惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

S
Schneier on Security
F
Fortinet All Blogs
B
Blog
GbyAI
GbyAI
P
Proofpoint News Feed
量子位
The Register - Security
The Register - Security
宝玉的分享
宝玉的分享
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
云风的 BLOG
云风的 BLOG
V
Visual Studio Blog
B
Blog RSS Feed
WordPress大学
WordPress大学
Recorded Future
Recorded Future
Recent Announcements
Recent Announcements
V
Vulnerabilities – Threatpost
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
S
Secure Thoughts
雷峰网
雷峰网
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
Webroot Blog
Webroot Blog
AWS News Blog
AWS News Blog
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
The GitHub Blog
The GitHub Blog
爱范儿
爱范儿
O
OpenAI News
月光博客
月光博客
H
Hacker News: Front Page
S
Security Affairs
W
WeLiveSecurity
The Hacker News
The Hacker News
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
Help Net Security
Help Net Security
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
D
Docker
T
The Blog of Author Tim Ferriss
Spread Privacy
Spread Privacy
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
J
Java Code Geeks
S
Securelist
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
T
Threat Research - Cisco Blogs
M
MIT News - Artificial intelligence
A
About on SuperTechFans

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Kodacode для бизнеса: SaaS с инфраструктурой в РФ и on-premise
honest_nicem · 2026-05-06 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение4 мин

Охват и читатели0

Обзор

Kodaсode используют десятки тысяч разработчиков в месяц. Постепенно запросы стали приходить не от отдельных людей, а от компаний: как оформить юридически, куда уходят данные из кодовой базы, есть ли централизованное управление доступами и корпоративный биллинг. Этой статьёй мы отвечаем на все эти вопросы — и рассказываем о нашем корпоративном предложении.

Инфраструктура и безопасность

Инференс основных моделей Kodacode сейчас работает на «Турбо Облаке» от «Ростелекома». У ребят есть кластер на H200 и надо сказать крутая штука. Нам дали тест на некоторое время. Понравилось и решили переезжать полностью на инфру «Турбо Облака».  Вся инфраструктура размещена на ЦОДах внутри России, сертифицированных по 152-ФЗ. Данные из кодовой базы не покидают страну.

Это важно в контексте того, как устроены зарубежные альтернативы. Например, GitHub Copilot по умолчанию передаёт фрагменты кода на серверы Microsoft для улучшения модели.  Большинство других зарубежных AI-ассистентов устроены аналогично: данные уходят в инфраструктуру за пределами РФ. Для компаний, где ИБ-отдел задаёт вопросы про юрисдикцию, это закрытый вопрос. Ряд российских компаний уже запретили разработчикам использовать такие инструменты.

Данные пользователей Kodacode SaaS не передаются третьим сторонам, не накапливаются и не используются для обучения моделей.

Что входит в SaaS

Kodacode — AI-ассистент для разработчиков: пишет, ревьюит и рефакторит код. Работает в VS Code, JetBrains IDE, OpenIDE и CLI. CLI — редкость для российского рынка, закрывает потребности DevOps-инженеров и всех, кто привык работать с агентами через терминал.

Все модели дообучены на русский язык: промты, интерфейс и ответы полностью на русском, без сваливания в английский. Большинство зарубежных инструментов на это не рассчитаны.

В подписку включены безлимитные запросы к вспомогательным моделям: CodeCompletion, NextEditPrediction, embedder и reranker. Основная PRO-модель — дообученный опенсорс, который команда постоянно тестирует и переобучает под агентные сценарии.

Для команд есть доступ к KodaAnalytics — дашборду на базе Grafana для отслеживания ROI, скорости разработки и статистики использования агентов.

Тарифы SaaS

Два тарифа — PRO и PRO+, разница в лимитах на основную модель Koda Pro. Вспомогательные модели (автодополнение, поиск) безлимитны в обоих. Актуальные цены — на сайте.

Процесс подключения полностью самостоятельный: создаёте бизнес-аккаунт, вводите реквизиты компании, выбираете число лицензий и оплачиваете картой или по счёту. После этого указываете email-адреса сотрудников — они получают инвайт и сразу начинают работу.

On-premise и on-cloud

Для компаний, которым нужно развернуть решение внутри собственной инфраструктуры, доступны два варианта.

  • Единоразовый платёж — от 2,5 млн ₽, включает 2 месяца поддержки и обновлений без ограничения по числу пользователей. С третьего месяца — опциональная подписка на обновления и приоритетную поддержку за 1 250 ₽/пользователь в месяц. Есть опция поставки с исходным кодом.

  • Подписка — 2 490 ₽/пользователь в месяц, минимум 350 000 ₽/мес. Все обновления включены.

В обоих вариантах входит: большая LLM, KodaAnalytics, опция настройки MCP + RAG над кодовой базой, интеграции с Jira/Wiki/Git,  возможность дообучения на кодовую базу. Стоимость GPU-инфраструктуры считается отдельно.

Kilocode, OpenCode и аналоги требуют самостоятельной сборки: нужен ML-инженер, инференс-инженер и разработчик плагина. При этом нет гарантий, что выбранная модель хорошо заработает именно с вашим плагином — метрики никто не снимал.

В Kodacode мы постоянно тестируем модели на внутренних бенчмарках и дообучаем под конкретные агентные сценарии. Например сейчас в основе Koda Pro используется Kimi K2.6, одна из сильнейших опенсорс-моделей на текущий момент. Команда дообучила её под агентные сценарии и проверила на внутренних бенчмарках перед релизом.

Русский язык проверяется отдельно. MCP-серверы (Jira, Wiki, Git) настраиваются с пониманием инфраструктуры компании, а не просто "включаются". По нашим оценкам вместо 3х ставок дорогостоящих специалистов вам будет достаточно 0,5 ставки devops/админа.

Возможность

Koda

Open Source

Дорабатывать под себя

+

Есть опция поставки с открытым исходным кодом

+

Оптимальная модель по метрикам и требованиям к ресурсам

+

Постоянно тестируем многие модели, выбираем лучшие и дообучаем

-

Неизвестно какая работает лучше

Модели дообучены для работы с плагинами Koda

+

Замеряем на своих бенчмарках и дообучаем

-

Неизвестно какие метрики покажет модель с вашим плагином

Нативное понимание русского языка

+

Дообучаем модели на русский и проверяем знание языка

-

Заточены на английский/китайский, промты на английском/китайском, часто сваливаются в английский/китайский

Дообучение на кодовую базу и внутренние знания компании

+

Стоимость поддержки

0.5 ставки devops/админа

Минимум:  ML инженер,  инференс инженер, разработчик плагинов, …

Если хотите внедрить актуальные AI-модели в рабочий процесс своей команды — вся информация и форма заявки на сайте: http://kodacode.ru/enterprise


Подробнее про KodaCode читайте в следующих статьях на Хабр: