Контекстный слой,которого не хватает вашим агентам
Context engine для больших кодовых баз — с графовым поиском и MCP-эндпоинтом. Подключите к Codex, Claude Code или Cursor: они начнут отвечать на системные вопросы, а не грепать репозиторий.
- ~25×
- ниже стоимость модели при качестве frontier-агентов
- 45%
- меньше токенов с semantic search
По нашему RepoQA-бенчмарку: CodeAlive + Qwen3.6 deep против Claude Opus 4.8 max / Codex GPT-5.5 high.
AI пишет код быстрее, чем команда успевает его ревьюить
Отраслевые опросы и исследования среди разработчиков; ссылки — в нашем блоге.
Пишет код — быстро
AI-агенты читают несколько открытых файлов и делают top-K векторный поиск. Как изменение расходится по сервисам и репозиториям — они почти никогда не видят.
Систему — не понимает
Без архитектуры и бизнес-правил в контексте агенты переизобретают код, который уже есть, и ломают конвенции, которые выстраивались годами.
Выкатывает завтрашнее легаси уже сегодня
Срезанные углы накапливаются. Через полгода поддерживаете код, который никто толком не ревьюил, когда его писали.
AI сделал написание кода дешёвым. Понимание кода дешевле не стало — а именно его командам и не хватало.
То, что знают сеньоры, теперь можно просто спросить
CodeAlive индексирует, как устроен ваш код на самом деле — и любой инженер или AI-агент получает ответ по реальной системе.
Полный контекст кодовой базы
- Связи между классами, методами и модулями
- Межсервисные вызовы и общие схемы
- Графы зависимостей по всем репозиториям
Мультирепозиторная аналитика
- Один индекс — хоть на 10 репозиториев, хоть на 1000
- Кросс-репозиторный impact-анализ без переключения контекста
- Одна точка входа, где бы код ни жил
Общие знания для людей и AI
- Инженеры и AI-агенты работают с одним индексом
- Каждый ответ ссылается на конкретные файлы и строки
- Никаких выдуманных API и сфабрикованных функций
Одна платформа, четыре продукта
Все четыре работают на общем контекстном движке — ревью, исследования и MCP-агенты видят одну и ту же модель кода.
Semantic search снижает расход токенов на 45%
Тот же RepoQA-бенчмарк. Та же модель Qwen3.6 deep. С включённым CodeAlive semantic search агент тратит меньше токенов и набирает более высокий score.
Qwen3.6 deep max, 20 задач RepoQA
Тот же setup, semantic_search включён
На основе прогонов Qwen3.6-35B deep max по 20 задачам RepoQA; в итог входят все зафиксированные токены прогона. Реальные результаты зависят от репозитория и набора задач.
Что говорят наши клиенты
Чат CodeAlive в режиме «Deep» реально выдаёт классные результаты. Пришёл на новый проект, получил первые задачи (например, добавить новую DDD-сущность в сложный проект) — AI выдаёт точный how-to. Мне нравится!
Hauke Feddersen
CTO @ grasbyte GmbH
За время работы с CodeAlive выяснили, что он полезен для QA — помогает писать тест-кейсы и описывать баги. Плюс ускоряет онбординг в проекты. Очень полезный продукт!
Zhaksylyk Ualiyev
CTO @ Esqadra Technologies
У нас довольно сложная кодовая база, с которой Cursor и DeepWiki сами по себе так и не разобрались. Я проиндексировал проект через CodeAlive и был приятно удивлён — ответы показали куда более глубокое понимание логики проекта.
Alexander Kolotov
Blockscout
Всё отлично работает. По задачам, где нужно понимать контекст и специфику фреймворка, — уровень o3 / Deep Research. В каких-то местах копнул даже глубже: нашёл то, что o3 DeepResearch не нашёл.
Sergey Loginov
Engineer
Граф, а не куча файлов
Кто кого вызывает, кто что реализует, чем это покрыто тестами. CodeAlive строит карту связей в коде — поэтому запрос про платежи возвращает цепочку вызовов, а не 31 фрагмент файлов.
Так CodeAlive видит код
Что команды реально делают с context engine
Восемь сценариев, о которых нам чаще всего рассказывают команды на CodeAlive в продакшене.
Что с этим делает каждая роль
Понимать код нужно не только инженерам.
Сделано для кодовых баз, которые не влезают в контекстное окно
Универсальные ассистенты видят только то, что умещается в их окно. RAG-инструменты возвращают фрагменты файлов. CodeAlive индексирует граф связей кода — и отвечает по нему.
Понимание всей кодовой базы
- Универсальные AI-ассистентыНет
- Простые RAG-инструментыЧастично
- CodeAliveДа
Поддержка мульти-репо
- Универсальные AI-ассистентыНет
- Простые RAG-инструментыНет
- CodeAliveДа
Граф знаний + связи
- Универсальные AI-ассистентыНет
- Простые RAG-инструментыНет
- CodeAliveДа
Гибридный поиск (вектор + лексика + граф)
- Универсальные AI-ассистентыНет
- Простые RAG-инструментыЧастично
- CodeAliveДа
Отслеживает API-вызовы между сервисами
- Универсальные AI-ассистентыНет
- Простые RAG-инструментыНет
- CodeAliveДа
Ответы опираются на реальный код
- Универсальные AI-ассистентыНет
- Простые RAG-инструментыЧастично
- CodeAliveДа
Работает для агентов и людей
- Универсальные AI-ассистентыНет
- Простые RAG-инструментыНет
- CodeAliveДа
Отвечает на вопросы поддержки из кода
- Универсальные AI-ассистентыНет
- Простые RAG-инструментыНет
- CodeAliveДа
Качество frontier-агентов — стоимость модели ниже в ~25 раз
77.3%
quality score у CodeAlive + Qwen3.6 deep
45%
меньше токенов с CodeAlive semantic search
~25×
ниже стоимость модели, чем у Claude Opus max
По нашему RepoQA-бенчмарку. Qwen3.6 deep набрал 77.3% quality score при оценочной стоимости модели €0.31; Claude Opus max набрал 77.5% при фактической provider-reported стоимости $7.71.
Работает с
Встраивается в ваш стек
GitHub, Cursor, Claude Code, ваш CI. Подключите CodeAlive один раз.
Git-провайдеры
- GitHub
- GitLab
- Bitbucket
IDE
- VS Code
- JetBrains (через MCP)
AI-агенты
- Cursor
- Claude Code
- Codex
- Windsurf
- Continue
- Cline
CI/CD
- API-интеграция для пайплайнов
LLM-провайдеры
- OpenAI
- Anthropic
- Google Gemini
- Локальные LLM (Llama, Qwen, GLM, DeepSeek)
Поставьте звезду нашему MCP-серверу на GitHub
100+ звёздOpen-source MCP-сервер. Работает с Cursor, Claude Code, Continue, Cline и всем, что поддерживает MCP.
Работает целиком внутри вашего периметра
Тот же движок — на вашем железе. Подключите свой Git-сервер, свою LLM, свой observability-стек. Код никогда не покидает сеть.
Ваш код остаётся у вас
Docker Compose или Kubernetes / Helm. Код никогда не покидает периметр.
Своя LLM
Работает с gpt-oss, GLM, Kimi, DeepSeek, Qwen — с чем угодно OpenAI-совместимым.
Изоляция по организации — по умолчанию
Envelope-шифрование (AES-256-GCM) с ключами на организацию и изолированная индексация: даже с мастер-ключом данные другой организации не расшифровать.
Стартуйте бесплатно. Платите, когда нужно больше.
Попробуйте CodeAlive без регистрации
Подборка open-source репозиториев — уже проиндексированы.
Free
$0/ месяц
- 1 пользователь
- 15 МБ репозиториев суммарно
- 1 воркспейс
- Публичные и приватные репозитории
- 100 чат-запросов / месяц
- 10 запусков Deep Research / месяц
- MCP-доступ
Начать бесплатно
Для разработчиков, которые индексируют один проект.
Pro
$29/ пользователь / месяц
ежемесячно
- До 10 пользователей
- 200 МБ репозиториев суммарно
- 10 воркспейсов
- 2 000 чат-запросов / месяц
- 100 запусков Deep Research / месяц
- MCP + API доступ
- Приоритетная поддержка
Попробовать Pro
Для разработчиков и небольших команд, которым нужно больше репозиториев, запросов и API.
Team
$49/ пользователь / месяц
ежемесячно
- Неограниченное число пользователей
- 1 ГБ репозиториев суммарно
- Неограниченные воркспейсы
- 5 000 чат-запросов / месяц
- 300 запусков Deep Research / месяц
- MCP + API доступ
- Совместная работа в команде
- Настройки администратора
- Приоритетная поддержка
Попробовать Team
Для растущих инженерных команд со сложными кодовыми базами.
Enterprise
Custom
- On-prem развёртывание
- Локальные LLM (Qwen 3, Llama 4, GLM, DeepSeek, gpt-oss)
- SSO / SAML
- Выделенная поддержка
- Кастомные интеграции
- SLA
Связаться с продажами
Для организаций, которым нужны масштаб, безопасность и кастомизация.