Интересную статью чел. опубликовал на Хабре, но его облили ведром говна, после чего статью удалил.
Текст
Нейросети перестали быть игрушкой: использование ИИ-инструментов позволяет одному человеку закрывать задачи команды и быстрее валидировать гипотезы на реальном трафике.
Это история про то, как нейросети позволяют одному человеку делать работу целых команд. В кейсе Forma+ (ex EasyFit) рассказываю, как устроена архитектура, какие инструменты использовал и какого прогресса достигли за 3 месяца.
Масштаб проделанной работы
Тут будет блок с перечислением фичей, чисто оценить объём работы. Кому интереснее цифры — можно листать сразу дальше.
1. Telegram-бот
— Расчёт КБЖУ блюда по фото, голосу и тексту
— Расчёт нормы КБЖУ пользователя по его параметрам
— Ответы на вопросы через LLM с учётом всего контекста пользователя (питания, предпочтений, показателей)
— Персонализированные рекомендации блюд с учётом предпочтений пользователя
— Шаблоны блюд
— Учёт таймзоны пользователя
— Реферальная система
— Контроль веса с историей
— Детальный анализ питания, присылаемый в отчётах каждый день
— Настраиваемые напоминания о приёмах пищи
— Учёт выпитой воды
— Система подписок — рекуррентные платежи и холдирование
— Интеграция с OpenAI и xAI API
— Система A/B тестов стоимости подписок и элементов онбординга
— Система нативных рекомендаций. У нас можно купить рекламу — бот нативно порекомендует продукт пользователю в ежедневном отчёте, учитывая особенности каждого конкретного пользователя. Пока пробовали только один раз за 10 тысяч рублей — затраченные 2-3 часа работы окупил, можно сказать.
— Выдача доступа блогерам через админский чатик (вручную через админку долго выходило)
2. Маркетинговая платформа
Автогенерация UTM-меток для каждого размещения
Реалтайм отслеживание переходов и конверсий
Автоматические платежи в банке
Система оценки эффективности кампаний, каналов, тематик, технических заданий
Календарь размещений
Вот такой календарик я сделал за 2-3 часа. Тут даже можно перетаскивать размещения между датами, чтобы менять дату выхода
3. Админ-панель и аналитика
Управление пользователями
Аналитика подписок
Аналитика профилей пользователей
Аналитика фичей
Аналитика отмен подписок
Аналитика дневников питания
Аналитика отдельных событий
Аналитика запросов к LLM
Обработка заявок на вывод средств по рефералке
Управление UTM кампаниями
Управление A/B тестами
Воронка конверсий с удобной фильтрацией
Управление Onboarding Messages (та штука, которая каждый день пушит пользователя, что неплохо бы купить подписку)
Ручные рассылки сообщений
Бота сначала делал монолитом, но когда понял, что дела идут неплохо, вынес API, чтобы потом сделать мобилку, используя те же методы. Верю, что можно в онбординге бота упоминать мобилку, получив рост конверсии за счёт нового сегмента (кто-то готов платить за мобилку, но не готов за бота, а кто-то наоборот)
Если бы я отдал разработку всего этого на аутсорс, то получил бы такой результат минимум через полгода и 10+ миллионов рублей. И это не пустые слова — через неделю после старта я уже выпустил первую версию и, ради интереса, закинул задачу на оценку в несколько студий разработки. Подробнее писал тут.
Рост ключевых показателей за 3 месяца
Сфокусируемся на самых главных показателях за последний месяц по платным каналам относительно первого месяца:
Конверсия в покупку: +80%
AMPPU: +100%
Это значит, что мы научились зарабатывать с лида почти в 4 раза больше, чем на старте, что не может не радовать. Цифры в абсолютных значениях у нас пока довольно скромные, но это до тех пор, пока мы не научимся эффективно окупать трафик.
Мы пока не видим продления годовых подписок, но ещё небольшой рост метрик — и платные каналы окупятся в моменте (с учётом продлений уже должны окупиться). Планируем ещё подрастить показатели на 20-30% перед масштабированием.
Кстати говоря, Илон Маск с новой моделью xAI недавно неплохо поспособствовал улучшению экономики. Grok 4 fast оказался довольно хорош по качеству ответов, если не давать ему какие-то сложные картинки. Перекинули на него часть запросов, что сократило расходы на пользователя почти в 2 раза.
Цифры пока скромные, но экономика выглядит перспективной. Общая сумма расходов на данный момент 145к, так что мы даже уже начали что-то зарабатывать.
Нейросети в работе
Cursor и Claude Code вместо команды разработки
Не буду тут подробно распинаться про вайб-кодинг, это я уже делал в другой статье. Просто скажу, что при правильном подходе разработчик может стать в разы эффективнее, если будет использовать ИИ-инструменты в работе. Для IT стартапа это критически важно, поскольку разработка — это основная статья расходов при создании MVP. Теперь первую рабочую версию продукта можно собрать за 30 тысяч вместо миллионов рублей — это ли не чудо?
Лендинг на Replit за 15 минут
Мы искали дизайнера, который соберёт на лендинг на Тильде. Самую минимальную оценку получили в 25 тысяч рублей (что очень дёшево). Потом я вспомнил, что мне бесплатно досталась годовая подписка на Replit, решил затестить его.
Я просто закинул туда информацию из интервью с пользователями и попросил сделать лендинг. Получилось вполне неплохо, остановились на этом.
Сэкономили 25 тысяч рублей и много времени.
Perplexity labs вместо часов сбора информации в гугле
Уже давно вместо поисковика я использую Perplexity — собирает всю нужную информацию и предоставляет ссылки на источники. Если нужно провести какое-то большое исследование — использую Perplexity labs. Он проводит глубокий анализ: исследует гораздо больше ресурсов, собирает нужную информацию, делает таблички, графики, дашборды и даже мини-приложения.
Например, я регулярно использую его, чтобы определиться с дизайном нового сервиса — он собирает референсы, группирует по ключевым различиям, предлагает конкретные решения.
ChatGPT и Claude помогают с небольшими задачами
ChatGPT неплохо справляется с генерацией картинок: логотип и баннеры я делал там. Хорошего специалиста это не заменит, но для MVP такое качество вполне годится — сэкономит десятки тысяч рублей.
Claude я использовал для генерации Политики конфиденциальности и Пользовательского соглашения. Ситуация аналогичная — юристов это не заменит, но для MVP сойдёт. Тоже сэкономили десятки тысяч рублей. Можно было использовать и другие LLM, но в то время отдавал предпочтение Claude.
Будущее предпринимательства с ИИ
Нейросети становятся лучше из года в год
Ещё год назад всё перечисленное выше было невозможно. ChatGPT вместо картинок генерировал, по большей части, мусор. Вайб-кодинг был не больше, чем игрушкой для джунов.
А что будет через год? А через пять? А что если "билдилки" вроде Replit или Lovable научатся делать что-то сложнее простеньких веб приложений? А если можно будет одним промптом запустить рекламную кампанию?
Мир стремительно меняется и игнорировать это глупо. Из года в год, если технологии будут развиваться с той же скоростью, создание MVP будет становиться всё дешевле и дешевле.
Так что же дальше?
Я верю, что сейчас настаёт время небольших команд, где у каждого широкая зона ответственности. Если у вас сильные технические навыки, пора подтягивать продуктовые. Если у вас только продуктовые навыки, пора подтягивать технические.
Пойдите и соберите себе пет проект за пару вечеров. Попробуйте его монетизировать. Даже если с первого раза не получится, то вы получите очень ценный опыт.
Объединяйтесь в небольшие команды — это не только увеличит шансы на успех, но и позволит вам научиться чем-то новому от своих тиммейтов.
Ваше мнение.
=сначала спроси у GPT=
Re: За 3 месяца навайбкодил систему на 110 тысяч строк...
Здравствуйте, Shmj, Вы писали:
S>Интересную статью чел. опубликовал на Хабре, но его облили ведром говна, после чего статью удалил.
S>Ваше мнение.
Уже сейчас с нуля ИИ уже многое делает на вайб языках (питон, тайпскрипт). Прекрасно используют при тестировании.
Чем дальше тем меньше нужно будет программировать!
А мне и до пенсии немного. Но, что делать на пенсии? Вот в чем вопрос!
и солнце б утром не вставало, когда бы не было меня
Re: За 3 месяца навайбкодил систему на 110 тысяч строк...
Здравствуйте, sergey2b, Вы писали:
S>можно ссылку на статью
А боты зачем
Идея:
— ИИ позволяет одному человеку закрывать задачи команды и быстрее валидировать гипотезы.
Сделано за 3 месяца (Forma+):
— Telegram-бот: КБЖУ по фото/голосу/тексту, персональные нормы, LLM-ответы с контекстом, персональные рекомендации блюд, напоминания, учет воды/веса, ежедневные отчеты.
— Монетизация и рост: подписки (рекуррент/холд), рефералка, A/B тесты цен и онбординга, нативные рекомендации (реклама), интеграции OpenAI/xAI, быстрый доступ блогерам.
— Маркетинг: автогенерация UTM, realtime переходы/конверсии, автоплатежи в банке, оценка эффективности кампаний/каналов/ТЗ, календарь размещений (drag&drop).
— Админка/аналитика: пользователи, подписки, профили, фичи, отмены, дневники питания, события, LLM-запросы, реф. выплаты, UTM и A/B, воронка, onboarding-сообщения, рассылки.
— Архитектура: от монолита к API для будущей мобильной версии.
Результаты и экономика:
— Конверсия +80%, AMPPU +100% → выручка на лид ≈×4.
— Перевод части запросов на xAI Grok 4 fast → расходы на пользователя ~×0.5.
— Общие расходы ~145 тыс. ₽; MVP за неделю (аутсорс ≥6 мес и 10+ млн ₽).
Инструменты ИИ:
— Cursor, Claude Code; Replit (лендинг за 15 мин); Perplexity/Labs; ChatGPT (лого/баннеры); Claude (документы).
Вывод/совет:
— ИИ удешевляет и ускоряет MVP; время маленьких кросс‑функциональных команд — делайте pet‑проекты, тестируйте монетизацию, объединяйтесь.
Re[2]: За 3 месяца навайбкодил систему на 110 тысяч строк...
Здравствуйте, Serginio1, Вы писали:
S> Уже сейчас с нуля ИИ уже многое делает на вайб языках (питон, тайпскрипт). Прекрасно используют при тестировании. S> Чем дальше тем меньше нужно будет программировать!
Ну да, ну да. Попробовал я тут повайбкодить
Задача кратко: нужно было понять, как поведёт себя ипульс поданный через катушку с бифилярной намоткой — построить график и глазами посмотреть, что произойдёт с фронтом (не размажет ли его), и не будет ли отражений.
Не справился никто, ни с какой попытки. И это всего лишь ~300 строк — примерно во столько решение укладывается.
Притом боты почему-то считают, что это сосредоточенная индуктивность — рука-лицо!
Всё сказанное выше — личное мнение, если не указано обратное.
Re[3]: За 3 месяца навайбкодил систему на 110 тысяч строк...
Мое мнение — нейросети сожрут сами себя. Поясню, зачастую нейросети генерируют бред, этот бред попадает в общий доступ, где сами же нейросети его снова употребляют. В итоге получится тысячекратно переваренный кал.
Re: За 3 месяца навайбкодил систему на 110 тысяч строк...
Здравствуйте, Shmj, Вы писали:
S>Интересную статью чел. опубликовал на Хабре, но его облили ведром говна, после чего статью удалил.
Я её почитал, когда ещё не удалили. Обычная ещё одна статья на благо и процветание хайпа. И как обычно в таких случаях, ни там ни здесь нет ни однй ссылки ни на код, ни на работающую демку.
Спасибо за внимание
Re[4]: За 3 месяца навайбкодил систему на 110 тысяч строк...
Здравствуйте, sergey2b, Вы писали:
S>Здравствуйте, Философ, Вы писали:
Ф>>Притом боты почему-то считают, что это сосредоточенная индуктивность — рука-лицо!
S>так происходит когда в инете нет готового решения
А их почти никогда нет. Боты более-менее генерирую обёртки типа сервера/протокола/оконки (да и то, если есть ещё один слой, то тут его полномочия всё). Но с этим всегда и так хорошо справлялись готовые визарды по генерации скелета приложения.
Мир стремительно меняется и игнорировать это глупо. Из года в год, если технологии будут развиваться с той же скоростью, создание MVP будет становиться всё дешевле и дешевле.
Тут возникают вопросы:
Если допустить, что все начнут писать в 10 раз больше кода (извлекать бесплатный сыр из замысловатой штуковины).
То увеличится ли количество денег, которые принесут покупатели во всю индустрию?
Если нет, то как это повлияет на?:
Количество программных продуктов. Если их станет больше, то продукты станут дешевле, менее прибыльными.
Количество строк кода в одном продукте. Если их станет больше, то станет сложнее читать, искать баги.
Количество багов на тысячу строк кода или на продукт.
Количество программистов. Если число строк в год во всей индустрии не возрастет, значит уменьшится число программистов.
Как изменится баланс между продуктами, по таким шкалам:
— безделушки, где с багами даже веселее(например, изощренные способы простановки лайков котикам) vs. софт где баги обходятся дорого(например, софт для авиации).
— много утилиток с мелким числом продаж vs. единичные продукты с большим числом продаж (офис, 1C бухгалтерия, ...).
Здравствуйте, Shmj, Вы писали:
S>Интересную статью чел. опубликовал на Хабре, но его облили ведром говна, после чего статью удалил.
Если ты САМ использовал ИИ для работы и в жизни, то ты понимаешь, что все это хрень, на постном масле.
Что бы не просто бота написать, отладить, опубликовать не хватит 3-х часов, но не хватит даже разобраться в конструкторе ботов, что бы мышкой накалякать схему.
Если то что чел написал, нужно быть профессиналом высокого уровня ипользующего ИИ, а не чела с улицы, умеющего делать запросы с GPТ.
Это тоже самое, что ты используешь какой то язык программирования и ты как профессионал своих знаний за 3 часа наваяешь приложение, ты же не будешь постить в хабре, что твой язык программирования за 3 часа делает то то и то то, это же бред. Вся фишка не в языке или ИИ, а в профессионализме использования этого инструмента.
Сам пробовал ИИ использовать в медицине. Это звиздец как его надо настроить, сколько шаблонов написать, но даже написав кучу сценариев его тоже можно взломать, что бы ИИ написало хрень и с потенциальной вероятностью пациент зафиксировал это у натариуса и подал в суд.
И если кто то умеет делать медицинский не взламываемый ИИ снимаю шляпу, но не перед ИИ, а перед тем, кто это умеет готовить.
Так и тут, все это не ИИ делает, а делает спец использующий ИИ, со своими навыками, определенными ИИ (гпт, дипсик и тд) с определенными весиями (так как ответы могут сильно отличаться от версии к версии) даже у одноименной ИИ.
Так что...
Лучше бы он написал Step By Step, что бы каждый это мог проверить без бла-бла бла.
Здравствуйте, Qt-Coder, Вы писали:
QC>Мое мнение — нейросети сожрут сами себя. Поясню, зачастую нейросети генерируют бред, этот бред попадает в общий доступ, где сами же нейросети его снова употребляют. В итоге получится тысячекратно переваренный кал.
В программировании всё не так плохо, потому что программы верифицируются компилятором и тестами. Совсем бреда не получится.
С гуманитарной сферой сложнее, но у каждой крупной конторы есть свои команды специалистов, которые скурпулёзно отбирают данные.
Re[3]: За 3 месяца навайбкодил систему на 110 тысяч строк...
Если бы я отдал разработку всего этого на аутсорс, то получил бы такой результат минимум через полгода и 10+ миллионов рублей. И это не пустые слова — через неделю после старта я уже выпустил первую версию и, ради интереса, закинул задачу на оценку в несколько студий разработки.
S>Если бы я отдал разработку всего этого на аутсорс, то получил бы такой результат минимум через полгода и 10+ миллионов рублей. И это не пустые слова — через неделю после старта я уже выпустил первую версию и, ради интереса, закинул задачу на оценку в несколько студий разработки.
Почитав твой пост, пока тебя не было, накатал вот живой пример — за день по сути (подписка на новые сообщения с RSDN в телеграмм): https://rsdn.org/forum/rsdn/8998212
Здравствуйте, Shmj, Вы писали:
bnk>>Если использовать попсовые технологии, и проект не слишком сложный, IMHO все вполне работает.
S>А хостите на VDS или облачные функции?
