AI MSL — краткий обзор
- Цены
- Платно
- Ключевые преимущества
- Прозрачная экономическая модель: DevCredits и оплата за каждое изменение дают фи · Работает с существующими системами: действует напрямую с вашими репозиториями и · Скорость в масштабе: заявленное ускорение доставки в 3–10 раз привлекательно для
О AI MSL
Превращает запросы на обычном языке в готовые к продакшену ветки.
Возможности
- Outcome-Based DevCredits Pricing: оплата за каждое завершённое, согласованное изменение в единицах DevCredits, поэтому расходы привязаны к фактически поставленной работе.
- End-to-End Lifecycle Execution: преобразует запросы на обычном языке в спецификации, код, тесты и документацию, а затем формирует готовые к продакшену ветки для вашего ревью и слияния.
- AppGraph System Intelligence: поддерживает актуальную семантическую карту архитектуры, API, рабочих процессов и зависимостей для анализа влияния и более безопасной модернизации.
- AI Execution With Expert Supervision: позволяет ИИ выполнять доработку, реализацию и тестирование, а AI Lifecycle Experts проверяют архитектуру, корректность и соответствие бизнес-целям.
- Multi-Cloud Managed Production Ops: работает на сертифицированной по SOC 2, HIPAA и FedRAMP платформе Kubernetes, улучшающей наблюдаемость, надёжность и контроль затрат на облако у разных провайдеров.
- Modernization Without Rewrites: использует непрерывное картирование архитектуры для модернизации legacy-систем под облако, Kubernetes и ИИ-сценарии вместо рискованных «больших взрывных» переписываний.
Плюсы
Минусы
Тарифные планы AI MSL
Core (PM + Development)
Custom
Operate (PM + Development + Operations)
Custom
Enterprise
Custom
DevCredit Bundles (200 DCs)
Custom
DevCredit Bundles (500 DCs)
Custom
DevCredit Bundles (1,000 DCs)
Custom
