Ускоряйте AI-разработку в legacy-проектах без потери архитектурного контекста
AI Council сохраняет знания о проекте, связывает их с кодом, подмешивает релевантный контекст AI-агентам и контролирует соблюдение конвенций во время разработки.
AI-разработка уже ускоряет команды. Но в больших проектах ей не хватает долговременного контекста
В крупных системах знания живут в документах, тикетах, голове тимлида, комментариях в коде и истории отдельных AI-сессий. При переходе к следующей задаче контекст снова приходится собирать заново.
Контекст размывается
AI-агенту приходится повторно читать код, искать архитектурные связи и восстанавливать принятые решения.
Legacy сложно объяснить
В долгих проектах много неочевидных правил: где можно менять код, какие поля использовать, какие слои не нарушать.
Командный эффект теряется
Один разработчик разобрался в модуле, но это знание не всегда становится доступным всей команде и следующей AI-сессии.
Новая задача стартует с нуля
При чистом запуске разработки контекст предыдущих задач не передаётся автоматически: AI-агент снова не знает, какие решения уже приняты, какие ограничения действуют и где в коде лежит нужная логика.
AI Council превращает проектный контекст в управляемую систему
Это не замена нейросетевой разработке. Это слой памяти, архитектурного анализа и контроля, который делает работу AI-агентов быстрее, точнее и безопаснее для больших кодовых баз.
AI Council становится полноценной средой для выполнения задач end-to-end
Разработчик подключает GitLab или GitHub, выбирает репозиторий, создаёт задачу на ветке — и AI-агент работает рядом с кодом в изолированном окружении. От первого промта до diff, commit, push и MR — без потери проектного контекста.
Project identity через GitLab / GitHub
Проект привязывается к remote forge URL, а не к локальному пути. Команда работает с понятной идентичностью репозитория, веток и merge request.
Task = изолированный git clone
Каждая задача получает отдельный физический clone на VM разработчика. Можно параллельно вести несколько задач без конфликта worktree и локальных изменений.
AI-агент работает рядом с кодом
Claude Code, OpenAI Codex или Gemini CLI выбираются per task. Агент видит код, получает контекст из AI Council и выполняет задачу в рабочем окружении.
Ключи остаются на VM
LLM API keys и git credentials не уходят в центральный Council. Они остаются на VM разработчика, а платформа управляет процессом через защищённый control plane.
Что разработчик делает в одном интерфейсе
- Создаёт задачу на нужной ветке и выбирает backend: Claude Code, Codex или Gemini.
- Общается с AI-агентом в чате и видит поток действий: чтение файлов, вопросы, разрешения, результаты инструментов.
- Смотрит file tree и diff, принимает или отклоняет изменения по файлам и hunks.
- Генерирует commit message, коммитит, push'ит ветку и открывает MR в GitLab/GitHub.
- Запускает dev server и открывает preview прямо из task workspace.
Подключить forge и выбрать репозиторий
Разработчик авторизуется в GitLab/GitHub, выбирает repo и default branch. AI Council регистрирует проект и запускает анализ.
Поставить персональную VM
VM устанавливается одноразовым скриптом и сама регистрируется в AI Council. Она становится рабочим местом для задач и AI-агентов.
Запустить задачу и получить результат
Внутри задачи AI-агент клонирует код, работает с контекстом проекта, вносит изменения, показывает diff и готовит ветку к MR.
Автономная работа — но с человеком, ментором и проектными знаниями в петле
AI Council не просто запускает AI-агента. Он помогает удерживать качество: задаёт контрольный протокол, подключает живого ментора-супервизора, заставляет агента сверяться с базой знаний и сохраняет решения для следующих задач.
Human-in-the-loop
Вопросы агента, подтверждение плана и разрешения на действия приходят в UI. Человек остаётся в контуре принятия важных решений.
Живой ментор-супервизор
Вторая AI-сессия наблюдает за ходом работы: проверяет план, замечает отклонения, ревьюит итог и может вернуть агента к корректному решению.
Опора на базу знаний
Агент и ментор используют Knowledge Graph, RAG, конвенции и записанные решения как первичный источник проектного контекста.
Проверка через живой интерфейс
Через Playwright MCP агент может открыть dev server, проверить сценарий в браузере и не ограничиваться только зелёными unit-тестами.
Цикл: анализ → разработка → знания → анализ
AI Council накапливает контекст проекта и делает его доступным для каждой новой задачи, каждого разработчика и каждой AI-сессии.
Устанавливаем конвенции
Формулируем правила проекта: архитектурные ограничения, coding style, запреты на изменения в legacy-директориях, требования к API и сервисным границам.
Анализируем проект
AI Council анализирует исходный код, строит граф объектов и зависимостей, сохраняет знания об архитектуре, модулях, паттернах и технических решениях.
Разрабатываем с AI-агентом
При обращении к файлам хуки подкидывают связанные знания и конвенции. AI-агент получает точный контекст вместо десятков тысяч токенов шума.
Сохраняем новые знания
Архитектурные решения, диаграммы, changelog, заметки по модулям и результаты рефакторинга сохраняются в базу и связываются с кодом.
Переанализируем изменения
После изменения файлов запускается быстрый инкрементальный анализ, а после завершения сессии — глубокий анализ затронутых сущностей.
Контекст проекта живёт не только в голове тимлида — он становится частью процесса разработки.
Всё, что нужно, чтобы AI-агент работал с большим проектом как участник команды
Ниже блоки, под которые стоит добавить скриншоты интерфейса.
Граф архитектуры проекта
Объекты кода, зависимости, слои, связи, смеллы, конвенции и знания собираются в единую модель проекта.
RAG по коду и документации
Система ищет релевантные фрагменты кода, документации и знаний, связанные с текущей задачей.
Интеграция через MCP
AI Council подключается к AI-инструментам через MCP и предоставляет инструменты для анализа, знаний и конвенций.
Агент-ментор
Отдельная нейросеть ревьюит план, реализацию и соответствие конвенциям, не дожидаясь завершения всей задачи.
10 слоёв анализа
От структуры проекта и метрик кода до DDD-анализа, architecture smells, ISO 25010 и C4-диаграмм.
API и отчёты
Данные AI Council можно получать через API: граф зависимостей, знания, метрики, отчёты и результаты анализа.
Один продукт — разные сценарии для технических ролей
AI Council полезен и для индивидуального разработчика, и для команды, и для руководителя, который отвечает за скорость, качество и управляемость разработки.
Для руководителей разработки
- Сократить время, которое команда тратит на восстановление контекста в больших проектах.
- Сделать разработку с нейросетями управляемой: через правила, знания, анализ и ревью.
- Ускорить onboarding новых разработчиков в проекты с долгой историей и большим legacy.
- Снизить риск, что AI-агент нарушит архитектурные договорённости или внесёт изменения не туда.
- Сохранить знания, полученные во время одной задачи, чтобы они работали в следующих задачах.
Подходит для legacy, монолитов, микросервисов, open source платформ и enterprise-разработки
AI Council работает с проектами, где есть доступ к исходному коду. Особенно полезен в долгих системах, где разработка идёт неделями, месяцами и годами.
AI Council не заменяет разработку с нейросетями. Он делает её сильнее
Современные AI-инструменты отлично помогают писать код. AI Council добавляет то, что особенно важно в крупных проектах: долговременную память, архитектурный контекст, конвенции и контроль.
Обычная AI-разработка
- AI-агент каждый раз заново собирает контекст.
- Знания из предыдущей задачи легко теряются.
- Конвенции проекта приходится повторять в промтах.
- В legacy-проектах выше риск неочевидных архитектурных ошибок.
AI-разработка с AI Council
- Знания и правила сохраняются в общей базе проекта.
- Контекст подгружается автоматически при работе с нужными файлами.
- Агент-ментор контролирует план, реализацию и соблюдение конвенций.
- Команда использует общий архитектурный контекст, а не набор разрозненных AI-сессий.
Техническая основа: граф + вектора + состояние + оркестрация
AI Council построен как сервисная архитектура для анализа, хранения знаний и интеграции с инструментами разработки.
9 микросервисов, gRPC inter-service, database-per-service
Результаты из наших проектов
Цифры зависят от проекта, качества исходного кода, полноты документации и зрелости команды. Но в пилотах AI Council уже показывает значимый эффект.
10-летний legacy-проект
Задача для нового разработчика оценивалась в 350–400 часов. С AI Council реализация заняла около 40 часов при соблюдении стандартов и полноценной проверке тестировщиком.
Разработка КХД
Проект стартовал сразу в AI Council. Задачи в среднем выполнялись быстрее оценки тимлида в 2,5 раза.
ПО для станков
Пользователи задавали разработчикам повторяющиеся вопросы по настройкам. После внедрения встроенный AI-бот стал отвечать на них на основе знаний проекта.
Прозрачная стоимость для команд и enterprise-пилотов
Во все тарифы входит обновление системы по мере добавления новых функций, языков программирования и LLM-интеграций.
+ НДС 5%. Без ограничений на количество проектов.
- Knowledge Graph
- RAG по коду и документации
- MCP-интеграция
- Конвенции и база знаний
+ НДС 5%. Без ограничений на количество проектов.
- Все функции платформы
- Командная база знаний
- Агент-разработчик и агент-ментор
- Обновления по новым функциям
Для крупных команд, on-premise-развёртывания, пилотов на закрытом контуре и индивидуальных требований.
- SaaS или установка на сервер
- Обсуждение требований безопасности
- Пилот на вашем проекте
- Техническая демонстрация
Вопросы, которые обычно задают технические команды
Краткие ответы для первичного знакомства. На демонстрации можно подробнее разобрать архитектуру, безопасность, интеграции и пилотный запуск.
Можно ли использовать не только Claude?
Да. AI Council поддерживает Anthropic Claude, OpenAI Codex, Google Gemini. Количество поддерживаемых моделей постоянно расширяется, включая возможность работы с open source решениями.
Какие языки программирования поддерживаются?
Сейчас поддерживаются PHP, Python, TypeScript, Java, C# и C++. Список языков активно расширяется.
Нужна ли отдельная лицензия на LLM?
Да, для использования коммерческих моделей потребуется ключ соответствующего провайдера. Также возможен вариант с open source моделями на собственных серверах.
Можно ли установить AI Council на свой сервер?
Да. Возможны два варианта: SaaS-модель и установка на сервер заказчика с лицензионным ключом.
Как AI Council сохраняет знания об архитектуре проекта?
В проекте есть постоянная база знаний и отдельный слой конвенций. Они не удаляются между сессиями, доступны пользователям проекта и могут пополняться через сервис или внешние инструменты через MCP.
Как определяется релевантный контекст?
AI Council связывает объекты базы знаний с частями исходного кода. Когда AI-агент обращается к файлам или сущностям кода, система подгружает связанные знания и правила.
Есть ли агентский надзор?
Да. В AI Council есть агент-разработчик и агент-ментор. Ментор ревьюит план, реализацию и соблюдение конвенций в online-режиме, по логике парного программирования.
Поддерживается ли SDD?
Да. AI Council поддерживает подход Specification-Driven Development: агент работает по спецификации, а пользователь и агент-ментор контролируют соответствие требованиям и ограничениям.
Можно ли использовать AI Council как наставника для новых разработчиков?
Да. Отдельный чат можно использовать как источник знаний о проекте для разработчиков, поддержки и других участников команды. История диалогов сохраняется, диалогами можно делиться.
Есть ли API?
Да. API позволяет получать данные из AI Council: граф зависимостей, знания, отчёты, метрики и другие результаты анализа.
Запросите триал AI Council на 2 месяца
Покажем продукт на созвоне, обсудим ваш стек и поможем запустить пилот на реальном проекте. Ограничений по количеству пользователей и проектов в триале нет.
