепенно переносим продукт на современный стек — с контролем технического долга и минимизацией простоев продакшена.
Админки, dashboards и backoffice
Делаем интерфейсы, где команда управляет данными, заявками, пользователями, документами, процессами и метриками без ручной возни в таблицах.
Стек, с которым мы работаем
Мы не привязаны к одному фреймворку ради фреймворка. Выбираем стек под задачу, команду клиента, требования к безопасности и дальнейшую поддержку.
Frontend
- React
- Next.js
- TypeScript
- Tailwind CSS
- shadcn/ui
- Vite
Делаем быстрые интерфейсы, личные кабинеты, админки, dashboards и клиентские приложения.
Backend
- Node.js
- NestJS
- Python
- FastAPI
- Django
- REST API
- GraphQL
- WebSocket
Собираем API, бизнес-логику, фоновые задачи, интеграции, очереди и сервисы обработки данных.
Базы данных и хранилища
- PostgreSQL
- MongoDB
- Redis
- ClickHouse
- S3-compatible
- Supabase
- vector DBs
Проектируем хранение данных, поиск, логи, аналитику, файловые хранилища и RAG-контуры.
AI / LLM
- OpenAI
- Anthropic
- локальные модели
- embeddings
- RAG
- agent workflows
- prompt/context engineering
Встраиваем AI в продукт как управляемую функцию: с ролями, логами, ограничениями и human-in-control.
Инфраструктура
- Docker
- CI/CD
- Linux servers
- облачная инфраструктура
- monitoring
- backups
- private deployments
Можем запускать в облаке, на выделенном сервере или внутри периметра клиента.
Интеграции
- CRM
- ERP
- Telegram
- платёжные системы
- Google Workspace
- Bitrix24
- amoCRM
- 1C
- webhooks
- external APIs
Если готового API нет — проектируем безопасный обходной сценарий.
Пять принципов, по которым мы принимаем решения
Релиз важнее презентации
(Ship > Slide)
Рабочий продукт ценнее красивого слайда. Мы стремимся как можно раньше показать то, что можно потрогать.
AI — рабочая среда, не волшебная кнопка
(Agent-Native)
Агенты помогают писать код, тесты, документацию и проводить проверки. Но они не заменяют инженерное мышление.
Сначала приватность
(Private-first)
Данные, код и интеллектуальная собственность клиента изолированы. Где нужно — работаем в вашем периметре.
Честная скорость
(Honest Velocity)
Мы ускоряемся за счёт агентного workflow и отсутствия лишних звеньев, а не за счёт хаоса и срезания углов.
Решения за человеком
(Human-in-control)
AI предлагает, собирает и проверяет. Архитектура, безопасность и финальное решение остаются за senior-инженером.
Наш фильтр: честно, экспертно, смело
Мы не делаем вид, что AI — это волшебная кнопка. И не делаем вид, что старые процессы будут жить вечно.
Наша работа — разобрать продукт, процесс или внутреннюю боль до механики и собрать заново: быстрее, проще, с AI-агентами и инженерным контролем.
Честно
Если это прототип — называем прототипом. Если нужен пилот — говорим прямо. Если задача не для нас — не берём «ради денег».
Экспертно
Думаем про архитектуру, данные, интеграции, безопасность, роли, логи, поддержку и стоимость владения.
Клиент-safe
AI ускоряет работу, но не уходит в автопилот. Код, доступы, релизы и ключевые решения проходят человеческий контроль.
Смело
Мы не приходим «оцифровать хаос». Мы приходим разобрать старый процесс и собрать новый — без лишней бюрократии и театра.
Четыре уровня — выбираете, какой вам нужен
Быстрый прототип
Срок: от 7 дней
Бюджет: 350–800 тыс. ₽
Рабочий контур под одну гипотезу: интерфейс, ключевая логика, простой backend, демо на тестовых данных.
Кому: Если нужно быстро проверить идею, показать механику команде или понять, стоит ли идти в полноценную разработку.
Продуктовый пилот
Срок: 3–6 недель
Бюджет: 800 тыс. – 2 млн ₽
Пилот на реальных данных и сценариях: роли, интеграции, базовая безопасность, логи, обратная связь пользователей.
Кому: Если гипотезу нужно проверить в рабочем процессе, а не только в демо.
Production-разработка
Срок: от 2 месяцев
Бюджет: от 2 млн ₽
Продукт или внутренняя система, готовая к реальным пользователям: архитектура, тесты, мониторинг, документация, поддержка.
Кому: Если нужен не прототип, а система, на которую можно опереться.
Корпоративный контур
Срок: от 3 месяцев
Бюджет: от 3 млн ₽
Системы с повышенными требованиями к безопасности, интеграциям, SLA, доступам, аудитам и работе в периметре клиента.
Кому: Enterprise, regulated industries, сложные внутренние процессы.
Вилки — ориентир для типовых проектов. После короткого разбора задачи даём реалистичную вилку и объясняем, от чего зависит бюджет. Без типовых пакетов «50/100/200 тысяч», которые ничего не отражают.
Если ваша задача попадает сюда — скажем сразу
Мы не берём задачи, в которых не сделаем хорошо — и не возьмём «ради денег». Если попадаете в один из пунктов ниже, сразу подскажем, к кому имеет смысл обратиться вместо нас.
- ✗ Hardware, embedded и микропрограммы устройств
- ✗ Ставки на спорт, гэмблинг, тёмные паттерны
- ✗ Персональные данные на публичной языковой модели — только закрытый контур
- ✗ Pixel-perfect-вёрстка без продукта, логики и инженерной задачи
- ✗ Бесконечная поддержка legacy без права на диагностику и план миграции
- ✗ Голосовые холодные звонки
Партнёрам: engineering под ваш контекст.
Если вы консультант, интегратор, digital-команда или CRM/ERP-партнёр, DevNeuroX можно подключать как AI-native engineering-команду под задачу вашего клиента.
White-label delivery
Вы ведёте клиента — мы берём техническое проектирование, разработку, интеграции, AI-агентов и поддержку.
Совместная продажа
Вместе проводим discovery, формируем пилот, защищаем техническую часть и делим зоны ответственности.
Технический пресейл
Помогаем быстро оценить задачу, риски, стек, бюджетную вилку и реалистичный первый пилот.
Pilot → production
Берём путь от короткого прототипа до production-контура: архитектура, интеграции, безопасность, журнал действий, роли, поддержка.
Фактуру по проектам передаём под NDA. Напишите, в какой отрасли — подберём релевантное.
Частые вопросы
- Как вы гарантируете качество кода, если используете AI в разработке?
- Качество не гарантируется тем, кто набирал код руками. Оно гарантируется архитектурой, ревью, тестами, проверками безопасности и ответственностью senior-инженера. AI помогает быстрее писать код, тесты и документацию, но каждый важный участок проходит человеческое ревью. Для критичной логики добавляем тесты, логирование и отдельную проверку перед релизом.
- Что с безопасностью кода и интеллектуальной собственности?
- Код пишется в нашем изолированном контуре, без отправки наружу. По запросу — работаем в вашем периметре. Все права на код передаются вам по договору, никаких скрытых лицензионных ловушек.
- Работаете по фиксированной цене или по почасовой оплате?
- Чаще по фиксированной — мы умеем оценивать объём работ через короткий разбор задачи. Почасовую оплату используем только в задачах с непредсказуемым объёмом (исследовательские работы, длительные интеграции).
- Можно встать в нашу действующую команду, не вести проект целиком?
- Да. Один-два наших инженера встают в вашу команду на 1–3 месяца и приводят с собой агентный workflow. Параллельно обучаем вашу команду работать в этом подходе.
- Что если у нас старая система, которую надо поддерживать, а не новый продукт?
- Берём. Аудит занимает примерно неделю. Дальше — постепенно переписываем критичные части агентным workflow, мигрируем тесты, отказываемся от устаревших зависимостей. См. блок «Переводим старую систему на современный стек».
- На каком технологическом наборе работаете?
- Чаще всего: TypeScript / Python в основе, базы данных на ваш выбор (PostgreSQL, MongoDB, Clickhouse), облачная инфраструктура (AWS, Yandex Cloud, ваша). AI-модели — OpenAI, Anthropic, локальные. Если стек другой — обычно подключаемся, обсудим на разборе.
- Сколько стоит первый прототип за 7 дней?
- Зависит от сложности задачи. Ориентир — 350–800 тысяч ₽ за прототип, готовый показывать пользователям. После разбора задачи даём реалистичную вилку и объясняем, от чего зависит бюджет.
Что произойдёт после заявки
Прозрачный процесс — без «пришлю КП и пропаду» и без давления на решение.
- 01
2 часа
Ответим в выбранном канале с уточняющими вопросами по задаче.
- 02
2–3 рабочих дня
Бесплатная сессия-разбор по видеосвязи (1 час), без обязательств.
- 03
5 рабочих дней
Конкретное предложение: что строим, в какие сроки, сколько стоит.
- 04
Решение go / no-go
Ваше — в любую сторону, без давления. Если не подходим — подскажем коллег.