Рабочая среда для инженерных команд

CodeGryphon объединяет контекст проекта, выполнение задач и контроль результата на протяжении всего жизненного цикла ПО.

Работающий продуктDesktop · Web · TelegramФокус на инженерных командах

Весь цикл работы — в контексте проекта

CodeGryphon связывает задачу, знания команды, инструменты и проверку результата. Продукт развивается от выполнения отдельных поручений к регулярным инженерным процессам.

Проблема

Код, требования, обсуждения и проверки распределены между инструментами. Команда тратит время на восстановление контекста, передачу решений и контроль результата на каждом этапе.

Наш подход

Общие правила и память проекта, личные рабочие диалоги, выполнение в Desktop и доступ через Web и Telegram. Центр управления и Пульс связывают ежедневные задачи с состоянием проектов.

MARKET

Почему этот рынок

Работа с моделями уже входит в повседневную разработку. Наш фокус — команды, которым важны общий контекст, контроль исполнения и повторяемый результат.

Первый целевой сегмент

Небольшие продуктовые команды, студии разработки и технические лиды, которые ведут существующие кодовые базы и несколько параллельных проектов.

84%

опрошенных разработчиков используют или планируют использовать AI в разработке

51%

профессиональных разработчиков среди участников опроса используют AI ежедневно

Контекст рынка: Stack Overflow Developer Survey 2025

На чём строится продукт

Контекст всей команды

Знания, правила, фокусы и результаты остаются в проекте и доступны в рамках ролей.

Выполнение и контроль

Код, команды, браузер и интеграции работают в одном процессе; результат можно проверить.

Выбор моделей по задачам

Собственный SDLC-бенчмарк помогает сравнивать качество, время и расход и выбирать модели для режимов.

BUSINESS

Бизнес-модель

Оплата использования

Глифы учитывают использование продукта. Пользователь пополняет баланс и выбирает режим под задачу.

Работа с организациями

Внедрение, инфраструктурные требования и сопровождение обсуждаются в рамках командного пилота.

Экономика исполнения

Подбор моделей и работа с контекстом позволяют управлять расходом на задачу; качество проверяется бенчмарком.

Что уже создано

Техническая база продукта доступна для изучения и демонстрации.

GROWTH

Следующий этап роста

Развиваем повторяемое использование внутри команд: от первой задачи к регулярным процессам и нескольким проектам.

Привлечение

Демонстрации на инженерных задачах, профессиональные сообщества, партнёрства и командные пилоты.

Удержание

Расписания, общие знания и повторяемые способы работы. Проверяем, какие сценарии возвращают команду в продукт.

Экономика

Измеряем стоимость принятого результата, использование и удержание по когортам. Подбираем модели по качеству и расходу.

R&D

Технологические направления

Два направления в планах развития: собственная модель для инженерных задач и прогнозирование проблем проекта.

В планах

Gryphon.Model

Обучение и развитие собственной модели с оценкой на нашем SDLC-бенчмарке. Цель — адаптировать модель к задачам и инструментам Грифона и управлять соотношением качества результата, времени и стоимости выполнения.

В планах

ML-прогнозирование проблем проекта

Механизм прогнозирования на основе истории и динамики проекта. Цель — заранее выявлять риски качества, сроков и технического долга и помогать команде определить, что проверить в первую очередь, через Пульс проекта и Центр управления.

Ответственные за развитие

Кирилл Иванов

Руководитель продукта и CTO

Сергей Зачёсов

Архитектор

Юлия Маловица

Маркетинг и продвижение

Подробнее о команде

Инвестиции и стратегическое партнёрство

Обсуждаем развитие продукта, выход на рынок и партнёрские возможности. Презентация, финансовая модель и параметры возможного участия — в прямом диалоге с командой.

Связаться по вопросам инвестицийpartner@codegryphon.ai