Консалтинг для инженерных команд, которые хотят использовать LLM без утечек кода, галлюцинаций и сломанной архитектуры.
AI-процессы внедрены для:
Использование LLM как обычного чата неизбежно ведёт к галлюцинациям и генерации legacy-кода. Нейросети эффективны только в жёстких рамках: когда им передают контекст проекта, правила (skills) и архитектурные ограничения через Software Design Document.
Публичные AI-сервисы не подходят для проприетарного кода. Инфобез справедливо требует изолированных контуров. Решение — локальные модели, внутренние RAG-системы и прокси-анонимайзеры.
Средний срок «смерти» AI-инструмента в команде — 2-3 недели. Без выстроенных процессов тулинг за $200/месяц на разработчика превращается в дорогой автокомплит. ROI = 0.
Можно разобраться самому. Это займёт 3-6 месяцев экспериментов, пока команда будет использовать LLM как поисковик. За это время конкуренты, которые выстроили процессы правильно, выпустят два релиза. Я сокращаю этот путь до 2-4 недель — потому что уже наступил на все грабли за вас.
Интеграция Cursor, Windsurf или Zed AI. Обучение команд декомпозиции задач, управлению большими контекстами и написанию спецификаций для AI-ассистентов.
Архитектурный аудит. Развертывание безопасных RAG-систем по внутренней кодовой базе для ускорения онбординга и поиска по легаси-коду.
Проектирование кастомных агентских пайплайнов: изолированное ревью кода, генерация тестов, анализ CI/CD логов.
Системно применяю LLM на инфраструктурных задачах с контекстом до 70 000 токенов. Строю AI-процессы на базе реального опыта бэкенд-разработки.
Поиск узких мест в разработке, где внедрение LLM даст измеримый прирост скорости time-to-market.
Выбор моделей и проектирование архитектуры обмена данными, соответствующей требованиям CISO.
Внедрение SDD и стандартизация формата постановки задач для нейросетей.
Настройка инструментов (IDE, агенты, пайплайны) и обучение команды.