Koder.aiДва человека за шесть недель, а не кварталы, выпустили AI-конструктор с 70 000+ пользователей из 100+ стран

1. Два агента, которые делают ежедневную работу разработчика

   Я построил архитектуру вокруг двух агентов. Планировщик распределяет работу, исполнитель выполняет операции с файлами: создаёт, правит, ищет, запускает линтер и сборку. Каждый проект живёт в своём Docker-окружении с dev-контейнером и hot reload, а каждая версия хранится в Git, поэтому сломанная сборка одного пользователя не задевает чужие приложения, а любую ошибку можно откатить.

2. От идеи до работающего приложения за 5 минут или быстрее

   Пользователь описывает приложение или начинает со скриншота либо файла Figma. Агенты пишут код на React и Tailwind, поднимают dev-контейнер и через несколько секунд показывают живое превью, и первое работающее приложение готово за 5 минут, а то и за 2. В том же чате можно получить backend на Go с PostgreSQL и мобильное приложение на Flutter. Пользователь видит работающий продукт раньше, чем обычная команда дописала бы техническое задание.

3. Код принадлежит клиенту, и страх привязки не мешает продажам

   В платформе есть редактор кода с деревом файлов, визуальный редактор, редактор базы данных, снимки с откатом и режим планирования. На платных тарифах код можно выгрузить или подключить к GitHub, и это снимает возражение о привязке к платформе, на котором спотыкаются многие покупатели конструкторов.

4. Публикация в один клик и в том регионе, которого требуют правила о данных

   Одна кнопка собирает приложение, загружает его на хостинг поверх S3 и отдаёт через Caddy и CDN, на системном домене или на своём, с автоматическим SSL. Я развернул инфраструктуру в нескольких странах, чтобы приложение работало там, где этого требуют правила о данных, а на тарифе Business клиент сам выбирает регион хостинга. Требования к размещению данных клиент выполняет без собственной команды эксплуатации.

5. Расходы на inference вдвое ниже: несколько провайдеров и свои модели

   Слой работы с моделями сделал я: запросы распределяются между несколькими провайдерами и нашими собственными моделями и inference, поэтому ни один поставщик не диктует платформе ни цены, ни доступность. Свои модели и маршрутизация снизили стоимость inference на 50%, и на платформе, где каждое сообщение в чате означает вызов модели, это заметная экономия. Корпоративные клиенты могут подключить свои ключи, AWS Bedrock или Google Vertex AI либо запускать локальные модели в своём дата-центре.

6. Безопасность, готовая к корпоративным клиентам с первого релиза

   Безопасность проектировал я. Весь доступ к приложению и API идёт по TLS, проекты разделены по рабочим пространствам и организациям, права задаются ролями на уровне организации, пространства и проекта, а ключевые действия пишутся в журнал. Корпоративные тарифы добавляют SSO/SAML и SCIM, платежи идут через Stripe, поэтому данные карт до платформы не доходят и утечь из неё не могут.

7. Шесть недель и два человека до 70 000+ пользователей из 100+ стран

   Дизайн продукта тоже мой. Команда из двух человек сделала платформу за шесть недель, в темпе, которого большинство штатных команд не достигает. Сейчас у неё больше 70 000 пользователей из более чем 100 стран, на ней создано больше 35 000 приложений, и каждый день пользователи добавляют ещё 500+.

Стек

• React
• Tailwind CSS
• Go
• PostgreSQL
• Flutter
• Docker
• Git
• Caddy
• S3-хранилище
• CDN
• Stripe
• AWS Bedrock
• Google Vertex AI