# Разработка без раздувания штата. Код, тесты, DevOps и аналитика — на AI-агентах; команда ими управляет. Для компаний со своей разработкой: продукт, e-com, финтех, ИТ-отдел 5–50 человек. [Обсудить задачу — 30 минут, бесплатно](https://sergei-karach.ru/diagnostic/) ## Какую работу забирают агенты Не «разработку целиком». Конкретные повторяющиеся куски, на которых команда теряет часы. ### Код и тесты Типовые задачи и правки по образцу, покрытие тестами, рефакторинг по заданным правилам, миграции и рутинные обновления зависимостей. ### Сборка и эксплуатация Конвейеры сборки и выката, дежурные проверки, разбор упавших сборок, подготовка окружений и стендов. ### Аналитика и отчеты Выгрузки по данным продукта, регулярные отчеты, проверка гипотез на цифрах — без очереди к аналитику. ### Документация и постановки Описания по коду, черновики постановок, разбор требований на противоречия — до того, как они уедут в разработку. ## Как это идет по неделям 1 ### Недели 1–2 · аудит Смотрю, чем занята команда и где уходят часы. На выходе — план с расчетом экономии по каждому пункту и пять метрик «до». 2 ### Недели 3–6 · пилот на одной команде Беру один участок и довожу его до рабочего состояния: агенты, код, интеграции — в ваших репозиториях и системах. Не демо, а то, чем пользуются. 3 ### Недели 6–7 · правила и обучение Пишем правила: что можно отдавать модели, а что нет; как проверять результат; где контур данных. Команда учится на своих задачах, а не на курсе. 4 ### Неделя 8 и дальше · раскатка Замер против метрик «до», разбор что сработало и что нет, перенос на остальные команды. Дальше — подписка или самостоятельная работа. ## Пять метрик, которые фиксируем до старта Без замера «до» разговор о результате превращается в спор о впечатлениях. - доля рабочих задач, которые выполняет AI - время цикла: задача → код - время до продакшена - доля результатов AI, которые пришлось переделывать - расходы в месяц на людей + AI + облако по затронутой функции ## Чем докажу Прежде чем предлагать это вам, я перевел на агентов собственную разработку: пять продуктов, 400 тыс. строк кода, шесть месяцев, два инженера. **Главное в этом кейсе — не скорость, а порядок работы.** Сначала постановка: схемы, структуры данных, границы модулей. Только потом код. Агент не задает уточняющих вопросов — он молча размножит ошибку проектирования на сотни файлов. Час в схему возвращается днями несделанных переделок. [Кейс целиком и методика расчета →](https://sergei-karach.ru/cases/) ## Что остается у вас, когда я ухожу - код, настройки агентов, MCP-серверы и интеграции — в ваших системах - тесты и сборка - бюджет токенов и отчет по нему - письменные правила работы с AI и контур данных - обученная команда ## Кому не подойдет Компаниям меньше 15 человек — экономия не покроет чек. Тем, кто ищет подрядчика на разовую разработку продукта. Тем, кто хочет «внедрить ИИ», но не называет ни одной конкретной работы. Закрытым контурам без доступа к системам. Это я говорю на первом же звонке, а не после счета. ## Вход — аудит, дальше пилот и подписка Аудит 120 000 – 200 000 ₽ с гарантией, пилот 300 000 – 500 000 ₽, подписка 150 000 / 250 000 / 400 000 ₽ в месяц. [Обсудить задачу](https://sergei-karach.ru/diagnostic/) [Прикинуть на калькуляторе](https://sergei-karach.ru/calc-ai/)