Контур
Безопасность
ИИ нельзя просто подключить к коду, требованиям и данным: нужны периметр, DLP, контроль промптов и понятная модель доступа.
Ключевой путь hero-схемы:
ИИ даёт кратный эффект, если работает внутри инженерного контура.
ИИ работает по правилам вашей ИБ, архитектуры и доступов.
Платформа разворачивает приложение, среды и CI/CD, а не только генерирует код.
ИИ даёт кратный эффект, если работает внутри инженерного контура.
ИИ работает по правилам вашей ИБ, архитектуры и доступов.
Платформа разворачивает приложение, среды и CI/CD, а не только генерирует код.
ИИ уже ускоряет разработку, но enterprise-команды не могут внедрять его как отдельный инструмент без контроля над данными, архитектурой и поставкой.ИИ уже ускоряет разработку, но enterprise-команды не могут внедрять его какотдельный инструмент без контроля над данными, архитектурой и поставкой.
Контур
ИИ нельзя просто подключить к коду, требованиям и данным: нужны периметр, DLP, контроль промптов и понятная модель доступа.
Стандарты
Без готовых правил команды ускоряют генерацию кода, но получают разнородные решения, которые трудно сопровождать.
Поставка
Окружения, CI/CD, доступы, базы и мониторинг остаются долгим ручным маршрутом между идеей и работающим приложением.
Тогда ИИ не уводит разработку в хаос, а усиливает уже согласованные правила: где хранится код, как устроена архитектура и куда поставляется приложение.
Доступы, сетевые правила, LLM Proxy и DLP задают, что можно отправлять наружу, а что остаётся внутри.
Шаблоны, структура проекта и правила разработки встроены в репозиторий с первого коммита.
Среды, CI/CD, БД, Keycloak и мониторинг появляются вместе с рабочим приложением.
Работающее приложение со средами, CI/CD и доступами — за 5 минут.
От ввода параметров до работающего приложения
Шаг 01
имя приложения, шаблон BPM/CRM, среды QA/staging/production
Шаг 02
БД, Kafka, сетевые политики, архитектурные конвенции
Шаг 03
repo, CI/CD, namespace, схема БД, Keycloak, мониторинг и QA
После генерации проекта разработчик получает не пустую папку, а согласованный стартовый набор для команды и ИИ-агентов.
Разделение модулей, инфраструктурного кода, тестов и документации уже задано.
Правила ветвления, сборки, тестирования и поставки описаны рядом с кодом.
ИИ-инструменты получают проектные инструкции и работают в заданных ограничениях.
В репозитории есть пример фичи, интеграции и тестов, на который можно опираться.
Ваши стандарты — адаптируем шаблон. Нет устоявшихся подходов — предложим проверенный.
одновременных пользователей
операций в секунду
записей в базе
непрерывной нагрузки
обработанных заявок
изменений данных
время ответа под нагрузкой
Дополнительные сценарии
Разработка CRM взамен устаревшей системы
Конвертация системы с Pega
Создание приложений с нуля
APLAI закрывает разрыв между ИИ-инструментом и промышленной delivery-платформой.
Можно строить внутреннюю платформу с нуля, но бизнесу нужен эффект быстрее: APLAI даёт готовый стартовый контур.
Cursor, Codex и Claude помогают писать код, но сами по себе не знают вашу архитектуру, среды, CI/CD и правила поставки.
Kubernetes, PostgreSQL, Keycloak, Jenkins, Prometheus, Grafana и Java остаются понятными для эксплуатации и развития.
Готовы ускориться? Запустите пилот за 2 недели — в облаке, на своей реальной задаче.
Как проходит пилот
Показываем, а не рассказываем. По итогам — перенос в ваш контур.
Заявка на пилот
Опишите задачу или контекст в комментарии — предложим следующий шаг.