Решение

Private Dev AI / Code Copilot

Защищенный AI-помощник для инженерных команд, который работает с кодом, тестами, архитектурой, документацией и legacy-системами в контролируемом корпоративном контуре.

Позиционирование продукта

Private Dev AI нужен компаниям, которые хотят получить эффект AI в разработке, но не готовы отправлять исходный код, архитектурные решения, инциденты и внутреннюю документацию в неконтролируемый внешний контур. Продукт проектируется как закрытый инженерный помощник с учетом репозиториев, задач, документации, прав доступа и журналирования.

В отличие от публичных code copilot-инструментов, решение РЕСТАРТ фокусируется на enterprise-ограничениях: приватное размещение, интеграция с GitLab/Jira/Confluence, поиск по legacy, генерация тестов, объяснение кода и поддержка проектной документации.

Выгоды для клиента

Ускорить разработку

Инженеры быстрее разбираются в коде, пишут тесты, документацию и типовые изменения.

Снизить зависимость от носителей знаний

Legacy-контур становится понятнее для новых участников команды и внешних подрядчиков.

Повысить качество

AI помогает находить неочевидные участки, готовить тесты, объяснять изменения и поддерживать ревью.

Сохранить безопасность

Архитектура учитывает права доступа, секреты, журналы, ограничения репозиториев и закрытое размещение.

Что умеет модуль

Code search

Поиск и объяснение кода

Отвечает на вопросы по репозиториям, модулям, API, зависимостям и архитектурным решениям.

Tests

Тесты и качество

Помогает генерировать тест-кейсы, unit-тесты, проверки регрессии и описания ожидаемого поведения.

Docs

Документация

Готовит черновики README, API-описаний, инструкций, release notes и технических пояснений.

Review

Поддержка ревью

Помогает анализировать изменения, риски, соответствие требованиям и возможные точки внимания.

Интеграции

СистемаЧто дает
GitLab / GitHub EnterpriseРепозитории, merge requests, история изменений, поиск по коду и документации.
Jira / YouTrack / trackersЗадачи, требования, acceptance criteria, статусы и связь кода с backlog.
Confluence / WikiАрхитектурные решения, инструкции, документация проекта и база знаний команды.
CI/CDКонтекст сборок, тестов, релизов, ошибок и регламентов поставки.

Как внедряем

Шаг 1

Discovery

Фиксируем бизнес-процесс, источники данных, роли пользователей, ограничения ИБ, критерии пользы и первый сценарий.

Шаг 2

MVP

Запускаем рабочий модуль в ограниченном контуре, подключаем данные, роли, журналы, интерфейс и проверку качества.

Шаг 3

Pilot

Проверяем эффект на реальных пользователях, настраиваем правила, дорабатываем интеграции и готовим эксплуатацию.

Шаг 4

Scale

Расширяем модуль на новые подразделения, источники, роли и сценарии, не ломая платформенное ядро.

Безопасность инженерного контура

Для кода важны отдельные правила: исключение секретов, контроль репозиториев, разграничение прав, журналирование запросов, ограничение источников, проверка лицензий open-source компонентов и согласованный режим работы с коммерческой тайной.

Данные под контролем

Источники, права доступа, журналы и ограничения фиксируются на уровне архитектуры, а не добавляются после запуска.

Интеграции

Модули подключаются к ERP, 1С, SAP, DWH, СЭД, Service Desk, GitLab, Jira, Confluence, порталам и внутренним API.

Проверяемость

Ответы и действия должны быть объяснимыми: источники, версии, логи, статусы обработки и ответственный владелец процесса.

Масштабирование

Каждый следующий сценарий использует платформенное ядро: роли, модели, RAG, журналы, коннекторы и правила безопасности.

Связанные продукты

Private Dev AI и закрытая инфраструктура

Для AI-помощи разработчикам особенно важны закрытый контур, доступ к репозиториям, журналирование, управление секретами и запрет неконтролируемой передачи кода наружу. AI Compute дает основу для private Dev AI в enterprise-среде.

Частые вопросы

Можно ли развернуть в закрытом контуре?

Да. Для этого продукт и проектируется: private cloud или on-prem с контролем репозиториев и источников.

AI заменяет review?

Нет. Он помогает подготовить анализ, тесты и пояснения, а финальное инженерное решение остается за командой.

Можно ли подключить legacy-систему?

Да. Один из ключевых сценариев — объяснение legacy-кода и поддержка постепенной модернизации.

Обсудим ваш контур

Опишите задачу, текущие системы, ограничения и ожидаемый результат. Мы предложим первый практичный шаг: диагностику, пилот, аудит, дорожную карту или проектную команду.

Связаться