Отчет, который позволит вам аргументированно отстоять свою позицию перед подрядчиком или иным заинтересованным лицом.
Подрядчики сдают быстрее, ИИ пишет больше — проверок меньше. В итоге: потерянные деньги из‑за рассинхрона данных, скрытые уязвимости, техдолг и иллюзия, что «всё работает». Я провожу аудит и выстраиваю ИИ-пайплайны контроля, чтобы проблемы в конечном итоге были вскрыты и решены.
СвязатьсяПочему сейчас хуже, чем кажется
Три шага: понять масштаб проблемы, поставить контроль на входящий код и связать разработку с реальными задачами в трекере.
Рынок IT-услуг переполнен оптимистичными сроками и отчётами в трекере. С генеративным ИИ объём поставляемого кода вырос, а глубина ревью — нет, качество снижается. Бизнес платит простоями, отменами заказов и ручным разбором инцидентов.
Сначала независимый аудит: что реально сломано и что стоит денег прямо сейчас. Затем ИИ-пайплайны, которые ревьюят каждое входящее изменение по вашим правилам — чтобы плохой код не проходил дальше под видом «ускоренной разработки».
В Jira, Linear или ваш трекер внедряются ИИ-агенты, которые сравнивают закрытую задачу с фактическим кодом в репозитории и выдают подробный отчёт о соответствии — до того, как подрядчик отчитается «готово».
Это типичные сценарии, с которыми приходят собственники. Если узнаёте себя — проблема уже стоит дороже, чем кажется.
Генеративный ИИ даёт объём, но не гарантию: дублирование логики, неверные допущения, уязвимости и сценарии «работает на моей машине». Без системного ревью такой код попадает в репозиторий быстрее, чем команда успевает его понять. Аудит показывает масштаб проблемы; ИИ-пайплайн не даёт некачественному сгенерированному коду проходить без проверки.
Рассинхрон между CRM, складом, оплатой и фронтом — не «мелкий баг», а прямая потеря выручки: отменённые заказы, двойные списания, ручная сверка ночами. Часто причина в неконсистентных моделях данных, отсутствии транзакционности и костылях, написанных «чтобы успеть к релизу» или просто некомпетентными разработчиками. Аудит позволит найти узлы, где данные расходятся, и приоритизирует исправления по бизнес-ущербу.
Классическая боль рынка: красивая презентация, закрытые задачи в трекере — и нерабочие сценарии в проде. Независимый аудит снимает «обёртку»: реальное покрытие тестами, качество кода, соответствие ТЗ и скрытый техдолг. Вы видите факты до продления контракта и доплаты за «доработки», которые должны были войти в изначальный scope.
Когда скорость поставки растёт, а контроль не меняется, регрессии становятся нормой. Команда тушит пожары вместо развития продукта. ИИ-агенты в пайплайне ловят типовые ошибки на каждом PR; эксперт настраивает правила под ваш домен и следит, чтобы автоматика не давала ложного чувства безопасности.
Утечки секретов в репозитории, уязвимые зависимости, дыры в авторизации — частый итог гонки за дедлайном. Стоимость одного инцидента выше годового бюджета на нормальный аудит. Проверяю безопасность вручную и закрепляю политики в пайплайне: критичное не проходит в прод.
Due Diligence до сделки: реальное состояние архитектуры, зависимость от ключевых разработчиков, скрытый техдолг и риски поддержки. Чтобы не купить «красивый фронт» с гниющим бэкендом и переплатить на интеграции после закрытия.
Формат подбирается под масштаб риска: пакеты — для системной диагностики и внедрения, почасовая работа — для точечных задач без долгого контракта.
Когда не нужен полный аудит или внедрение, а нужен быстрый независимый взгляд эксперта — оплата по факту отработанных часов.
От 5 000 ₽ / час · отчёт по итогам сессии
Обсудить задачуНе абстрактный «code review», а конкретные точки, где бизнес теряет деньги: данные, безопасность, архитектура и неконтролируемый поток ИИ-кода.
Утечки, слабая авторизация, секреты в репозитории, зашитые ключи в коде и уязвимые зависимости — то, что всплывает в инцидентах, если не ловить на этапе разработки.
Консистентность сущностей между сервисами, состояние гонки, дубли записей, неверные транзакции — причины потерянных заказов и «призрачных» остатков.
Шаблонный сгенерированный код без контекста, мёртвые ветки, несовместимые контракты, отсутствие тестов — типичные следы разработки «на скорость с нейросетью».
Постоянный контроль входящих изменений: агенты в CI/CD, правила под ваш продукт, эскалация критичного эксперту, сопровождение и донастройка.
Выстроить контур, где каждый сгенерированный фрагмент проходит проверку, а бизнес-риски видны до релиза, а не в отчёте об убытках.
Разберу вашу ситуацию и предложу формат, который остановит риск, пока он не стал убытком для бизнеса.
Запросить информациюЧастые вопросы
Claude и аналоги ускоряют написание, но не отвечают за корректность и согласованность с вашей системой. Пайплайн ревью — это контроль на входе: ловит ошибки, которые генератор не видит, включая нарушение ваших бизнес-правил.
Линтер не знает ваших бизнес-правил и процессов. Пайплайн проверяет смысл изменений: целостность данных, безопасность, архитектурные ограничения, типовые ошибки ИИ-генерации. Критичное эскалируется эксперту, а не теряется в потоке PR.
Анализирую ваш стек и процессы, проектирую цепочку агентов (статический анализ, семантическое ревью, проверка безопасности), подключаю к GitHub/GitLab/etc и CI. Агенты срабатывают на каждый коммит в PR и при подключении нового репозитория. Дальше — сопровождение: мониторинг, донастройка, обновление правил.
Пакет — если нужен структурированный результат за фиксированный срок: аудит, due diligence, внедрение пайплайна. Почасовой формат — для точечных задач: второе мнение, разбор инцидента, ревью одного PR, архитектурная сессия. После первых часов могу предложить переход на пакет, если масштаб оказался больше.
Для аудита и внедрения пайплайна — да, доступ к репозиториям и CI по NDA. Для первичной оценки достаточно демо-репозитория или выборочных модулей.
Работаю как внешний консультант без конфликта интересов. NDA по запросу. Код и данные не передаются третьим лицам; при использовании LLM используются изолированные контуры без обучения на ваших данных.
Собственникам, которые платят за разработку, но не видят, что получают в проде; продуктовым командам с потерями из‑за данных; инвесторам перед сделкой; компаниям, где ИИ уже пишет код, а контроля за качеством нет.
Публикую разборы реальных кейсов аудита: где подрядчики и ИИ-код подводят бизнес, как выглядят отчёты и на что смотреть до подписания контракта. Без воды — только практика.
Напишите, что болит — лично в Telegram или MAX. Отвечу в течение нескольких часов. Примеры работ — в канале @ashurumarov_audit.