Требования остаются сырыми
Идеи обсуждаются в чатах и созвонах, но не превращаются в конкретные user stories и критерии приёмки. AI-агенты получают размытый контекст и выдают размытый результат.
AI-агент на каждом этапе разработки — от идеи до приёмки.
Spexus помогает превратить сырую идею в требования, выбрать архитектуру, передать контекст AI-агентам для кодирования и автоматически проверить результат по критериям приёмки.
AI умеет кодить. Но разработка — это не только код.
Архитектура выбирается наугад
Без системного анализа требований команда принимает архитектурные решения на основе привычки, а не потребностей продукта.
Код пишется, но не проверяется по сути
Тесты проверяют, что код работает, но не то, что он решает задачу бизнеса. Критерии приёмки живут отдельно от кода.
Spexus — AI-напарник на каждом этапе
Требования
Проработайте сырую идею в конкретные эпики, user stories и критерии приёмки в диалоге с AI. Структурированные, тестируемые, по стандартам EARS.
Архитектура
Spexus поможет выбрать архитектуру, которая соответствует требованиям продукта, а не привычкам команды. Решения фиксируются в управляющих документах.
Кодирование
Встроенный MCP-сервер передаёт AI-агентам полный контекст: требования, архитектуру, стандарты. AI пишет код по спецификациям, а не по пересказу в промпте.
Тестирование
AI-агенты сами проверяют написанный код на соответствие критериям приёмки. Приёмка — не ручной процесс, а автоматическая верификация.
Мы сами строим Spexus с помощью Spexus
Мы — команда, которая прошла весь путь: от хаотичных промптов к системной AI-разработке. Мы пробовали описывать требования в текстовых файлах, вести архитектуру в Miro, а потом вручную пересказывать всё это AI-агентам. Это не работало: на каждом этапе терялся контекст. Тогда мы создали Spexus — платформу, где AI помогает от проработки идеи до приёмки готового кода. И каждый день используем её для разработки самого Spexus.
Встроенный MCP-сервер — нативная интеграция с Claude, Cursor, Gemini
AI-ассистент для проработки требований и архитектуры прямо в платформе
Автоматическая верификация кода по критериям приёмки
Продукт используется в production для собственной разработки
От идеи до готового продукта — в три шага
1
Проработайте идею
Опишите сырую идею — AI поможет превратить её в структурированные эпики, user stories и критерии приёмки по стандартам EARS. Зафиксируйте архитектурные решения в управляющих документах.
2
Подключите AI-агентов к разработке
MCP-сервер передаёт весь контекст вашим инструментам: Claude Code, Cursor, Gemini. AI кодит по спецификациям, а не по догадкам.
3
Проверьте результат автоматически
AI-агенты верифицируют код на соответствие критериям приёмки. Вы видите, что сделано, что пройдено и где есть расхождения.
Как это работает
Spexus закрывает весь цикл разработки: от сырой идеи до приёмки готового кода. На этапе требований AI-ассистент помогает превратить идею в структурированные эпики, user stories и критерии приёмки по стандартам EARS. На этапе проектирования — выбрать архитектуру под конкретные требования и зафиксировать решения в управляющих документах. На этапе кодирования встроенный MCP-сервер автоматически передаёт AI-агентам полный контекст: требования, стандарты, ограничения. На этапе тестирования AI-агенты сами проверяют результат на соответствие критериям приёмки. Вся команда работает в едином пространстве, а AI — полноценный участник на каждом этапе.
Посмотрите Spexus в действии
Видео-сценарий
- 0:00-0:40 — Требования: сырая идея -> диалог с AI -> готовые user stories и критерии приёмки
- 0:40-1:10 — Архитектура: AI анализирует требования, предлагает архитектуру, решения фиксируются
- 1:10-2:00 — Кодирование: AI-агент получает контекст через MCP и генерирует код по спецификациям
- 2:00-2:40 — Тестирование: AI проверяет код по критериям приёмки и формирует отчёт о соответствии
- 2:40-3:00 — CTA: Запросите демо
Посмотрите, как Spexus работает для вашей команды
Оставьте заявку — мы покажем платформу на примере вашего продукта