Предистория: от Ambitioned до Encorp

През 2022 г. основахме софтуерната компания Ambitioned, като част от образователната група на СофтУни с цел да предоставяме услуги по софтуерна разработка в синергия със СофтУни. За няколко години Ambitioned порасна до почти 30 души с десетки клиенти в България и чужбина, но й липсваше нишова специализация, която да й даде по-висока добавена стойност и дългосрочна перспектива за развитие, устойчивост и предвидимост.

Водени от амбицията за растеж, развитие и увеличаване на добавената стойност, в началото на 2025 г. направихме сливане между Ambitioned и Encorp, за да развиваме общата визия за лидерство в софтуерната разработка в AI, fintech и blockchain индустриите. Така СофтУни влезе като съдружник в Encorp за да подкрепи развитието й чрез образователни инициативи, контакти с бизнеса и know-how.

Encorp е реномиран доставчик на софтуерни решения за AI, fintech и blockchain с дългогодишна история и силни пазарни позиции, с дълбока експертиза в AI, AI agents, AI automation, fintech, payment systems, digital finance, blockchain, smart contracts, dApps and enterprise software solutions. Основен двигател на Encorp е нейният основател Мартин Куванджиев – софтуерен инженер с множество награди, технологичен лидер, визионер, иноватор (вж. статията за Мартин във Forbes, профилът на Мартин в LinkedIn, профилът на Мартин в PitchBook).

В последните няколко месеца Encorp се трансформира като “AI-first company” и успя да изгради значителна експертиза и да натрупа сериозен опит и клиенти в областта на AI автоматизацията на процеси с AI агенти.

AI-first културата в Encorp

В Encorp сме визионери за бъдещето и още с излизането на ChatGPT започнахме да ползваме AI навсякъде в ежедневната си работа: за стратегическо планиране, за брейнсторминг, за оптимизация на процеси, за комуникация, проучвания и в много други области. Заменихме Google търсенето с Perplexity, заменихме дизайнерите с AI design tools, заменихме копирайтърите с AI prompts. Постепенно AI технологиите напреднаха още, появиха се първите AI-асистирани среди за софтуерна разработка, а по-късно и AI агентите и платформи за разработка на агенти като n8n. Така AI стана основният инструмент и на целия технически екип: преминахме към работа с AI-first среди за разработка като Cursor, Windsurf, Claude Code и Augment Code. Ние наричаме това “AI-first culture” или култура, базирана на “изкуствен интелект на първо място“.

Какво означава да сме AI-first? Това означава, че организацията:

• приоритизира използването на изкуствен интелект във всички свои процеси
• автоматизира максимално задачи, които преди са се извършвали ръчно
• вгражда иновации в начина, по който мисли за продукти, клиенти и вътрешни операции
• обучава служителите си да работят ефективно с AI, а не да го избягват
• взима решения на база на данни и AI анализи, а не само на интуиция и опит

По-конкретно как имплементираме тази AI-first култура в Encorp?

• Използваме AI в стратегическото планиране и управление, чрез AI агенти и AI асистенти, които са реално част от стратегическия борд
• Маркетингът ни е задвижван основно от AI: стратегия, съдържание, график – всичко се управлява от AI, без да има нито един човек на позиция “маркетинг”
  • Блогът на Encorp е 100% автоматизиран и се поддържа от n8n агенти. Разгледайте го: https://encorp.io/blog/. Тези публикации са 100% AI генерирани и се постват всеки ден по график, без човешка намеса!
  • Написахме цяла книга с AI агенти: Survive AI: The Ultimate Guide for the CEO, която всъщност е доста добра (комбинирахме естествен с изкуствен интелект).
• Продажбите: ползваме AI агенти за автоматизация на sales процесите, с автоматично проспектиране, автоматичен контакт и уговаряне на срещи с AI агенти.
• Софтуерната разработка: 100% от всички проекти се разработват с AI агенти и AI-асистирана разработка, но процесът е в ръцете на техническия екип, за да се избегнат тъпи решения, пропуски в сигурността и други слабости на AI инструментите.

Как AI-генерирахме сайта Encorp.AI?

Има една специфична тръпка в това да оставиш цялостното изграждане на уебсайта на фирмата си в ръцете на изкуствен интелект. Особено когато си програмист. Особено когато си човек, който обича да контролира нещата и е свикнал сам да пише всеки ред код. Това изисква промяна в мисленето, но и ефективни решения, защото ако не се научиш да ползваш умно AI инструментите, те може повече да навредят, отколкото да помогнат. Сега ще ви разкажа какво научихме по пътя, докато разработвахме новия сайт за AI направлението в Encorp.

Сайтът encorp.ai не е просто дигитална визитка на нашата компания. Това е жив организъм, създаден изцяло от AI — с помощта на AI dev агента на AugmentCode, който днес е една от най-мощните платформи за AI-задвижвана софтуерна разработка, които сме използвали.

От Cursor към AugmentCode: защо сменихме лагера?

Преди да попаднем на Augment, в Encorp използвахме постоянно Cursor и бяхме истински негови фенове. До момента, в който започнахме да развиваме encorp.ai и усетихме, че Augment просто има по-добра контекстуалност и много по-адекватна индексация на кода.

Вместо просто да ни помага като интелигентен autocomplete, Augment започна да работи като истински junior developer – неуморим, дисциплиниран и понякога болезнено буквален. Но ще стигнем и до това.

Как пишем софтуер с AI: процесът зад сцената

Има нещо, което се нарича “vibe coding” — пишем идеи, тестваме посоки, говорим си с AI-я, докато се изчисти концепцията. Тук е момента да анонсирам, че в СофтУни подготвяме цялостна академия за vibe coding и скоро ще я обявим официално, защото вярваме, че vibe coding е бъдещето на софтуерната разработка, но все още концепцията си проправя път и има някои нерешени инженерни проблеми, които ограничават повсеместното й във всички проекти.

Как подхождаме при разработката на нови софтуерни проекти в Encorp? Разбира се, като AI-first компания, ги разработваме с AI, няма поле за съмнение. Ползваме Augment Code или Cursor или Claude Code, според спецификата на проекта, като работим със списъци от задачи, които изпълняваме чрез съответния coding agent.

За изграждането на сайта https://encorp.ai избрахме Augment Code. Избрахме стандартен съвременен технологичен стек: React + Next.js + Supabase. Написахме кратко задание (PRD – product requirement document) и от него генерирахме task list. В нашите софтуерни проекти за всяка нова функционалност първо създаваме (или караме AI да създаде) Markdown списък със задачи (task list). Тези списъци ги държим в папка tasks/ в root директорията на проекта.

Целта: ясна и структурирана комуникация с AI агента, която напомня на TaskMaster. Силно го препоръчвам, ако обичате структурираност и искате максимален out of the box AI performance.

Примерен flow за AI софтуерна разработка

1. Създавам task list: примерно “Имплементация на blog секция“.
2. Преглеждам го за грешки или пропуски. Така естественият интелект насочва изкуствения.
3. Давам команда на Augment: “Имплементирай всичко от task списъка“.
4. AI dev агентът работи методично, задача по задача.

Добавени инструменти към AI агента

За да направим процеса още по-мощен, добавяме няколко супер важни инструменти (tools) в AI агента. Тези инструменти са нещо като плъгини, които разширяват възможностите на агента и се наричат MCP-та (Model Context Protocol):

• 🟦 Supabase MCP – за бази данни и автентикация.
• 🗂 Filesystem MCP – достъп до директории и файлове, за да може агентът да чете и създава файлове.
• 📚 Context7 – пълна с документация на всички популярни софтуерни библиотеки, за по-малко халюцинации.
• 🧪 Playwright MCP – за автоматизирано UI тестване.

Какво направихме с AI досега?

Сайтът започна просто като представяне на услугите на Encorp. С времето добавихме още функционалности:

• 🔧 Безплатни AI инструменти за всеки – https://encorp.ai/tools
• 📖 Книгата за AI автоматизация – Survive AI: The Ultimate Guide for the CEO
• 📝 Блог секция, с 5-6 автоматично генерирани SEO статии: https://encorp.ai/blog
• 📅 Събития с възможност за записване и автоматично изпращане на имейли: https://encorp.ai/events

Всичко това e стъпка по стъпка, имплементирано от AI, без ръчно писане на код! Няма WordPress, няма готови CMS платформи, всичко е custom software development с AI.

Какви проблеми срещнахме по пътя?

Не е всичко розово. Ето няколко реални гафове, които се случиха при разработката на Encorp.AI:

1. Next.js build хаос

Преходът от Next.js версия 14 към версия 15 доведе до странни build проблеми. AI инструментът се омагьоса започна да “маже кода” масово. По-лесно беше да изтрием цялата функционалност и да започнем отначало. Така и направихме. Беше лесно, защото вече знаехме как трябва да изглежда крайният резултат, имахме задание, имахме и task lists. В този казус доста помогна естествения интелект и мисловната дейност на разработчика: да гледа какво маже AI dev агента и да вземе адекватно решение.

2. Сериозна пробойна в сигурността

AI dev агентът имплементира CMS системата с backdoor. Без майтап! Claude 3.7 Sonnet вкара нещо от сорта на localStorage.setItem(‘is_admin’, true) в генерирания код. Това е критична уязвимост! Всеки можеше да натисне [F12] в браузъра и да си даде амин права. Когато питахме AI агента “защо написа това безумие“, отговорът беше:

“It’s the most straightforward way to implement admin security”

Станахме жертва на атака тип LLM poisoning, при която AI dev агентът най-вероятно злонамерено е обучен да вкарва backdoor в кода, който генерира. Ето защо естественият интелект е важен и се радвам, че нашите инженери са мислещи хора и гледат внимателно генерирания код, а не само натискат [Accept Changes].

3. Грешна автентикация със Supabase

AI не беше наясно със @supabase/ssr (Server-Side Rendering), така че започна да прави клиентска автентикация и комуникация с базата данни директно от фронтенда, което за нас е груба архитектурна грешка. Трябваше ръчно да го вкараме в пътя с допълнителни AI prompts.

4. SEO? Само ако му кажеш изрично

AI агентът не добавя SEO оптимизации по подразбиране. Всеки og:image, meta:title и description минава през task лист. Трябваше на ръка да му добавяме и инструкции как да имплементира по SEO-правилен начин таговете и категориите в блога.

5. Автоматична миграция = лоша идея

В Agent Mode, AI агентът реши сам да мигрира базата през Supabase MCP, за да добави нова таблица в базата и връзка към нея. Тривиална задача, която софтуерните разработчици извършват ежедневно. Обаче AI агентът не се сети да си направи бекъп преди тази операция. В резултат счупи production базата. Научихме важен урок как да подхождаме при промени в базата данни с AI.

Сега задължително изискваме от AI dev агента:

• да напише миграционен план
• да НЕ изпълнява нищо, преди ръчен преглед
• да имамe бекъп, преди да пуснem скрипта

6. Бонус: Зомби файлове

Имаме 10-ина файла и папки, които AI е създал, но не се използват никъде. Засега ги оставяме, на принципа “работи, не пипай“. Ще видим кога AI ще се усети за тях. Може би с изричен промпт.

Неочаквани добри попадения

Нека бъда честен — има неща, които ме впечатлиха:

✅ Дизайнът на сайта

Почти всичко е генерирано от AI: цветове, структура, текстове. Преди да пишем нещо, му казвам:

“Проучи сайтовете на най-успешните конкуренти и кажи какво правят добре”

Резултатите са 🔥.

✅ Google Analytics

След интеграцията на GA, AI сам започна да покрива сайта с Events, без да му се моля.

✅ Време за разработка

Една функционалност: от 15 минути до 4-5 часа. Цял сайт с всички функционалности: ~2 седмици. С програмистки екип: щеше да отнеме поне 3 месеца.

✅ Оптимизация

AI сам си прави списъци за оптимизация. Изкарва bottlenecks, премахва излишни зависимости и оправя сам някои проблеми.

Неща, за които да внимавате

AI е умен, но не е DevOps и не е Pentester. Внимавайте за:

⚠️ Сигурност

• Проверките за XSS, CSRF, JWT leakage не са му приоритет.
• Трябва да се води за ръка при правене на auth и privacy практики.
• Може да му пуснете изричен prompt “make an end-to-end security audit of the project“

⚠️ Зловредни библиотеки

Има нов вид supply chain атаки – AI халюцинира и включва несъществуващи JS библиотеки, които после някой ги публикува в npmjs. Резултат: инсталираш злонамерен пакет без да знаеш.

⚠️ Ограничен брой запитвания към Augment

Имайте стратегия. Подгответе task списъци и цели, за да не горите ненужно запитвания, защото се плащат и все още не е твърде евтино.

Заключение: какво научихме по пътя?

Създаването на сайта encorp.ai чрез изкуствен интелект беше приключение. На моменти хаотично, често вдъхновяващо, и понякога ужасяващо.

Но фактът е един — с правилния подход, ясно дефинирани задачи, внимателна проверка и няколко добри практики, AI вече може да направи сайт с нетривиална функционалност, който да изглежда, работи и продава по-добре от 90% от сайтовете, п исани от хора.

Ако тепърва навлизате в света на AI-базираната софтуерна разработка, започнете с:

• Натрупване на know-how за Cursor или Augment Code
• Подготвяне на ясен task лист
• Настройка на AugmentCode с MCP за Supabase и Context7
• И … постоянна проверка на сигурността

AI е помощник, а не заместител на софтуерния инженер!

Но ако го използвате умно, ще ви свърши страхотна работа, която иначе би струвала хиляди евро и месеци труд.

🧠 Ако имате въпроси или искате да знаете как използваме AI в Encorp за разработка и оптимизация – пишете ни или разгледайте безплатните ни AI инструменти, написани от AI.