Есть идея, нет продукта
Бизнес-модель, презентация или прототип-картинка уже есть, но показать инвестору, партнёру или первому клиенту нечего — нет работающей системы, с которой можно провести реальный сценарий.
Проблема → решение
У вас есть идея продукта, бизнес-модель или прототип-картинка — но нет работающей системы, или есть, но она не выдерживает роста. Мы проектируем и строим продукт с прицелом на эксплуатацию: 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 — быстро, но так, чтобы потом не переписывать с нуля.
Бизнес-модель, презентация или прототип-картинка уже есть, но показать инвестору, партнёру или первому клиенту нечего — нет работающей системы, с которой можно провести реальный сценарий.
Первая версия собрана на скорую руку и уже трещит: второй клиент ломает архитектуру, каждая новая функция дорожает, а данные и права доступа держатся на честном слове.
Разработка тянется месяцами без видимого результата, оценки срываются, а между подрядчиками теряется ответственность — никто не отвечает за продукт целиком.
Определяем, что продукт должен доказать бизнесу и кому он нужен. Строим тот объём, без которого запуск не имеет смысла, и откладываем остальное до проверки гипотезы.
Минимальный работающий контур с прицелом на эксплуатацию: удачную гипотезу можно будет наращивать, а не переписывать. Правила предметной области зашиваем в код и базу.
С демонстрациями и автотестами. Вы видите растущий продукт, а не отчёт о процентах готовности, и можете скорректировать курс на любом шаге.
Нагрузка, безопасность, соответствие 152-ФЗ, эксплуатация — по измеримым критериям приёмки. Новые модули добавляются на той же архитектуре.
Продукты клиентов строим на стандартном стеке — Python/FastAPI, TypeScript/React, PostgreSQL и подобных, — чтобы результат мог сопровождать не только тот, кто его написал.
Архитектура, backend, интерфейсы, инфраструктура и приёмка — без передачи ответственности между подрядчиками, где обычно теряется результат.
Если продукту нужны поиск по смыслу, связанная модель предметной области или ассистент, мы подключаем наши наработки в графах знаний и агентах — и всегда так, чтобы это окупалось, а не украшало.
Музыкальная индустрия · SaaS
MVP в эксплуатации (закрытый запуск)SaaS для артистов и малых лейблов: 9-стадийный цикл релиза, дедлайны 12 площадок, AI-черновики с подтверждением человеком. От нуля до production-контура за 7 недель.
Недвижимость · PropTech-маркетплейс
MVP в эксплуатацииИз прототипа-картинки — в платформу «участок → список работ → подрядчик → заявка». Правиловый движок рекомендаций, три кабинета, 152-ФЗ. MVP за 2 месяца.
EdTech · HR-tech
MVP в эксплуатации (демо-стенд)Заказчик пришёл с бизнес-моделью без продукта. Мы собрали MVP маркетплейса студенческих задач, где закон и правила платформы проверяет сервер, и подняли демо-стенд.
EdTech · Мобильное приложение
Внутренний продуктFlutter-клиент платформы подготовки школьников к экзаменам: адаптивные микроуроки, стриминговый ИИ-ассистент, карта знаний. UI собирали параллельно с бэкендом через mock-слой.
AVA — калькулятор экономики процесса. За пару минут он покажет, стоит ли автоматизация вашего случая, ещё до разговора с нами и без обязательств.
Оценить эффект с AVAВ наших кейсах путь от бизнес-канваса или прототипа до работающей платформы в проде занимал недели, а не кварталы; конкретные сроки в кейсах привязаны к истории коммитов. Ваш срок зависит от объёма и интеграций — вилку называем после разбора задачи.
Да. Начинаем с аудита кода и архитектуры и говорим прямо, что дешевле — доработать имеющееся или пересобрать узкое место. Иногда честный ответ — «переписывать не нужно».
Исходный код, документация, инфраструктура деплоя и обученная команда. По умолчанию права на результат принадлежат заказчику; условия фиксируем в договоре до старта.
Ручная работа стала узким местом: люди разбирают заявки и документы, переносят данные между системами и отвечают на одни и те же вопросы. Автоматизация окупается не везде — поэтому мы начинаем с того, где именно уходит время и деньги, и автоматизируем то, что считается в деньгах.
ИИ нужен, но неясно, с чего начать и окупится ли он. Проекты по внедрению чаще проваливаются не на модели, а раньше — выбран процесс, который не считается в деньгах, или данных для него не существует. Мы начинаем с процесса и проверки данных, а решение о технологии принимаем последним.
Продукт растёт, а инфраструктура тормозит: релизы страшно катить, об отказах узнают от клиентов, а бэкап впервые проверяют, когда он уже нужен. Мы делаем так, чтобы выкатка была скучной операцией, отказ — заметным заранее, а восстановление — проверенной процедурой.
Опишите, что нужно решить. Если задача не решается или не окупается — скажем об этом сразу, до начала работ.
или напишите напрямую: hello@xteam.pro