Філософія та основні принципи
WebbyLab суворо дотримується принципу "Людина в циклі" (Human in the Loop). Ми використовуємо генеративні AI-інструменти, фронтирні LLM та AI-агенти виключно як Ко-пілоти — прискорюючи рутинні операції, полегшуючи рефакторинг, автоматизуючи повторювані воркфлоу та вивільняючи інженерів для вирішення завдань з високою доданою вартістю.
AI прискорює нашу інженерну роботу — але кожен коміт перевіряється, осмислюється і підписується старшим інженером. Ви завжди отримуєте production-ready програмне забезпечення, перевірене експертом, а не неперевірений вивід AI. Наші інженери несуть повну відповідальність за кожен рядок, що потрапляє у продакшн: якість, безпека і коректність — не обговорюється.
Корпоративний AI-стек для розробки та інфраструктура
Авторизований доступ
Доступ до всіх AI-інструментів для розробки надається виключно через Google Workspace Enterprise Single Sign-On (SSO). Використання особистих облікових записів для корпоративних завдань категорично заборонено — ваша інтелектуальна власність залишається захищеною на кожному рівні.
Затверджені моделі та інструменти
Компанія використовує платформу Antigravity, що працює на передових фронтирних LLM: Google Gemini (Vertex AI) та Anthropic Claude (Opus і Sonnet). Вибір моделі відповідає складності завдання, балансуючи якість виводу та ефективність витрат.
Корпоративний фреймворк MCP та AI-агентних Skills
Ми централізуємо наш 15-річний інженерний досвід у корпоративних серверах Model Context Protocol (MCP), що забезпечують стандартизовані воркфлоу AI-агентів та Skills для всіх команд. Саме ці інституційні знання — а не загальний вивід AI — формують стабільну якість доставки.
- Скаффолдинг системної архітектури та AI-асистовані патерни проєктування
- Автоматизований Code Review та AI-рефакторинг
- Воркфлоу Domain-Driven Design (DDD)
- Дотримання чистої архітектури
- Atomic Design та найкращі практики React-компонентів
Корпоративні засоби захисту AI (Antigravity)
AI-асистенти в IDE дозволені лише за моделлю API Key (Bring Your Own Key — BYOK). SaaS-підписки, де код обробляється на зовнішніх серверах, суворо заборонені — ваш вихідний код ніколи не покидає ваше середовище.
- Встановити
"Codebase Indexing"на Локальний - Повністю вимкнути "Збір даних / Навчання"
Інтеграція AI на кожному етапі SDLC
Наша система Corporate RAG (Retrieval-Augmented Generation), що працює на LLM, аналізує історичні оцінки завдань у порівнянні з фактичним часом виконання по всіх проєктах. Оскільки AI-асистована розробка постійно підвищує інженерну продуктивність, ці дані дозволяють нам надавати клієнтам дедалі точніші терміни та знижувати вартість розробки функціоналу.
Генеративний AI виявляє неоднозначності у бізнес-вимогах та критеріях приймання до написання першого рядка коду — зменшуючи дорогі доопрацювання, невідповідності в результатах та розповзання обсягу робіт. Якісніші вхідні дані означають якісніше ПЗ, швидше.
Наша RAG-система витягує перевірені в бою архітектурні рішення з усього нашого портфеля проєктів — тому ваш продукт виграє від нетривіальних патернів, вже доведених у production-середовищах. Міжпроєктний обмін знаннями виконується суворо відповідно до Клієнтського опитувальника щодо згоди на використання AI; вимикається, якщо клієнт відмовляється.
Команди поєднують MCP та спеціалізовані AI Skills для генерації UI-кітів безпосередньо у фреймворк застосунку, драматично скорочуючи цикл від дизайну до коду. Antigravity Chrome extension потім візуально верифікує відповідність компонентів специфікаціям Figma — щоб те, що ви задизайнили, було саме тим, що побудовано.
Кожен репозиторій містить активний файл .Antigravityrules (або AI_INSTRUCTIONS.md), що визначає роль AI-ко-пілота, технологічний стек, стандарти кодування та обмеження (наприклад, «не використовувати 'any' у TypeScript»). Це забезпечує відповідність AI-згенерованого коду вашій конкретній архітектурі. Tech Lead підтримує цей файл у актуальному стані.
Рутинні завдання (стандартні форми, CRUD API) генеруються AI через перевірені Workflows, звільняючи інженерів для складних задач. Де кастомна бізнес-логіка перевищує поточні можливості AI, інженери спочатку вручну реалізують Proof of Concept (PoC) — а потім направляють AI щодо його коректної інтеграції. Швидкість без жертв точністю.
AI допомагає в моделюванні загроз за методологіями STRIDE та DREAD як допоміжний інструмент аналізу, допомагаючи командам виявляти вектори атак раніше в циклі розробки. Фінальні рішення з безпеки приймають архітектори-люди. Чутливі дані клієнтів (PII, облікові дані) ніколи не потрапляють до жодної AI-моделі — це забезпечується на рівні процесу, а не лише політики.
Команди QA та розробки застосовують підхід Test-Driven Development (TDD) за підтримки AI. Критерії приймання з трекера задач передаються безпосередньо в AI/MCP-інструменти, прискорюючи генерацію тест-кейсів та написання автоматизованих тестів (Mocha, Chai, PHPUnit). Результат: ширше тестове покриття за менший час — ваш продукт виходить у реліз із впевненістю, не з надією.
Після статичного аналізу та автоматизованого тестування код проходить додатковий AI-driven review через кастомний self-hosted GitLab MCP на нашій внутрішній інфраструктурі. AI виявляє проблеми до розгляду людиною — інженери зосереджують увагу там, де це найважливіше.
Весь AI-згенерований код однаково вимагає обов'язкового Code Review людиною. Жоден вивід AI не потрапляє у продакшн без підпису експерта — ви отримуєте повністю аудитований ланцюжок розробки і впевненість, що кожен реліз перевірений старшим інженером.
Ми використовуємо спеціальний MCP для дебагінгу та AI-асистованого аналізу логів з Amazon CloudWatch та інших вендорів observability. AI виявляє аномалії та першопричини значно швидше за ручний аналіз логів — безпосередньо знижуючи середній час відновлення (MTTR) вашого продукту.
Перш ніж будь-які логи потраплять до AI-моделі, інженери їх санітизують — видаляючи всі секрети, облікові дані та персональні дані. Дані ваших користувачів залишаються під повним захистом навіть під час активного реагування на інциденти.
Під час Ретроспектив спринту команда відстежує ефективність інтеграції AI — включаючи кількість токенів, витрачених на функціонал — забезпечуючи постійну оптимізацію AI-асистованих воркфлоу. З розвитком наших інструментів це перетворюється на накопичувальні прирости швидкості та подальше зниження витрат для вашого продукту.
Витрати на токени прив'язані до Центру витрат кожного проєкту. Де AI-токени забезпечують основні функції Product AI, вони розглядаються як повторювані витрати на інфраструктуру та виставляються напряму через Пряму оплату або Відшкодування, як узгоджено в Клієнтському опитувальнику. Жодних прихованих витрат на AI.