Есть идея, нет продукта
Бизнес-модель, презентация или прототип в картинках уже есть, а показать инвестору, партнёру или первому клиенту нечего: нет работающей системы, на которой можно пройти реальный сценарий.
Проблема → решение
Создать программный продукт
Создать программный продукт обычно просят, когда есть идея, бизнес-модель или прототип в картинках, а работающей системы нет. Или система есть, но не выдерживает роста. Мы строим продукт для эксплуатации: минимальный объём, который проверяет гипотезу, на архитектуре, которая переживёт второго клиента.
Для основателей, продуктовых команд и компаний, которым нужно построить SaaS, платформу, маркетплейс, внутреннюю систему или мобильное приложение так, чтобы потом не переписывать его с нуля.
С чем приходят
Прототип не выдерживает роста
Первую версию собрали наспех, и она уже трещит: второй клиент ломает архитектуру, каждая новая функция дорожает, а за данными и правами доступа никто толком не следит.
Долго, дорого и непрозрачно
Разработка тянется без видимого результата, оценки срываются, а ответственность теряется между подрядчиками: за продукт целиком не отвечает никто.
Как мы решаем
Отделяем главное от второстепенного
Определяем, что продукт должен доказать бизнесу и кому он нужен. Строим тот объём, без которого запуск не имеет смысла, остальное откладываем до проверки гипотезы.
Собираем MVP на прочной архитектуре
Минимальный работающий контур в расчёте на эксплуатацию: удачную гипотезу можно будет наращивать без переписывания. Правила предметной области закрепляем в коде и базе данных.
Разрабатываем итерациями
С демонстрациями и автотестами. На каждой демонстрации вы видите сам продукт и можете поправить курс.
Выводим в продакшен и развиваем
Нагрузка, безопасность, соответствие 152-ФЗ, эксплуатация, приёмка по измеримым критериям. Новые модули добавляются на той же архитектуре.
На чём это построено
Распространённый стек
Продукты клиентов строим на распространённом стеке: Python и FastAPI, TypeScript и React, PostgreSQL. Сопровождать результат сможет не только тот, кто его написал.
Полный цикл одной командой
Архитектура, backend, интерфейсы, инфраструктура и приёмка в одних руках, без передачи ответственности между подрядчиками.
ИИ и графы знаний, когда они нужны
Если продукту нужны поиск по смыслу, связанная модель предметной области или ассистент, используем наш опыт в графах знаний и агентах. Только там, где это окупается.
Что мы для этого делаем
Как это выглядело в работе
Недвижимость · PropTech-маркетплейс
MVP в эксплуатацииМаркетплейс земельных участков с планом освоения: MVP за 2 месяца
Из прототипа-картинки сделали платформу «участок → список работ → подрядчик → заявка»: движок рекомендаций на правилах, три кабинета, 152-ФЗ. MVP за 2 месяца.
- 2 месяца
- от утверждённого ТЗ до предрелизного MVP на HTTPS-стенде: 9-я неделя при собственной оценке плана 10–13 недель
- 7 дней
- от ТЗ до первой полной реализации платформы: 168 файлов, 21,5 тыс. строк; дальше два месяца доводки до предрелиза
EdTech · HR-tech
MVP в эксплуатации (демо-стенд)От бизнес-канваса до живого демо платформы занятости за полтора месяца
Заказчик пришёл с бизнес-моделью без продукта. Мы собрали MVP маркетплейса студенческих задач, где закон и правила платформы проверяет сервер, и подняли демо-стенд.
- ~6 недель
- от первого коммита до демо-стенда со всеми кабинетами; по истории коммитов это 7 рабочих дней
- 3 проверки
- сервер выполняет перед назначением исполнителя: согласие на ПДн, статус самозанятого, ментор; каждая с понятным отказом
EdTech · Мобильное приложение
Внутренний продуктМобильный клиент ИИ-платформы обучения без ожидания бэкенда
Flutter-клиент платформы подготовки к экзаменам: адаптивные микроуроки, ИИ-ассистент с потоковым ответом, карта знаний. Интерфейс делали параллельно с бэкендом.
- 13 недель
- от первого коммита до работающего приложения с входом, целями, уроками и ИИ-чатом
- 41 → 81 эндпоинт
- покрытие серверного API клиентом выросло вдвое от MVP к расширенной версии; модулей стало 31 вместо 14 на той же архитектуре
Посчитать на своих цифрах
Калькулятор AVA считает экономику вашего процесса по вашим цифрам, без формы и без нашей цены. Если автоматизация не окупается, он так и скажет.
Посчитать окупаемостьЧастые вопросы
За сколько можно получить работающий MVP?
Срок зависит от объёма и интеграций, поэтому до разбора задачи мы его не называем. По итогам разбора описываем план этапами и условиями перехода между ними.
Можно ли доработать наш продукт, а не строить заново?
Да. Начинаем с аудита кода и архитектуры и прямо говорим, что дешевле: доработать имеющееся или пересобрать узкое место. Иногда честный ответ звучит как «переписывать не нужно».
Что остаётся у нас после проекта?
Исходный код, документация, инфраструктура выкатки и обученная команда. По умолчанию права на результат принадлежат заказчику; условия фиксируем в договоре до старта.
Другие задачи
Автоматизировать бизнес-процесс
Автоматизация бизнес-процессов нужна, когда ручная работа стала узким местом: люди разбирают заявки и документы, переносят данные между системами и отвечают на одни и те же вопросы. Окупается она не везде. Поэтому сначала смотрим, куда уходят время и деньги, и автоматизируем то, что считается в деньгах.
Внедрить ИИ в компанию
Прежде чем внедрить ИИ в компанию, нужно понять, с чего начать и окупится ли это. Проекты по внедрению чаще срываются ещё до выбора модели: выбран процесс, эффект которого не считается в деньгах, или данных для него нет. Поэтому мы начинаем с процесса и проверки данных, а технологию выбираем последней.
Построить инфраструктуру
Построить инфраструктуру заново или привести её в порядок нужно, когда продукт растёт, а она не успевает: релизы страшно выкатывать, об отказах узнают от клиентов, а бэкап впервые проверяют, когда он уже нужен. Мы делаем выкатку рутинной операцией, отказ заметным заранее, а восстановление проверенной процедурой.
Разберём вашу задачу
Опишите её своими словами. Если задача не решается или не окупается, скажем об этом до начала работ.