Доступна on-premise установка

AI-ревьювер, который понимает контекст вашего кода

Evolver анализирует архитектуру, находит уязвимости безопасности и учится на обратной связи вашей команды. Это не просто линтер.

user-service.ts — Evolver AI Review
1async function getUserData(userId: string) {
2  const response = await fetch(`/api/users/${userId}`);
3  return response.json();
4}
🔍Evolver AIБезопасность

⚠️ Критично: Отсутствует валидация userId. Потенциальная IDOR-уязвимость. Добавьте проверку авторизации.

Показать исправление →
ГЛУБОКИЙ АНАЛИЗ

Понимание архитектуры, а не только синтаксиса

Evolver анализирует не отдельные файлы, а всю кодовую базу целиком. Понимает связи между модулями, отслеживает потоки данных и находит проблемы, которые линтеры никогда не увидят.

  • Анализ зависимостей между модулями
  • Отслеживание потоков данных
  • Детекция архитектурных антипаттернов
  • Понимание бизнес-логики
Диаграмма архитектурного анализа кода
АДАПТИВНОЕ ОБУЧЕНИЕ

ИИ, который учится стандартам вашей команды

Evolver адаптируется к вашей кодовой базе, вашим соглашениям и обратной связи команды. Чем больше вы используете систему, тем релевантнее становятся рекомендации.

  • Учится на принятых и отклонённых предложениях
  • Создаёт профили для каждого разработчика
  • Адаптируется к паттернам конкретного проекта
  • Постоянно повышает точность
Диаграмма адаптивного обучения с графиком точности
РЕВЬЮ АНАЛИТИКИ

Проверка бизнес-логики до того, как она станет багом

Evolver проверяет не только код, но и корректность реализации бизнес-требований. Находит несоответствия между спецификацией и имплементацией.

  • Валидация бизнес-правил
  • Проверка edge cases
  • Анализ соответствия требованиям
  • Детекция логических ошибок
Код с AI-комментарием о бизнес-логике
КОНСУЛЬТАЦИИ ПО РЕАЛИЗАЦИИ

Экспертные советы по архитектуре и коду

Застряли на реализации? Агенты Evolver консультируют по архитектурным решениям, предлагают паттерны и объясняют, как правильно реализовать функциональность на основе вашего существующего кода.

Как структурировать этот сервис?Какой паттерн лучше для этого кейса?Почему этот подход проблемный?
Evolver AI Консультант
АД

Как лучше реализовать кэширование для эндпоинта getUserProfile?

14:32

Исходя из вашей текущей архитектуры с Redis и паттерна read-heavy в UserService, рекомендую:

1. Cache-aside паттерн
Сначала проверяем кэш, при промахе — запрос в БД

2. TTL 5 минут
Соответствует вашим требованиям к актуальности данных

3. Инвалидация при обновлении
Добавьте cache.delete() в метод updateUser()

14:32
БЕЗОПАСНОСТЬ И ПРИВАТНОСТЬ

Ваш код никогда не покидает
ваш периметр безопасности

On-premise развёртывание означает полный контроль над данными. DLP-контроль в гибридном режиме гарантирует, что чувствительный код остаётся внутри вашей инфраструктуры.

🏢

On-premise установка

Полный контроль над инфраструктурой

🔒

DLP-защита

Контроль данных в гибридном режиме

🛡️

OWASP-сканирование

Автоматический поиск уязвимостей

🔐

Шифрование данных

End-to-end шифрование

👥

RBAC

Ролевая модель доступа

📋

Аудит действий

Полное логирование операций

Диаграмма On-premise инфраструктуры безопасности
КАК ЭТО РАБОТАЕТ

От старта до продакшена: 2-4 недели

1

Анализ

Изучаем вашу инфраструктуру и кодовую базу

2

Интеграция

Разворачиваем Evolver и настраиваем связки

3

Запуск

Обучаем команду и запускаем в продакшен

Посмотрите Evolver в действии

Персональная демонстрация для вашей команды. Покажем возможности на примере вашего стека.

Запросить демо

On-premise развёртывание • Пилот от 2 недель

СКОРО

SaaS-версия — Q2 2026

Облачная версия в публичной бете через 4 месяца. Оставьте email для раннего доступа.

Без спама. Только важные обновления.