MaxICo Labs

§ 00 · технології

Чому MaxICo Labs.

Performance-родовід + інженерна дисципліна. Ми не пишемо «свій AI» — калібруємо найкращі моделі під твою задачу і тримаємо їх у проді.

§ 01 · підхід

Три речі, які відрізняють.

01

ROI-first

Кожен проєкт стартує з P&L-гіпотези. Без неї — далі не йдемо.

02

Production

CI/CD, monitoring, eval pipeline, observability — частина прийомки.

03

Business logic

Розуміємо воронки і ціни — тому AI у нас закриває, а не лише відповідає.

§ 02 · стек

Чим будуємо.

Калібруємо найкращі моделі. Інфра — або на вашій стороні, або на нашій (Trinity-сервери).

Models

  • Anthropic Claude (Opus 4.7 / Sonnet 4.6 / Haiku 4.5)
  • OpenAI GPT-4o / o4-mini / Whisper / TTS
  • Google Gemini 2.5 (multimodal, vision)
  • Nano Banana (image gen pipeline)

Backend

  • Next.js 16 (App Router, Server Actions, RSC)
  • Node 22 / TypeScript strict
  • Python 3.12 / FastAPI
  • Prisma 6 / Postgres 17 / Redis 7

Orchestration

  • LangGraph / Anthropic agents
  • n8n для low-code workflows
  • Trinity (наш runtime для multi-agent fleet)
  • Cron + scheduled jobs

Infrastructure

  • Docker / Compose
  • Traefik (TLS, routing)
  • PM2
  • Contabo VPS / окремі клієнтські сервери
  • GitHub Actions CI/CD

Integrations

  • Telegram Bot API / Telethon (user-session)
  • Meta Graph / WhatsApp Business / Instagram
  • Google Ads API / Meta Marketing API
  • Calendly / Cal.com / Stripe
  • KeyCRM / HubSpot / Salesforce / Notion

Quality

  • Eval-sessions перед запуском
  • Anthropic / OpenAI evals harness
  • PostHog / Amplitude для метрик
  • Sentry / Datadog для observability

§ 03 · процес

Як рухаємось до прода.

01

Discovery

Бриф, P&L-гіпотеза, ризики, no-go-сценарії. Виходимо з ADR-документами.

02

Архітектура

Дата-модель, ML-pipeline, інтеграції, безпека, observability.

03

Sprint cycles

1-2-тижневі спринти. Кожен закінчується демо. Без презентацій-обманів.

04

Eval + прийомка

Eval-сесії з вашою командою. Метрика прийомки — у контракті.

05

Прод + догляд

Деплой, monitoring, оновлення моделей. Опційний AI-догляд.

§ 04 · принципи лабораторії

Наша зухвала думка про AI.

  • AI = інженерія, не магія. Тестуй усе, що тестується.
  • Eval > marketing. Якщо метрика не зростає — система не готова.
  • Persona > generic bot. Тому Валерій, а не «AI Assistant».
  • Open-source за замовчуванням — лочимось на API лише там, де є реальна перевага.

Хочеш тех-інтерв'ю з командою перед контрактом?

Запиши 45 хв — дамо архітектора на дзвінок, ставитимеш питання. NDA — стандарт.