AI стратегия и имплементация
AI, който стига до продукция - не пилоти, които никога не тръгват
Помагаме на малки и средни екипи да разберат къде AI реално носи стойност, след това го изграждаме и поддържаме. Стратегическа работа, LLM и агентни системи, RAG, оценка на резултатите и инженерингът, който държи нещата честни в продукция.
Какво всъщност правим
Повечето екипи, с които говорим, не се нуждаят от поредно AI демо. Нуждаят се от някой, който да погледне процеса им, да посочи къде AI си струва и да достави работеща версия. Това правим.
- AI стратегия и определяне на обхват - какво да изградим, какво не, и в какъв ред
- LLM, агентни и RAG системи, изградени около реалните ви данни и процеси
- Оценки (evals) и предпазни механизми, така че да пускате към реални потребители без да гадаете
- Инженерингът и поддръжката, които държат AI функциите работещи и с предвидима цена
Как обикновено работим
Кратки цикли, работещ софтуер рано и склонност да започнем с най-малката версия, която доказва идеята.
1. Откриване (1-2 седмици)
Сядаме с екипа ви, разглеждаме процесите и пишем кратък документ - къде AI реално помага и къде не. Получавате приоритети и груба оценка на разходите.
2. Първа версия (2-4 седмици)
Избираме най-малката полезна версия на най-приоритетната идея и я пускаме. Обикновено един процес от край до край, с реални оценки и вътрешен потребител.
3. Разширяваме или спираме
Преглеждаме какво даде първата версия. Понякога работи и разширяваме. Понякога не работи и спираме. И двете са добър резултат.
4. Предаване (когато има смисъл)
Където има смисъл, предаваме системата на инженерите ви с документация и време за работа в двойка. Иначе оставаме като екипа зад AI функциите.
Какво сме изграждали
Кратък, честен списък на видовете AI работа, която доставяме. Не всеки проект използва всичко.
Retrieval-augmented generation (RAG)
Вътрешни Q&A системи върху документи, бази знания за поддръжка и системи към клиенти, които отговарят с цитирани източници.
Агентни процеси
Многоетапни агенти, които приоритизират, чернова, архивират или ескалират работа - с използване на инструменти, където си струва.
Автоматизация с AI
Сортиране на имейли, извличане от документи и вътрешни процеси, които комбинират LLM с n8n и собствен код.
Оценка и наблюдение
Неблагодарната работа, която прави всичко останало безопасно за продукция - тестове за качество, проверки срещу регресии, трасета.
Внедряване на Claude Code в екипа ви
Повечето инженерни екипи, които пробват Claude Code, използват 10% от възможностите му. Помагаме на екипа ви да стигне до останалото - собствени агенти, hooks, slash команди, MCP интеграции и промените в работния процес, които правят разликата.
Преглед на работния процес
Сядаме с инженерите ви, картографираме къде Claude Code се вписва (и къде не) и пишем най-приоритетните промени.
Настройка по мярка
Hooks, slash команди, под-агенти и MCP сървъри, свързани с вашите репозитории и инструменти - не общи шаблони.
Собствени агенти и SDK работа
Вътрешни агенти, базирани на Claude Agent SDK, за code review, миграции, операции или каквото е специфично за вашата кодова база.
Обучение на екипа
Време в двойка с инженерите ви, така че подходите остават, а не изчезват когато си тръгнем.
Модели и инструменти, с които работим
Избираме модела според задачата, не според този, за който се говори най-много в момента.