AI-инструмент Bell Integrator Группы fabricaONE.AI «Автокод» стал лидером исследовательского хакатона

Компания Bell Integrator Группы fabricaONE.AI в октябре 2025 года провела хакатон-исследование для изучения эффективности работы ИТ-команд с применением AI-инструментов. По итогам проведенного мероприятия наибольшее количество баллов набрала команда, использовавшая внутреннюю разработку компании.

В соревновании приняли участие три команды разработчиков. Одна из них применяла в работе популярные внешние AI-инструменты (сервисы на базе LLM, плагины к IDE, AI-ассистенты), вторая – «Автокод» Bell Integrator. Третья разрабатывала без AI, при этом их результат при оценке индексировался для обеспечения равных шансов у всех команд.

Хакатон подтвердил значительный потенциал использования AI-инструментов в ускорении процессов разработки. Две команды, работавшие с искусственным интеллектом, за два дня практически полностью реализовали поставленное техническое задание по созданию системы планирования отпусков и продемонстрировали производительность, значительно превышающую результаты участников, не применявших AI.

Детальный анализ результатов показал, что внешние AI-инструменты пока превосходят «Автокод» по совокупному набору функций и удобству интерфейса, однако участники, использовавшие инструмент Bell Integrator, вышли в лидеры благодаря уникальному механизму генерации шаблона приложения на основе визуального проектирования структуры микросервисов и модели данных для каждого из них. По результатам проектирования автоматически генерируются каркасы всех микросервисов и соответствующих микрофронтов с учетом спроектированных структур данных, а также скрипты развертывания в двух вариантах (для развертывания в локальном окружении через docker-compose и для развертывания kubernetes кластера со всем сгенерированным функционалом).

«Впервые я занимался реализацией достаточно объемного проекта с использованием LLM-моделей таким образом, чтобы отдать им подавляющую часть работы по написанию кода. Сроки были сжатые, но в этом и суть хакатона, когда последние два-три часа могут решить исход соревнований. Так случилось и с нашей командой – во многом благодаря системе «Автокод» и нашему пониманию того, как с ней работать. Только с помощью LLM-моделей мы не смогли бы добиться такого результата – в случае разработки проекта с нуля, функционал «Автокода» дает хороший толчок с самого начала, принимая на себя работу по генерации основного шаблонного кода, который уже впоследствии дорабатывается с использованием интеграции с нейросетями по аналогии с ведущими инструментами в области», – рассказал об участии в хакатоне инженер-программист Bell Integrator Группы fabricaONE.AI Глеб Шафоростов.

«Автокод» – платформа, предоставляющая развитые механизмы для автоматизации повседневных задач сотрудниками различных направлений на базе взаимодействия с большими языковыми моделями. Решение предлагает как общие механизмы для всех типов пользователей, так и специализированные механизмы для разработчиков, тестировщиков, аналитиков. В «Автокоде» реализована возможность создания новых ассистентов без привлечения разработчиков платформы и работы с локальными и всеми наиболее популярными облачными сервисами на базе LLM.

«Автокод» позволяет выстраивать сложные, параметризированные сценарии, на базе промптов пользователей. В рамках решения реализован разветвленный механизм RAG (Retrieval Augmented Generation) позволяющий использовать собственные источники данных различных типов (archive, FTP, S3, web scraper, Jira, Confluence) для формирования базы знаний используемой для повышения качества ответов LLM. Для разработчиков реализован AI-чат, позволяющий взаимодействовать с LLM в свободной форме в рамках работы над конкретным проектом. Кроме того, платформа дает возможность бесшовно менять LLM-модели на более эффективные для выполнения конкретных скриптов и типовых операций.