Услуги
Мобильная разработка
Кроссплатформенные приложения на Flutter и React Native, нативные Swift и Kotlin там, где это важно, — с общим бэкендом с вашим веб-продуктом.
Что мы делаем?
Мы делаем мобильные приложения с общим бэкендом с вашим веб-продуктом: клиентские приложения для e-commerce, услуг, финтеха и лояльности; полевые и рабочие приложения с офлайн-режимом; приложения-компаньоны для SaaS и IoT; приложения с ИИ на устройстве или в облаке. По умолчанию кроссплатформа на Flutter или React Native, нативные Swift и Kotlin там, где этого требует платформа. Мобильные устройства — там, где уже находится большинство ваших пользователей: по данным Statista, на них приходится примерно 60% мирового веб-трафика (Statista, 2024), поэтому приложение редко бывает побочным каналом.
- Клиентские приложения для e-commerce, услуг, финтеха и программ лояльности.
- Полевые и рабочие приложения: offline-first, штрих-коды/QR, фото, геолокация, подписи.
- Приложения-компаньоны для SaaS и IoT-продуктов.
- Приложения с ИИ на устройстве или в облаке: распознавание, рекомендации, ассистенты.
Натив или кроссплатформа: что выбрать?
Выбирайте кроссплатформу (Flutter или React Native), когда одна кодовая база закрывает оба стора без компромиссов — а это большинство бизнес-приложений. Выбирайте натив (Swift, Kotlin), когда приложение опирается на камеру, Bluetooth, фоновую обработку, тяжёлую графику или критичные к производительности экраны. Оба фреймворка компилируются в настоящий нативный UI или связаны с ним мостом, и оба документированы и поддерживаются Google и Meta соответственно (документация Flutter, 2025; документация React Native, 2025).
| Критерий | Кроссплатформа (Flutter, React Native) | Натив (Swift, Kotlin) |
|---|---|---|
| Кодовые базы | Одна для iOS и Android | Две, по одной на платформу |
| Время и стоимость до первого релиза | Ниже; общие UI и логика | Выше; функции делаются дважды |
| Платформенные возможности | Большинство через плагины; крайние случаи требуют нативных модулей | Полный, немедленный доступ к новым API ОС |
| Производительность | Достаточна для типичного бизнес-UI | Лучшая для графики, медиа, фоновой работы |
| Команда | Одна мобильная команда плюс переиспользование веб-навыков | Два платформенных специалиста |
| Наша рекомендация | По умолчанию для большинства продуктов | Когда discovery показывает жёсткую зависимость от платформы |
Как мы выбираем подход?
Подход рекомендуем на discovery исходя из вашего продукта, а не из того, что нам приятнее писать. Сначала кроссплатформа, когда одна кодовая база закрывает оба стора без компромиссов; натив — для камеры, Bluetooth, фоновой обработки и критичных к производительности экранов. Один бэкенд с веб-продуктом, контракты API согласованы заранее, офлайн-синхронизация там, где связь нестабильна. Оба фреймворка давно устоялись: Flutter и React Native — два самых используемых кроссплатформенных мобильных фреймворка среди профессиональных разработчиков в опросе Stack Overflow (Stack Overflow, 2024).
Как мы выпускаем и эксплуатируем приложение?
Мы ведём весь путь релиза: публикация в App Store и Google Play, прохождение ревью, поэтапные выкладки, мониторинг крэшей, аналитика, push-уведомления, deep links и встроенные покупки, затем поддержка после релиза и обновления под новые версии ОС по SLA. Ревью стора — часть плана, а не сюрприз: Apple публикует App Store Review Guidelines и отклоняет приложения, которые их нарушают (Apple, 2025). Безопасность — по OWASP Mobile Application Security Verification Standard (OWASP MASVS 2.0, 2023): защищённое хранение и передача, токенная аутентификация, минимальные разрешения и мобильный пентест перед релизом для приложений с платежами, медицинскими или персональными данными.
Частые вопросы
Кейсы
Связанные кейсы
Статьи
Связанные статьи
ИИ и машинное обучение
Почему гибридный поиск обошел чистые эмбеддинги в нашем пайплайне Invoice AI
Чистые плотные эмбеддинги не справились с буквенно-цифровыми серийными номерами в нашем пайплайне Invoice AI. Объединение полнотекстового поиска PostgreSQL tsvector с косинусным расстоянием pgvector подняло точность совпадений top-1 с 61,4% до 94,8%.
ИИ и машинное обучение
Почему pgvector заменил Qdrant в нашем пайплайне Feedback AI
Мы перенесли 5 миллионов векторных эмбеддингов из кластера Qdrant в PostgreSQL 16 с pgvector 0.7. Рассказываем, как сократили накладные расходы на инфраструктуру, сохранив задержку поиска в пределах 50 мс.
Python
Парсинг логов матчей CS2 за 2 секунды: почему pandas обошел Polars в KLR.gg
Сравнение структуры памяти Apache Arrow и непрерывных блоков NumPy при расчете метрик Glicko-2 и HLTV Rating 2.0 в аналитическом движке KLR.gg.