AI для разработки ПО, который делает команду быстрее в 2 раза. Без Copilot и утечек кода в OpenAI.
AI-ревью ловит баги, security-уязвимости и нарушения стиля до сеньора. Тесты и документация — из коробки. Онбординг новичка — дни вместо месяцев. Готовые AI-сценарии под dev-команду запускаются за 2–3 недели. CTO, тимлид, сеньоры и DevOps сами настраивают стандарты и промпты — без тикета вендору.
- ◉ AI code review и security
- ⌬ Авто-тесты и документация
- ⛯ GitLab · GitVerse · Gitea · Jira
- ⛨ On-prem · код не уходит вовне
Сеньор не кодит — он ревьюит. Документации нет. Новичок месяц спрашивает «где это в коде?». Релиз откатили ночью опять.
Copilot и Cursor использовать нельзя — код уходит к OpenAI и Anthropic. ИБ и юристы против. А команда тонет в ревью, технических долгах и онбординге. Каждый второй PR ждёт тимлида три дня. Тесты не пишут «потому что некогда». Документация — в Confluence двухлетней давности.
Сеньоры тонут в PR и не кодят
Тимлид тратит 60–70% времени на ревью. PR ждёт его три дня. Junior правит по комментариям неделю. Половина замечаний — одни и те же: типизация, нейминг, отсутствие тестов, плохой логгинг.
Новый разработчик 3 месяца входит в кодовую базу
Документации нет или она устарела. ADR никто не писал. Архитектурные решения — в головах двух сеньоров. Junior спрашивает в чате и ждёт. Велосити команды падает на каждом нанятом.
Уязвимости и техдолг всплывают на проде
SQL-инъекции, утечки токенов, уязвимые зависимости, race conditions — ловятся на ИБ-аудите или инциденте. Тесты не покрывают edge-cases. Регрессии всплывают у клиента.
Не «внедрили AI для разработки». А цифры в velocity, инцидентах и качестве кода.
Каждый сценарий — с понятной экономикой. Не «улучшили процесс» — а конкретные time-to-merge, deploys/day, MTTR, покрытие тестами и нагрузка на сеньоров.
Time-to-merge на типовых PR
AI даёт первое ревью за минуты. Сеньор заходит на готовое и тратит время только на архитектурные решения. Junior учится быстрее.
Velocity команды
Сеньор кодит, а не ревьюит. Junior не ждёт. Документация и тесты генерируются. Бэклог идёт быстрее, фичи выходят вовремя.
До первого продуктивного PR новичка
AI-чат по кодовой базе. Сразу отвечает: «где это», «почему так», «как добавить». Вместо 3 месяцев в курс дела.
Багов на продакшене
AI-security review ловит OWASP, утечки секретов и уязвимые зависимости до мерджа. Авто-тесты покрывают edge-cases.
AI живёт в контуре разработки. От Git до IDE разработчика.
Подключаем ваш Git, Jira, CI/CD, документацию и мониторинг, ставим AI-агентов в конкретные процессы, отдаём управление CTO и тимлидам. Код и секреты не уходят вовне — ни в OpenAI, ни в Anthropic.
-
01
Подключаем Git, Jira, CI/CD и документацию в закрытом контуре GitLab self-hosted, GitVerse, SourceCraft, Gitea, Bitbucket DC, Gerrit, Jira DC, YouTrack, Tracker, Linear, Jenkins, TeamCity, GitLab CI, ArgoCD, Confluence, Notion, Sentry, Grafana.
-
02
Берём шаблон агента из инженерного каталога AI code review, security review, авто-тесты, авто-документация, чат по кодовой базе, помощник по CI/CD, генератор миграций, postmortem-помощник, рефакторинг. 18+ готовых сценариев.
-
03
CTO и тимлиды настраивают сами Стандарты кодирования, гайдлайны, шаблоны ревью, security-политики, лимиты автодействий, гейты CI/CD. Промпты и правила — в Git, версионируются. A/B и rollback — одним коммитом.
-
04
Разработчик видит результат там, где кодит Ревью — в PR на GitLab, чат по коду — в VS Code и JetBrains, тесты — коммитом в ветку, тревога по CI — в Mattermost или Slack, postmortem — в Confluence.
Что ускоряет инженерную команду в 2 раза.
Не продаём «российский Copilot». Даём конструктор, шаблоны и коннекторы поверх того, что уже есть — чтобы CTO и тимлид собрали ассистента под свои стандарты и кодовую базу сами, без утечки кода вовне.
No-code конструктор стандартов
Гайдлайны, шаблоны ревью, security-политики, гейты CI — визуально и в Git. Без custom-разработки.
Шаблоны под dev
18+ сценариев: ревью, тесты, доки, чат по коду, security, миграции, рефакторинг, postmortem.
Коннекторы к Git и Jira
GitLab self-hosted, GitVerse, SourceCraft, Gitea, Bitbucket DC, Gerrit, Jira DC, YouTrack, Tracker, Linear.
AI code review
Стандарты, нейминг, баги, перформанс, тесты, документация, типизация. По вашим гайдлайнам, не по абстрактному «хорошему коду».
Security review и SAST
OWASP Top 10, CWE, утечки секретов, уязвимые зависимости, IDOR, RCE, инъекции. На каждом PR до мерджа.
Авто-генерация тестов
Unit, integration, e2e по коду и спеке. Edge-cases, моки, фикстуры. JUnit, pytest, Jest, Vitest, Go test.
Авто-документация
API-доки из кода, README, ADR и runbook. Обновляется при изменении кода автоматически. Без устаревших гайдов.
Чат по кодовой базе (RAG)
«Где это в коде?», «как добавить поле в модель X?», «почему так сделано». С цитатой файла и строки.
CI/CD-помощник
Анализ упавших пайплайнов, отличие реальной ошибки от флейка, рекомендация фикса. Снижает MTTR по CI.
Помощник по инцидентам
Stack trace → список похожих инцидентов, гипотезы, предложения фикса. Авто-черновик postmortem.
Генератор миграций и скаффолда
Миграции БД, CRUD, REST/gRPC ручки, OpenAPI, фронт-формы. По вашим шаблонам и стилю проекта.
Аудит и объяснимость
Каждое действие AI — в логе. Промпты, версии модели, изменения кода. Полный аудит для ИБ и комплаенса.
Подключаемся к вашему Git, Jira, IDE и CI/CD.
Никаких «перенесите всё в GitHub». Берём ваш self-hosted GitLab, Gitea, GitVerse, Jira DC, Jenkins и TeamCity — и даём AI поверх. Webhooks, Git-нативные интеграции и LSP для IDE — из коробки.
// VCS & code review
// трекеры & PM
// CI/CD
// IDE & редакторы
// docs · monitoring · chat
AI принимает решение там, где разработчик его ждёт.
Ревью появляется в PR на GitLab через минуту после push. Чат по коду — в VS Code и JetBrains через LSP. Тесты коммитятся в ветку PR. Тревога по упавшему CI — в Mattermost с гипотезой фикса. ADR-черновик появляется в Confluence. Postmortem по инциденту собирается из Sentry и Grafana. Решение принимает разработчик там, где он уже работает.
Репозитории, PR/MR, задачи, спеки, ADR, документация, логи CI, инциденты Sentry, метрики Grafana. AI видит инженерию целиком.
Комментарий в PR, suggestion diff, коммит в ветку, обновление документации, создание ADR, задача в Jira, эскалация в Mattermost.
PR/MR в Git, IDE через LSP, чат-бот в Mattermost и Pachca, веб-кабинет, CLI, плагины VS Code и JetBrains.
18+ AI-агентов под типовые задачи инженерии.
Шаблон + ваша кодовая база = работающий агент в PR и IDE. Без многомесячного R&D. Каждый сценарий — с ROI и аудит-следом для ИБ.
AI code review на каждом PR
По вашим стандартам и style-guide. Стиль, нейминг, типизация, баги, перформанс, тесты. Junior учится быстрее, сеньор освобождается от рутины.
AI security review
OWASP Top 10, CWE, утечки секретов, уязвимые зависимости, IDOR, инъекции. Гейт на мердж: critical блокирует, high уведомляет ИБ.
Авто-генерация unit и e2e тестов
По коду и спеке — готовые тесты с edge-cases, моками, фикстурами. JUnit, pytest, Jest, Vitest, Go test, RSpec.
Чат по кодовой базе для онбординга
RAG по вашему коду и Confluence. «Где это», «почему так», «как добавить». С цитатой файла и строки. Новичок продуктивен за 3 недели.
Авто-документация и ADR
API-доки, README, runbook из кода. ADR по архитектурному решению из PR. Обновляется автоматически. Документация живёт в Git, не в Confluence двухлетней давности.
CI/CD-помощник и флейк-детектор
Анализ упавшего пайплайна за секунды. Реальная ошибка vs флейк. Гипотеза фикса и diff. Снижает MTTR по CI в 3 раза.
Помощник по инцидентам и postmortem
Stack trace и метрики → похожие инциденты, гипотезы, фикс. Черновик postmortem по шаблону blame-free. Снижает MTTR на инцидентах.
Генератор миграций и CRUD
Миграции БД, CRUD-ручки, OpenAPI-спека, frontend-формы по вашему стилю проекта. Не универсальный шаблон, а именно ваш.
AI-аналитик для CTO
Спросите голосом: «Покажи команды с падением velocity за квартал и узкие места» — цифры, график, причины и что разгрузить.
AI для разработки должен управлять тот, кто отвечает за velocity и качество кода. Не вендор и не OpenAI.
CTO знает архитектуру. Тимлид знает кодовую базу. Сеньор знает стандарты команды. ИБ знает риски. Они и настраивают AI под себя — промптами и правилами в Git, а не через тикет вендору Copilot.
AI = Copilot, который запретила ИБ
- ✕Код уходит в OpenAI и Anthropic. Юристы и ИБ против. Включить нельзя.
- ✕Универсальные подсказки «как написать REST-ручку» — но не знают вашу кодовую базу и стандарты.
- ✕Разработчик принимает галлюцинацию и тащит на прод. Бессмысленный код.
- ✕Сеньор всё равно ревьюит вручную — Copilot помогает junior писать, но не помогает ревьюить.
- ✕Не работает на C++/Rust/Embedded — тренировался на JS и Python.
AI = инструмент в руках CTO и тимлида
- ✓Код не уходит вовне. On-prem в вашем ЦОД или AiST BOX. ИБ и юристы довольны.
- ✓Дообучение на вашей кодовой базе и истории коммитов. Знает стандарты именно вашей команды.
- ✓Каждое предложение AI объясняется: цитата из style-guide, ссылка на ADR или похожий код.
- ✓Тимлид и сеньоры правят промпты и правила в Git — версионируется и ревьюится как код.
- ✓Поддержка всех языков: Python, Go, Java, Kotlin, Rust, C++, TypeScript, 1С.
Решение, которое нравится CTO, ИБ и разработчикам одновременно.
Разработка — компромисс между velocity, качеством, безопасностью и импортозамещением. AiST спроектирован так, чтобы все стороны сказали «да».
Цифры в velocity и качестве
- Velocity команды +30–50%
- Time-to-merge −50–70%
- Багов на проде −40–60%
- Время онбординга −60–75%
- Покрытие тестами +20–40 п.п.
- ROI 2–4 месяца
Безопасность и импортозамещение
- On-prem или AiST BOX в вашем ЦОД
- Код, секреты, спеки не уходят вовне
- Реестр Минцифры / КИИ-готовность
- Полный аудит запросов и промптов
- Маскирование секретов и ПДн
- Экспорт в SIEM (Kaspersky, MaxPatrol)
Управляемость и «не душно»
- Промпты и правила — в Git
- Версии, A/B, rollback моделей
- Объяснение каждого ревью
- Лимиты и тон-настройка («без душнинки»)
- Поддержка VS Code, JetBrains, Vim
- Все языки: Python, Go, Java, Rust, 1С
Вопросы, которые задают CTO и ИБ перед пилотом.
За сколько запустится первый сценарий?
AI code review и чат по кодовой базе — 1–2 недели после подключения Git. Авто-тесты и security review — 2–3 недели, нужно дообучить на ваших стандартах. CI/CD-помощник и postmortem — 3–4 недели, нужны исторические логи и инциденты.
Это Copilot? Код уйдёт в OpenAI?
Нет. AiST Dev разворачивается полностью на вашем железе или в виде AiST BOX в ЦОД. Код, секреты, спеки и ADR не покидают периметр. Никаких внешних API к OpenAI, Anthropic, Google. Можно использовать собственные LLM (открытые или дообученные).
А галлюцинации и «вредный код»?
AI даёт suggestions, а не коммитит сам. Каждое предложение объясняется цитатой style-guide или похожим местом в коде. Security-критикал блокирует мердж. Тесты запускаются на CI до принятия suggestion. Финальное решение — у разработчика и ревьюера.
Какие языки и стек поддерживаете?
Python, Go, Java, Kotlin, C#, TypeScript, JavaScript, Rust, C/C++, Swift, PHP, Ruby, Scala, 1С. Фреймворки: Spring, Django, FastAPI, Express, Next.js, Nest, Rails, Phoenix. Базы: PostgreSQL, ClickHouse, Tarantool, Yandex Database, MongoDB, Redis. Дообучаем на вашей кодовой базе и внутренних библиотеках.
А Минцифры и импортозамещение?
Платформа и модели — в реестре Минцифры. Совместимы с GitVerse, SourceCraft, Astra Linux, RedOS, Postgres Pro, Tarantool. Подходит для объектов КИИ и госкомпаний. Сертификация ФСТЭК — по запросу.
Сколько это стоит?
Подписка по числу разработчиков и сценариев или выкуп бессрочной лицензии для on-prem. Пилот — фикс с понятной экономикой на старте: считаем экономию по инженер-часам, скорости ревью, time-to-market и количеству инцидентов.
Покажем за 30 минут — какой инженерный сценарий ускорит вашу команду первым.
Заберём профиль (стек, размер команды, кодовая база, бэклог болячек), стек систем и типовые кейсы — вернёмся с 3 сценариями под вас, оценкой ROI и планом пилота на 2–3 недели.