Услуги
Веб-разработка
Заказные веб-платформы на Python, PHP и Node.js с фронтендом на Vue или React — порталы, SaaS-продукты, маркетплейсы, e-commerce и внутренние инструменты.
Что мы делаем?
Мы делаем заказные веб-платформы, на которых реально работает бизнес: SaaS-продукты, порталы для клиентов и партнёров, маркетплейсы и e-commerce, внутренние инструменты и модернизацию legacy-систем без остановки бизнеса. Бэкенд на Python, PHP или Node.js, фронтенд на Vue или React с TypeScript. Инструменты массовые сознательно: JavaScript уже больше десяти лет остаётся самым используемым языком в Stack Overflow Developer Survey, а Python и TypeScript идут следом (Stack Overflow, 2024), поэтому команде, которая будет поддерживать систему после нас, не придётся мучиться с наймом.
- SaaS-продукты — мультитенантная архитектура, биллинг, роли, публичные API.
- Порталы для клиентов и партнёров — самообслуживание, документы, заказы, поддержка.
- Маркетплейсы и e-commerce — каталог, поиск, оформление, платежи, интеграции с логистикой.
- Внутренние инструменты и админки — софт, на котором реально работает ваша операционка.
- Модернизация — перевод legacy-систем на PHP/Python на поддерживаемый стек без остановки бизнеса.
Какой стек мы используем?
Стек выбираем под задачу и под команду, которая будет поддерживать систему после нас, — а не по моде. Бэкенд: Python (FastAPI, Django), PHP (Laravel, Symfony), Node.js (NestJS). Фронтенд: Vue 3, Nuxt, React, Next.js, TypeScript, Tailwind. Данные: PostgreSQL, MySQL, Redis, Elasticsearch. Инфраструктура: Docker, Kubernetes, AWS/GCP/Azure, CI/CD, инфраструктура как код. Публичные продукты получают бюджет производительности, привязанный к порогам Core Web Vitals от Google — LCP до 2,5 с, INP до 200 мс, CLS до 0,1 (web.dev, 2024), — потому что эти цифры влияют и на ранжирование, и на конверсию.
SPA или SSR: какая модель рендеринга подходит вашему продукту?
Для приложения за логином (дашборд, админка, портал) single-page app — проще и дешевле; для всего, что должно находиться в поиске и быстро загружаться при первом визите — магазин, маркетплейс, маркетинговые страницы, — выигрывает серверный рендеринг или гибридный фреймворк вроде Nuxt или Next.js. Рекомендация Google та же: рендерить на сервере, когда важны первая отрисовка и индексируемость, и гидрировать на клиенте ради интерактивности (web.dev, 2024).
| Критерий | SPA (рендеринг на клиенте) | SSR / гибрид (Nuxt, Next.js) |
|---|---|---|
| Первая загрузка | Пусто, пока не загрузится и не выполнится JS | HTML приходит отрисованным; быстрее LCP |
| SEO и шаринг | Зависит от выполнения JS краулером | Полный HTML для краулеров и превью ссылок |
| Лучше всего для | Приложения за логином, дашборды, админки | Публичные каталоги, контент, e-commerce |
| Инфраструктура | Статический хостинг + API | Node-рантайм или edge; больше эксплуатации |
| Сложность | Ниже; один рантайм | Выше; серверный и клиентский пути кода |
| Наш выбор по умолчанию | SPA на Vue 3 / React | Nuxt / Next.js с выбором по маршрутам |
Как мы поставляем?
Поставляем двухнедельными инкрементами по письменному объёму работ с критериями приёмки: сначала discovery, затем MVP, который можно показать пользователям через недели, затем дорожная карта. Тесты, код-ревью, CI/CD и мониторинг есть с первого спринта, а не после запуска. Измеримый эффект такой дисциплины задокументирован исследовательской программой DORA: команды с сильнейшими практиками поставки деплоят значительно чаще и восстанавливаются после сбоев значительно быстрее отстающих (DORA, 2024). После запуска — поддержка и развитие по SLA.
Как мы обеспечиваем качество и безопасность?
Качество и безопасность встроены в пайплайн: автотесты, статический анализ, сканирование зависимостей, ревью с учётом OWASP, шифрование при передаче и хранении, журналы аудита и обработка данных с учётом GDPR и локального законодательства. Контролю доступа — особое внимание, потому что это самая частая веб-слабость: OWASP обнаружил ту или иную форму нарушения контроля доступа в 94% проанализированных приложений (OWASP, 2021). Для продуктов с платежами или персональными данными добавляем моделирование угроз и пентест перед запуском и держим бюджеты производительности для публичных страниц: по данным Google, даже улучшение времени загрузки на 0,1 с измеримо повышает конверсию в ритейле (web.dev, 2023).
Частые вопросы
Кейсы
Связанные кейсы
KLR.gg: автоматическая аналитика матчей CS2 для приватных лобби
Платформа, которая сама забирает серверные логи, статистику матчей и демозаписи с комьюнити-серверов Counter-Strike 2, оценивает каждую дуэль и раунд и превращает их в рейтинги игроков, динамику и сбалансированные команды — без загрузок вручную и таблиц.
- Игры · Киберспортивная аналитика
- Python
- pandas
- FastAPI
Erudil: ИИ-движок, оценивающий вероятность каждого исхода матча
Собственный продукт. Вероятностный движок превращает данные матча в матрицы вероятностей исходов, сверяет их с котировками букмекеров и публикует неизменяемую историю каждого прогноза — и выигрышей, и проигрышей.
- Спортивная аналитика
- Python
- PyTorch
- PostgreSQL
ИИ-ассистенты по регламентам для продуктовой сети с 30 000 сотрудников
Три RAG-ассистента на одной платформе — для коммерческой функции, директоров магазинов (голосом, прямо из торгового зала) и HR — отвечают на вопросы по корпоративным регламентам со ссылкой на конкретный пункт или честно говорят, что ответа нет, — и сотрудники перестают звонить в офис по типовым вопросам.
- Ритейл
- Python
- LangChain
- PostgreSQL + pgvector
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.