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

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.

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.

Кстати, кому интересны детали — всё гораздо подробнее описано у меня в Телеге. Там и цифр побольше, и вообще рассказываю, как создавать продукты, которыми пользуются.