Один разработчик и ИИ вместо команды: как устроена разработка Alliby

Alliby — платформа-витрина для заведений: еда, товары, услуги, спорт, образование и развлечения. За ней шесть продуктов, и всю экосистему ведёт один человек с ИИ-ассистентом. Разбираем, за счёт какой архитектуры это работает и сколько денег и времени экономит по сравнению с классической командой, которая тоже пользуется ИИ.

Что такое Alliby

• Клиентское приложение: каталог, заказы, запись, абонементы, оплата.
• Бизнес-кабинет: меню, расписание, мастера, заказы, аналитика.
• Курьерское приложение Carry: биржа заказов, построение и оптимизация маршрутов.
• Панель владельца платформы ops: поддержка, сервер, управление клиентами и продавцами, продуктовая аналитика.
• Сайт, веб-приложения и нативные приложения для Android.

Продуктов шесть, а команда — один человек, если вы делаете проект для себя. Для заказной разработки на этом подходе нужно от трёх человек: владелец продукта, разработчик и дизайнер (тестирует один из них). Классической команде на такой объём, по модели оценки COCOMO, нужно в среднем около 10 человек на полтора года — расчёт ниже.

Почему ИИ здесь работает в полную силу

ИИ-ассистенты уже есть почти в каждой команде. Но в классической архитектуре они ускоряют только написание кода. Согласование API между фронтендом и бэкендом, передача задач между людьми, код-ревью и проверка в магазинах приложений остаются прежними. В Alliby архитектура с самого начала подогнана под работу с ИИ.

1. Единая кодовая база

Каждое приложение — один HTML-файл. Нативные приложения — тонкая оболочка Capacitor: она показывает то же веб-приложение и добавляет нативные функции, например уведомления и геолокацию. Одно изменение сразу видно в вебе, PWA и Android. ИИ видит экран целиком в одном файле и не собирает картину из десятков модулей.

2. Бэкенд и база в одном месте: Supabase

База данных, авторизация, права доступа на уровне строк (RLS), серверные функции и realtime живут в одном стеке. Вся логика описана в коде: SQL-миграции и функции. Отдельного бэкенд-сервиса с его API, ORM и очередями нет.

3. Лёгкие релизы нативных приложений

Оболочку загружаем в Google Play один раз, а содержимое приложение берёт с сервера. Новые функции выходят без новой сборки и без ожидания проверки магазина: вместо проверки, которая по справке Play Console может занять до семи дней, — минуты. Честная оговорка: пересборка всё же нужна, когда меняется нативная часть — виджет, звук пушей, системные разрешения. Это несколько релизов в год, а не каждую неделю.

4. Разработчик — и дирижёр, и оркестр

Кода два: фронтенд и Supabase. Один человек с ИИ делает функцию целиком: SQL-миграцию, серверную функцию, интерфейс во всех приложениях и деплой. Не нужно отдельно нанимать бэкендера, фронтендера, DevOps и мобильного разработчика, и не тратится время на синхронизацию между ними.

5. Time to market — минуты, а не спринты

Пуш в основную ветку автоматически выкатывает на прод только изменённые приложения. Перед этим изменение можно проверить на тестовом стенде с отдельной базой. ИИ-ассистент ведёт файлы памяти проекта: правила деплоя, устройство инфраструктуры, принятые решения. Новая задача не начинается с объяснения контекста.

Сколько это стоит: Alliby против классической команды

Сравним четыре сценария на одном и том же объёме — на коде, который сейчас есть в Alliby. Для Alliby срок и состав — факт из истории проекта. Для классических команд мы не берём «экспертные оценки», а считаем по открытой методике, которую можно проверить. Она описана в блоке «Как мы считали» ниже.

Месячная разница важна, но главное — сколько стоит дойти до результата. Alliby дошёл до текущего объёма за 5,7 месяца: первый коммит — 1 мая 2026 года. Классической команде на тот же объём модель отводит 17–18 месяцев.

Оклады — медианы Хабр Карьеры на октябрь 2026 года: менеджер продукта 250 тыс. ₽, UI/UX-дизайнер 120 тыс., фронтенд 200 тыс., бэкенд 220 тыс., Android (Kotlin) 300 тыс., инженер по качеству 180 тыс., DevOps 200 тыс. Средний оклад в команде — 211 тыс. ₽, с взносами — 274 тыс. ₽ за человеко-месяц. Разработчику Alliby, который один делает всё, назначен оклад уровня Lead фулстек — 350 тыс. ₽, то есть выше любого участника классической команды. ИИ-инструменты: в классической команде — около 2 тыс. ₽ на человека (тариф уровня GitHub Copilot Business), у разработчика Alliby — около 20 тыс. ₽ в месяц. Инфраструктура Alliby — VPS и S3, около 10 тыс. ₽ в месяц. Для сценария «для себя» свой труд оценён по рынку, фактически это время владельца.

Почему у заказной разработки срок больше. Весь код Alliby фактически написал один человек, и в заказном сценарии код тоже пишет один разработчик: владелец продукта и дизайнер не сокращают его работу. Зато появляется взаимодействие — постановка задач, согласование макетов, обсуждения, приёмка, ожидание ответов. По закону Брукса число каналов связи в команде растёт как n(n−1)/2: у одного человека их нет, у троих — три. Надёжного замера, сколько времени это стоит маленькой команде, мы не нашли, поэтому закладываем от 25 до 50% к фактическому сроку. Это наша оценка, а не измерение.

Ограничения методики. COCOMO откалибрована на проектах без ИИ, а объём в строках — грубая мера: код, написанный с ИИ, может быть длиннее или короче написанного вручную. Поэтому цифры классических сценариев — оценка порядка величины, а не смета. Даже при эффекте ИИ +55% — это лучший результат из лабораторного эксперимента GitHub на одной задаче — классическая команда с ИИ стоила бы около 33 млн ₽.

Кейсы: реальные задачи Alliby

Ниже — задачи, которые сделаны в Alliby в октябре 2026 года. Для Alliby указаны фактические трудозатраты: каждая задача выкачена в прод одним человеком не дольше чем за указанное время. Для классических команд трудозатраты посчитаны снизу вверх: задача разложена по ролям, и каждой роли дано столько дней, сколько нужно ей одной на уже готовой системе. Раскладка — в таблице под графиком, её можно проверить и поправить под свою команду. Эффект ИИ — те же +26%, что и выше.

Почему не COCOMO. Среднее по проекту из модели — 16 строк на человеко-день — включает создание всей системы с нуля: архитектуру, инфраструктуру, раскачку команды, переделки. У отдельной задачи на готовой системе этого нет. Если перенести среднее на задачу, классика выглядит в 3–4 раза медленнее, чем на самом деле, поэтому для кейсов мы его не используем. Для оценки проекта целиком COCOMO подходит: там эти затраты действительно есть.

Раскладка — наша оценка для слаженной команды, которая уже знает систему: без ожидания в бэклоге, без релиза в магазин и без переделок. Поэтому она скорее занижает трудозатраты классики, чем завышает. Стоимость человеко-дня — месячная стоимость из расчёта выше, делённая на 21 рабочий день: 13 тыс. ₽ в классической команде, 23 тыс. ₽ у разработчика Alliby.

Разница складывается не из «быстрее печатает код». В классической команде функция поддержки — это задача в бэклоге, обсуждение API, три параллельные ветки (бэкенд, веб, мобильное приложение), ревью, тестирование и релиз в магазин. В Alliby тот же человек за один заход пишет миграцию с правами доступа, серверную функцию, форму в трёх приложениях и раздел в панели, а затем сам выкатывает всё одним пушем.

Надёжность без отдельной DevOps-команды

• Мониторинг сервера каждые 5 минут.
• Алерты в Telegram: диск, ошибки 5xx, контейнеры, бэкап, сертификаты.
• Ночные бэкапы базы, Cloudflare, ограничение частоты запросов, firewall.
• Всё видно на одном экране — во вкладке «Сервер» панели ops.

Что это даёт бизнесу

• Идея проверяется в тот же день. Гипотезу можно выкатить, посмотреть на реакцию и откатить — без спринта и без релиза в магазин.
• Разработка в 5–15 раз дешевле по итоговой стоимости — даже по сравнению с командой, которая уже пользуется ИИ, если считать по методике выше. Нижняя граница — заказная разработка втроём с запасом на взаимодействие, верхняя — один разработчик для себя.
• Новое направление — это настройка, а не новый продукт. Образование запустили на том же коде, что и еду.
• Меньше точек отказа в коммуникации. Нет передачи задач между людьми — нет потерь смысла и ожидания.

Ограничения и как с ними работаем

На будущее: маркетинг и продажи

Код уже пишет один человек с ИИ. Следующий шаг — так же выстроить маркетинг и продажи. Обычно это ещё один отдел: маркетолог, SMM, дизайнер, копирайтер, SEO-специалист, менеджеры по продажам. В Alliby большую часть этой работы можно перевести в код и данные платформы. Тогда люди нужны там, где без них не обойтись: живые встречи, доверие и договорённости. Ниже — план, а не результат. Часть инструментов уже работает, часть ещё предстоит сделать.

1. Продукт продаёт себя сам

Самый дешёвый канал — тот, что встроен в продукт. Заведение открывает витрину бесплатно. Платформа сама генерирует для него QR-коды на стойку, стол и в чат группы. Клиент, пришедший по такому коду, видит на карте другие заведения рядом. Так каждое подключённое заведение приводит аудиторию следующим, и разработчик может развивать это как функциональность, а не как рекламную кампанию:

• Реферальные механики. Скидка или бесплатный месяц тарифа за приведённое заведение, бонус клиенту за приглашённого друга. Это миграция и пара экранов — день работы.
• Подарочные абонементы и сертификаты. Каждый подарок приводит нового клиента, который ещё не пользуется Alliby.
• Перенос клиентов вместе с заведением. Клуб или школа пишет в чат группы: «записывайтесь теперь здесь». Одно сообщение переносит десятки людей, которые ходят годами.

2. Сайт и SEO как код

Сайт лежит в том же репозитории и выкатывается тем же пушем. Поэтому SEO — это не подрядчик и не очередь задач, а генерация страниц из данных платформы:

• Страница на каждое заведение, город и направление. «Теннис в Самаре», «Языковые школы рядом» — из тех же таблиц, что и каталог в приложении, с разметкой schema.org, расписанием и ценами. Тысячи страниц без копирайтера.
• Статьи и кейсы. ИИ готовит черновик по реальным данным, человек правит факты и тон. Эта статья сделана именно так.
• Гео-персонализация. Сайт уже определяет регион посетителя и показывает истории заведений его города. Так же можно подставлять офферы, примеры и цены под город.

3. Продажи: один менеджер с ИИ вместо отдела

Самая дорогая часть продаж B2B — не звонок, а подготовка к нему и работа после. Эту часть забирает ИИ:

• Сбор базы. Список кандидатов в городе — секции, школы, студии без сайта и онлайн-записи — ИИ собирает и квалифицирует за вечер. Так уже собрана база из 84 заведений Самары.
• Демо-витрина до звонка. Наполнение витрины с услугами, ценами, расписанием и фотографиями занимает минуты: так наполнена витрина языковой школы — 8 занятий на двух языках, 4 абонемента, расписание групп и фотографии. Менеджер приходит не с презентацией, а с готовой витриной этого заведения: «вот как это будет выглядеть у вас».
• Персональные письма и КП. Под каждое заведение — со своими цифрами: сколько оно теряет на комиссиях агрегаторов, сколько времени администратора уходит на запись в мессенджере.
• Онбординг без менеджера. Прайс, фото меню или таблица с расписанием превращаются в карточки и абонементы автоматически.

4. Удержание по данным, а не по ощущениям

Во вкладке «Воронка» панели ops уже видно, на каком шаге застрял каждый продавец: нет заведения, нет позиций, скрыто, нет клиентов. А также какие заведения «уснули» без заказов. Следующий шаг — автоматические подсказки по этим событиям:

• письмо или пуш с инструкцией к конкретному шагу, на котором человек остановился;
• задача менеджеру позвонить, если подсказка не помогла;
• для клиентов — напоминание о закончившемся абонементе или о группе, в которой освободилось место.

Это всё те же триггеры в базе и серверные функции, которые разработчик делает за день, — не отдельная CRM-система с интеграцией.

5. Контент и реклама

• Короткие видео и посты. ИИ пишет сценарии и тексты по реальным событиям платформы: новое заведение на карте, свободные места в группе, сезонные абонементы.
• Материалы для заведений. Плакаты с QR-кодом, посты для их соцсетей, тексты для чата группы — генерируются из карточки заведения в фирменном стиле.
• Тесты гипотез за день. Новый лендинг, оффер или раздел сайта выкатывается и откатывается в тот же день, а результат виден в аналитике. Классической команде на один такой цикл нужен спринт.
• Амбассадоры в городах. Человеческий слой, который ИИ не заменит: знакомства, встречи, доверие. ИИ даёт им готовые демо-витрины, материалы и базу кандидатов.

Оклады — медианы Хабр Карьеры на октябрь 2026 года: менеджер по маркетингу 110 тыс. ₽, SMM-специалист 75 тыс., графический дизайнер 90 тыс., копирайтер 70 тыс., SEO-специалист 105 тыс., менеджер по продажам 100 тыс. ₽ без процента с продаж. В варианте Alliby — senior-менеджер по маркетингу за 160 тыс. ₽ и ИИ-инструменты около 20 тыс. ₽. Амбассадоры получают процент от подключённых заведений, поэтому в постоянные расходы не входят. Это сравнение фонда оплаты труда, а не доказанной эффективности: сможет ли один человек с ИИ закрыть работу отдела, покажет практика. Из исследований известно, что на типовых письменных задачах — тексты, письма, пресс-релизы — ChatGPT сокращал время специалистов на 40% при росте качества (Noy и Zhang, Science, 2023).

Источники

1. Калькулятор зарплат Хабр Карьеры, медианы по специализациям, октябрь 2026: career.habr.com/salaries.
2. Хабр Карьера. «Зарплаты IT-специалистов в первой половине 2026 года»: habr.com.
3. Boehm B. Software Engineering Economics. Prentice Hall, 1981 — модель COCOMO; Boehm B. et al. Software Cost Estimation with COCOMO II. Prentice Hall, 2000.
4. Cui K. Z., Demirer M., Jaffe S. et al. The Effects of Generative AI on High-Skilled Work: Evidence from Three Field Experiments with Software Developers. Management Science: doi.org/10.1287/mnsc.2025.00535.
5. METR. Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity, 10.07.2025: metr.org.
6. Peng S. et al. The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot, 2023: arxiv.org/abs/2302.06590.
7. Noy S., Zhang W. Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. Science, 2023: doi.org/10.1126/science.adh2586.
8. Справка Play Console «Публикация приложения» — сроки проверки: support.google.com.
9. Тарифы страховых взносов на 2026 год: общий 30% / 15,1% — ФНС, nalog.gov.ru; для IT-компаний 15% / 7,6% — Федеральный закон от 28.11.2025 № 425-ФЗ.
10. Объём кода и даты — репозиторий Alliby: первый коммит 01.05.2026, коммиты задач d5a2611, d2a8a7c, dac67b3, 6216f5c, 4fc7293.