Transcription
23.000 долларов в месяц зарабатывает сервис, который генерирует формулы для Excel. Вы просто заходите на сайт, пишите обычным человеческим языком: "Мне нужна формула, которая считает вот это". И сервис выдаёт готовую формулу для Excel. Ровно одна функция. Автор запустил проект во время отпуска. И монетизация здесь простая: подписка. 7 долларов в месяц за безлимитные формулы. А основной трафик приходит сам из поиска, потому что люди постоянно гуглят, как сделать ту или иную формулу в Excel.
Другой пример — Yarn Pal. Это приложение для вязания крючком. Очень узкая ниша. И это не социальная сеть для всех творческих людей, а прямо конкретный продукт для людей, которые вяжут крючком. И они в этом приложении находят именно учебные материалы по вязанию крючком. Это приложение делает около 200.000 долларов в месяц.
Ещё пример — сервис для фотографии. Человек загружает свои фотографии, а на выходе получает профессиональные портреты, аватарки, снимки в разных стилях. Этот сервис в Telegram-боте сделал 280.000 долларов за 6 месяцев.
И вот что объединяет все эти примеры. Это, как вы заметили, не огромные стартапы. Это маленькие, очень конкретные продукты с очень понятной функцией, за которую люди готовы платить. Такие проекты сейчас называют пет-проекты. Проекты выходного дня, Micros, Small Bs, Ind hacking. Названия разные, но суть одна. Вы находите маленькую задачу, для которой люди уже ищут решение в интернете, и делаете сервис, который решает её максимально просто.
И за последние несколько лет случился настоящий бум вот таких вот проектов. Есть десятки сообществ создателей ПТ-проектов, десятки фреймворков, десятки гайдов, как искать идеи, запускать маленькие продукты, проверять спрос и доводить их до первых денег.
Почему именно сейчас? Потому что раньше был технический барьер. Чтобы собрать даже маленький сервис, нужен был разработчик, сервер, база данных, интерфейс, оплата — куча технических решений. А сейчас вот эту значительную часть, мы все знаем, могут взять на себя AI-агенты.
Сегодня главный дефицит в другом. В идее, а точнее в понимании спроса: что люди уже ищут, где у них боль, за какой быстрый результат они готовы платить. И мне кажется, что мы просто обязаны про это говорить, потому что главная цель нашего канала — это помогать адаптироваться к новой эпохе. А в этой эпохе появляется очень интересная возможность простым людям, не разработчикам, создавать маленькие дополнительные источники дохода с помощью AI. И в этом выпуске я покажу, как в эту тему заходить.
Сначала мы с вами разберём универсальный фреймворк, то есть как искать идеи для таких проектов, как проверять спрос. Потом мы применим вот этот фреймворк на практике и выберем идеи. А после этого мы прямо соберём маленький AI-сервис.
Сразу же важно обозначить, ребята: в этом видео я не обещаю научить вас полностью запускать бизнес с нуля до стабильной прибыли, потому что есть отдельный большой шаг — продвижение. Это вообще отдельный серьёзный навык. Ему учатся годами. Я сама продолжаю его изучать вот сколько лет. Но сегодня я покажу ту часть, которая раньше вообще казалась недоступной: как найти идею, как проверить, есть ли спрос, как превратить её в спецификацию и как, самое главное, собрать свою первую рабочую версию с помощью AI. А дальше уже начинается следующий уровень — это тестирование, продвижение, поиск первых пользователей. Это уже будет ваша задача.
Я буду показывать техническую часть на примере Abacus AI и Суперкомпьютер. Это платформа с AI-агентом, на котором очень удобно вайп-кодить. Abacus, вы знаете, наши давние партнёры. И для такого кейса этот сервис подходит идеально, потому что там можно собрать полноценное приложение: и интерфейс, и базу данных, и строить AI, и сделать деплой, и даже продумать платежи. Но важен сам подход, он универсальный. То есть вы можете использовать Abacus, а можете использовать абсолютно другие инструменты. Главное здесь не платформа, а главное здесь научиться видеть маленькие задачи, из которых могут вырастать реальные продукты и, возможно, воплощать свои идеи в реальность, тестировать, пробовать, поиграться. Это классный новый опыт, которому я хочу вас научить, показать вам, как это можно делать, чтобы для тех, кто это хотел, либо никогда не пробовал, попробовал наконец-то это сделать.
Переходим к фреймворку. На самом деле фреймворков для вот таких вот конкретно проектов их очень много. Кто-то говорит: "Ищите трендовые темы". Кто-то советует брать уже работающие продукты и делать их для более узкой аудитории. Кто-то строит вообще всё вокруг SEO, кто-то вокруг больших экспериментов. Кто-то каждый месяц запускает просто новый продукт и смотрит, что выстрелит. Я знаю разные подходы, но я знаю, что везде повторяется одна и та же логика. И её можно адаптировать под разные рынки, разные ниши, разные инструменты, где скелет будет оставаться примерно одинаковым. И сейчас я распишу всё по шагам.
Первое — это не опираться на свои догадки в создании продукта, создании своего пет-проекта. Сесть и подумать: "Так, какое бы предложение там мне завайпкодить?" Нет, почти всегда это плохая идея для старта, потому что можно придумать очень красивую идею, вам она покажется гениальной, потратить время на сборку, а потом выяснить, что её никто не ищет и она просто никому не нужна. Здесь лучше начинать не с идеи, а со спроса и уже существующих сценариев. Мы же создаём п-проект, смотрим, что люди уже пытаются сделать или какие задачи они решают внутри больших сложных сервисов. Там, где им приходится устанавливать целую программу, возможно, или покупать огромную подписку ради одной маленькой функции. Да, представьте большой редактор документа, внутри него десятки возможностей для работы с PDF: объединить PDF, сжать PDF, достать таблицу, удалить страницы, замазать личные данные, перевести документы. В общем, гора функций. Классно. Но конкретному человеку, возможно, часто не нужен весь редактор. Ему нужна одна операция прямо сейчас, например, только сжать PDF, потому что файл нужно загрузить какое-то, например, государственное ведомство, а он не подходит по размеру. И такой человек просто идёт и гуглит "сжать PDF". И если он найдёт удобный сервис, который быстро решит задачу, он им воспользуется. Или, например, с видео. Человеку не всегда нужен большой видеоредактор. Иногда, возможно, ему нужно просто обрезать ролик или вытащить звук, сделать субтитры, сжать файл, подготовить видео под шортс. То есть какая-то одна, но очень безумно полезная функция, один результат. И вот из таких вот задач и рождаются маленькие сервисы. Они не пытаются заменить один большой продукт целиком. Они это не сделают. Они берут просто одну частую функцию и делают её быстрее, проще и понятнее за маленькую незначительную цену.
А теперь второй шаг. Когда вы уже определились с идеей, нужно проверить, потому что вдохновиться функцией внутри большого сервиса — это только половина дела. Дальше нужно пойти в интернет и посмотреть реальный спрос на неё. У нас есть Google Trends, есть Яндекс Wordstat, Google Keys Planner, Serpstat, Ahrefs, SEM Rush и вообще другие сервисы для анализа запросов. Можете их использовать все. Смысл у них один: понять, как люди формируют проблему, насколько часто они это ищут. И есть ли вокруг вообще этого реклама, конкуренты, похожие запросы и понятная коммерческая выдача. То есть мы проверяем, есть ли уже поток людей, которые ищут вот это решение, о котором я подумал. Если вы, например, придумали сервис "AI и помощник личной эффективности нового поколения", непонятно, что человек будет гуглить. А если у вас сервис "сжать PDF", "удалить фон с фото", "перевести видео в текст" — это уже конкретный поисковой запрос. Человек пришёл не почитать, он пришёл сделать и сделать быстро и понятно.
Третьим шагом фреймворка будет сузить аудиторию. Не сервис для всех, кто работает с документами, а, например, сервис для бухгалтеров, которые вытаскивают таблицы из PDF-расчётов. Не AI для видео, а инструмент для авторов YouTube, которые делают транскрипт и тайм-коды. Узость в таких вот пет-продуктах не минус, а узость здесь огромнейший плюс. Именно это будет определять. Чем точнее вы понимаете человека и его задачу, тем проще вам будет сделать сам продукт, сделать под него лендинг, сео-страницу, продвижение. Понятно?
После этого наступает четвёртый шаг — это понять, где будет бесплатная польза в вашем продукте, а где платное продолжение. Чаще всего маленькие сервисы, о которых мы говорим, они должны давать какой-то бесплатный, но полезный и быстрый результат. А дальше уже платное расширение. Например, экспорт, больше тех же Excel-формулировок, как это было в таком приложении. То есть здесь ваша задача — это сделать такой понятный, быстрый, бесплатный результат, а потом подумать, что же должно быть в платной версии за ту цену, за которую люди готовы будут заплатить. Например, опять же, в случае с Excel-файлом, там было пару Excel-формул бесплатно, а безлимитные формулы — 7 долларов в месяц.
Ну и пятый шаг в нашем фреймворке — это уже быстро собрать первую версию, именно такую, чтобы можно было показать людям и проверить, они вообще будут пользоваться этим или нет, оставляют ли они почту или нет, нажимают на оплату или нет. То есть тут важно будет не зацикливаться на идеальном результате, а нужно будет какой-то минимальный жизнеспособный продукт, называется ещё MVP.
Вот весь вам фреймворк в одной формуле: уже существует спрос, одна маленькая функция, проверка поискового интереса, узкая аудитория, быстрый бесплатный результат и понятное платное продолжение.
И как я и сказала, есть ещё отдельная большая история в этом продукте — как этот сервис продвигать. И вот в этот шаг запихнуть универсальный фреймворк невозможно, потому что это будет зависеть от конкретного продукта, опыта, проб, ошибок, в общем, много чего всего. И я хочу это прямо отдельно проговорить, да, чтобы не создавать иллюзию волшебной таблетки. Создать сервис сейчас действительно стало намного проще, и мы этому вас научим. Но зарабатывать он будет не потому, что вы его просто собрали, а потому, что вы научились приводить к нему людей. Это и будет вашим ключевым навыком после создания продукта. Понять, где живёт ваша аудитория, как она формулирует проблему, через какой канал до неё можно дотянуться и почему она должна доверять именно вам.
Вообще это очень интересная тема, но я бы сказала, знаете, как там, если у вас сервис под массовый поисковой запрос, например, там "сжать PDF" либо "перевести видео в текст", конечно, здесь в продвижении лучше думать про SEO, то есть делать сайт так, чтобы люди находили его через Google или через Яндекс, в общем, через поисковики. Может, возможно, даже через AI. Это, кстати, вообще новая отдельная тема. И здесь, например, в этом плане AI тоже может вам помочь, например, собрать структуру страницы, подобрать ключевые запросы, написать тексты, сделать нормальные SEO-лендинги.
Если же вы будете делать какой-то более узкий, узкопрофильную задачу, например, там сервис для бухгалтера либо продавцов на маркетплейсах или авторов YouTube, продвижение здесь может идти не через общий поиски, а, например, через профессиональные чаты, через профессиональные каналы, сообщества, партнёрство, точечную рекламу. То есть сама логика поиска идеи, она универсальная, а вот канал продвижения, он индивидуальный, его нужно будет вам подбирать под конкретную аудиторию. Мы, конечно, к этому ещё вернёмся, но здесь я сразу же хочу зафиксировать это.
Ну что, а теперь практика. Мы сейчас пойдём прямо по этому фреймворку, и я вам наглядно покажу, как можно выбирать идею для сервиса. Я буду показывать один из вариантов на себе. Вы просто перекладываете это на себя.
Теперь выбираем идею на практике. Здесь, я бы сказала, проще всего и более правильней для вас будет опираться на свой круг интересов. Например, возьмём себя. Мы не так на канале не так давно делали видео на про рынок труда и как его меняет AI. И, соответственно, я знаю, что сейчас во многих компаниях AI отсеивает резюме кандидатов, а с другой стороны кандидаты с помощью AI пытаются этот барьер пройти, адаптируя резюме более точечно. Соответственно, я предполагаю, что вокруг этого может рождаться спрос. То есть я вам сейчас специально проговорила цепочку своих мыслей, чтобы вы лучше поняли подход.
Что я делаю дальше по нашему фреймворку? То есть я предположила, возможно, вот такой вот спрос. Я иду смотреть большие продукты, которые связаны примерно с вот этой идеей, например, LinkedIn. LinkedIn — это у нас международная большая карьерная платформа. И там есть у нас и вакансии, резюме, отклики, рекрутёры, карьерные подсказки и премиум-функции. Кстати, всё больше AI-инструментов вокруг поиска работы. Я изучаю платформу и вижу, что внутри LinkedIn AI может смотреть уже ваше резюме относительно конкретной вакансии и подсказывать, как его улучшить, переписать отдельные блоки, помогать сопроводительным письмом и объяснять, как лучше себя позиционировать для этой роли. Вот такая у них появилась новая премиум-функция. То есть самая большая платформа по поиску работы уже показывает, что задача "резюме плюс вакансия" существует. Людям нужно не просто один раз делать красивое резюме, а им нужно адаптировать его под конкретный отклик, под конкретную должность, под конкретное описание вакансии. Окей, зафиксировали, что такой большой комбайн, как LinkedIn, пытается закрыть новую для людей задачу.
Следующий шаг, соответственно, проверить спрос. Я иду для этого в Wordstat, Google и поисковую выдачу. И смотрю запросы вроде "резюме", "пример резюме", "составить резюме", "сопроводительное письмо", "резюме под вакансию", "как написать резюме", "шаблон резюме". В общем, смотрю и изучаю, какие вообще запросы самые частые. Если мы видим десятки запросов в месяц по базовым формулировкам и много смежных запросов, это будет значить для вас, что рынок есть. Конкретно меня зацепило "шаблон резюме скачать шаблон резюме". Это очень популярные запросы. Соответственно, можно предполагать, что из этого уже можно сформулировать идею сервиса. Нужен простой инструмент, где человек рассказывает о себе, сервис собирает резюме с помощью AI, потом человек вставляет вакансию, и сервис ещё и помогает адаптировать резюме под конкретный отклик. И исходя из поисковых запросов, в нашем сервисе должна фигурировать понятие "шаблон", раз уж люди его ищут. Как по мне, так это хорошая ПТ-проектная идея, потому что у неё есть все элементы фреймворка, и её можно создать и протестировать. То есть понимаем логику, да? Я взяла проблему, которую я знаю. Я на себе уже её проверила, потому что это видео набрало нереальное количество просмотров. То есть, значит, ей интересуется. Но просто полагаться на себя я не могу. Я пошла дальше проверять.
Втором, вторым шагом по фреймворку я пошла смотреть ключевые слова. По ключевым словам я нашла, какие частые ключевые слова люди используют в этом направлении. Исходя из этого, ко мне пришла идея конкретно вот такого вот сервиса. Но и это не всё. Дальше нужно эту идею углубить и перепроверить себя, потому что на этом этапе очень легко влюбиться в собственную гипотезу. Как в таком случае поступить? Один из вариантов, если вы никогда этого не делали — это дать AI-агенту её покритиковать. Ну, если, например, у вас нет другой возможности, например, провести живой тест на людях. Как это можно сделать? Как я уже говорила, для таких задач, многошаговых задач, нужно и поиск, и генерация, и вообще требуются разные нейросети. Я использую агрегаторы нейросетей, то есть где по одной подписке я могу сразу же сделать и агента запустить, и картинку сгенерировать, и потом у нейросети что-то спросить, да. Поэтому в конкретно в этом случае я сейчас буду идти в агрегатор Abacus AI LLM, а именно буду идти к агенту. Поэтому я открыла здесь чат LLM, выбрала Abacus AI агент и просто наговорила агенту все свои мысли: откуда я пришла к этой идее, почему мне кажется здесь есть спрос, что я увидела на LinkedIn, какие запросы посмотрела, какой сервис я из этого хочу собрать. И дальше я прошу агента проверить мою гипотезу, подтвердить её или опровергнуть её, найти конкурентов в этой нише, посмотреть, как они себя позиционируют, какие функции дают бесплатно, за что люди берут деньги и как вообще это всё монетизируется. Дальше в конкретном случае Abacus, он у вас будет задавать уточняющие вопросы, мы на них отвечаем и после этого запускается исследование. Кстати, почему мне нравится делать именно агентский research? Потому что в этом случае агент реально идёт на сайты, смотрит конкурентов, делает скриншоты, анализирует там, как они выглядят визуально, как устроены лендинги, какие у них тарифы, как они подают результаты. То есть он делает именно research, который руками бы занял очень много времени, а не просто выдаёт там сгенерированный ответ. Поэтому, когда вам нужно исследование, я бы рекомендовала вам делать deep research, либо обращаться к агенту.
И на выходе я получила вот такую вот презентацию, где у нас сначала есть гипотеза, которую мы проверяли, потом уже список конкурентов, потом как они себя позиционируют, какие у них преимущества, какие недостатки и на чём зарабатывают. Ну и отдельно рекомендации по монетизации, по тому вообще как нам лучше упаковать этот продукт. И по итогам вот этого исследования агент даёт вердикт: идея сильная, рынок есть, конкуренты есть, но ниша не выглядит закрытой полностью. То есть сюда можно заходить. Отлично. То есть у нас теперь уже есть не просто идея из головы, а у нас есть такая первичная проверка. А значит, можно идти пробовать создать такой вот сервис. То, что ранее являлось самым большим препятствием для нас, сейчас будет одним из простых шагов в этой цепочке. Я бы даже сказала, даже проще, чем сам поиск вот этот первичный и подтверждение идеи, потому что здесь тоже нужно посидеть, всё-таки сопоставить, тоже перепроверить самим, если что, перепроверить агента. Поэтому конкретно в вообще сейчас создании пдпроектов я бы повышала свои скилы вот как раз вот на вот первом этапе, самом изначальном и уже на последнем — продвижении.
Ну а мы переходим к следующему шагу. Создание непосредственно самого сервиса. Ребята, важный шаг перед созданием — это превратить вашу идею в техническую спецификацию перед тем, как просить AI-агента это сделать. Потому что, если вы просто просите сейчас агента сказать: "Сделай сервис для резюме", он может собрать что угодно. Поэтому лучше сначала отдельно подготовить документ, где будет просто описано детально, что именно вы хотите построить. Опять же, если вы не знаете, как это сделать с нуля, как вариант, вы можете попросить помощи AI. Покажу, как это сделать. Также мы открываем AI, берём любую сильную модель, например, GPT-5 Pro, Claude Gemini в максимальном режиме и даём модели нашу идею. Прикладываем дальше результаты и исследования и просим сделать простую, но подробную спецификацию для MVP. Как я уже говорил, MVP — это самая первая рабочая версия продукта. Она у нас не идеальная никогда, а такая, которую можно уже показать людям и проверить, пользуются ей или нет, будут за неё платить или нет. В MVP может быть простой недоделанный дизайн, может быть, не доделаны какие-то дополнительные функции, но основная функция, она должна выполняться. В нашем случае MVP — это сервис, который собирает резюме и адаптирует его под вакансию и даёт, соответственно, скачать результат.
Формулировка, если вы не знаете, как писать это AI, может быть вот такая вот: "На основе вот этой идеи и исследования создай спецификацию для SaaS-сервиса. Опиши продукт, целевую аудиторию, ключевые функции, пользовательский путь, бесплатный и платный сценарий, структуру данных, страницы приложения, логику AI-функции и требования к MVP. Сделай так, чтобы по этой спецификации AI-агент смог собрать полноценную рабочую версию". Промпт, если что, я оставлю в описании. Сможете его взять и потом под себя немножечко адаптировать.
Ну и вот такая вот спецификация у нас получилась. То есть здесь у нас есть обзор продукта, есть функциональные требования, путь пользователя, структура интерфейса, базовая модель. В общем, всё, что я просила, то он предоставил. В общем, такое подробное описание сервиса, которое вы хотите создать. Все необходимые детали. Естественно, ребята, я очень рекомендую читать, изучать, добавлять, редактировать это описание, потому что это является ключевым документом, по которому агент будет создавать то, что вы хотите. Подробно всю спецификацию свою я показывать не буду, потому что иначе мы просто сейчас утонем в деталях. Это не важно. Важно понять сам принцип для вас, чтобы вы смогли его использовать. То есть сначала у нас гипотеза, потом исследование, потом спецификация и вот только сейчас сборка.
Поэтому после того, как у нас готова спецификация, мы переходим к самому интересному, а именно технической части, которую на за нас делает агент. Кстати, и причём мне нравятся ещё такие вот сервисы, как Abacus, так как в них добавляется очень много новых функций и возможностей для людей, которые не разбираются в программировании. В данном случае недавнего Abacus появилась функция такая, как Суперкомпьютер. Проще говоря, это облачный компьютер, на котором можно разместить свой проект. То есть агент создаёт для вас проект, и он сразу же автоматом работает на сервере. База данных подключается, локальные модели, агенты. В общем, всё, что нужно для вот такого вот маленького сервиса, чтобы он работал 24x7. То есть вам не нужно будет после создания переживать: "А теперь как это разместить? А куда это девать? А что с ним сделать?". Суперкомпьютер всё это сделает для вас. и сервис будет просто функционировать. Потом, когда там, например, вы уже поиграетесь, разберётесь глубже, вы сможете перенести ваш проект, например, на ваш собственный сервер. Потому что, естественно, когда вы будете пользоваться функцией Суперкомпьютера, за то, что он за вас всё сделает, вам нужно будет платить кредиты. Но для старта, чтобы понять, чтобы попользоваться, попробовать, я считаю, нам будет того стоить.
Ну а мы переходим к созданию. Я здесь нажимаю Суперкомпьютер, загружаю туда нашу спецификацию и прошу агента собрать MVP. Дальше агент сам составляет по спецификации план создания. А мы видим этот план прямо перед глазами. То есть он пишет, что чтобы начать, сначала нужно создать структуру проекта, потом настроить базу данных, авторизацию через email, потом сделать сценарий создания резюме, улучшение текста, адаптации под вакансии, тарифы, лимиты. В общем, всё вы видите на экране. Он для себя составляет план, чтобы начать работать. И после этого, после плана он начинает это всё создавать. И, кстати, сборка у него заняла около 40 минут.
Будем смотреть, что у нас получилось. У нас есть теперь посадочная страница. Сервис называется "Резюме AI". На первом экране сразу же объясняется ценность: "Создайте резюме, которое лучше проходит автоматический отбор и помогает адаптироваться к конкретной вакансии". Ниже — преимущества, как это работает, тарифы и кнопка "Начать бесплатно". Окей. Нажимаем "Начать бесплатно". И здесь сервис просит нас зарегистрироваться. Регистрируемся, заходим внутрь, видим личный кабинет. Здесь уже можно создавать резюме. Заполняем базовые поля: имя, контакты, опыт работы, образование, навыки. Но главная фишка здесь в том, что в каждом блоке можно писать обычным человеческим языком. Это же является фишкой нашего сервиса. Например, в опыте работы вы просто набрасываете: "занималась социальными сетями, писала посты, делала контент-план". Ну, естественно, конечно же, тут детально, я сейчас просто пример говорю. Ну, какие-то там, в общем, я фишка в том, что просто человеческим языком можете рассказать про себя, а потом можно нажать кнопку "AI улучшения", и сервис он превратит вот вашу речь в нормальную сильную формулировку для резюме. То есть человеку в моём сервисе даже не нужно будет мучительно придумывать вообще, как красиво описать свой опыт. Он может выгрузить всё как есть, а AI уже поможет упаковать это в профессиональный текст. Ну, естественно, даже у него будет опция подредактировать. Дальше можно выбрать шаблон резюме, выбрать стиль: классический, минималистический, модерн. Кстати, классная фишка. И после этого резюме можно уже будет скачать в PDF, и оно сохранится в личном кабинете. То есть пользователь может вернуться, отредактировать его или сделать новую версию.
Но здесь самая важная фишка — это адаптация под вакансию. Поэтому переходим во вкладку "Адаптировать резюме", смотрим, что он здесь делал. Мы здесь уже выбираем созданное резюме, вставляем текст вакансии, на который мы хотим откликнуться, и запускаем анализ. Сервис показывает процент совпадения. Во-первых, какие требования вакансии уже закрыты, какие навыки стоит подсветить, что лучше переписать, какие формулировки можно усилить и сразу же выдаёт адаптированный текст нашего резюме. В бесплатной версии можно сделать два резюме и два раза адаптировать их под вакансии, а дальше уже начинается платная версия: больше резюме, больше адаптаций. То есть у нас такой получился нормальный маленький продукт. Есть бесплатная ценность, есть понятное платное продолжение. Кстати, я хочу акцентировать внимание на то, что этот сервис был сейчас сделан с первого раза. И мы добились этого как раз за счёт спецификации. То есть где вы сначала продумали всё до малейших деталей, как должен выглядеть ваш сервис, и дали AI просто это собрать. Ну и опять же, если что-то в начале вы упустили или упустите, то AI всегда можно дать правки, и он это переделает. Просто мне хотелось акцентировать внимание на то, что благодаря спецификации получается уже вот такой вот хороший результат.
Теперь про оплату. Это у нас уже следующий шаг после MVP, да, после того, как вы создали свой продукт. Если же вы делаете такой сервис не просто как демо, а как настоящий продукт, то вам нужно будет здесь продумать платежи. В Abacus, кстати, можно попросить агента подключить разные варианты оплаты, то есть сделать техническую часть, потому что по сути у вас уже есть сервер, у вас есть приложение и возможность интегрировать практически абсолютно любые внешние сервисы оплаты. Но конкретно здесь касательно оплаты я, естественно, не могу дать вам универсального совета. Всё будет зависеть от того, под какую страну вообще, под какую аудиторию, юридическую модель вы делаете продукт. Для международной аудитории это может быть один набор платёжных решений, для локального рынка другой. Где-то подойдут карты, где-то платёжные ссылки, где-то локальные провайдеры. Ну и я специально не буду давать вам конкретную финансовую рекомендацию, потому что оплата всё-таки это уже история не только про продукт, да, это уже и про налоги, про юридический статус, страну, правила. Это нужно проверять под свою ситуацию.
Что может вам здесь помочь? Если вы этого никогда не делали, то вы можете попросить агента подобрать варианты оплаты под вашу страну и вашу аудиторию. Например, там можете попросить его предложить "топ легальные способы принимать оплату для вот такого вот SaaS-сервиса в моей ситуации. Объясни разные плюсы, минусы, комиссии, что нужно для подключения и как встроить это в приложение". И дальше уже просто проверяете руками, дальше уже консультируетесь. Перед реальным коммерческим запуском открываете счета, компании, там просто оформляете индивидуального предпринимателя. То есть это уже такая бюрократия, ребята, но это решается поиском, ресёрчем и временем.
Ну и второй важный момент после уже бюрократии — продвижение. Вот у нас уже есть сервис, он уже работает, но это ещё не значит, что к нему сами придут люди. Дальше уже нужно тестировать. Я бы, на самом деле, дала бы попользоваться людям бесплатно, друзьям, знакомым, особенно если вы делаете это первый раз. Можно аккуратненько занести его, например, в чаты про вакансии, карьерное сообщество, Telegram-каналы, где люди помогают друг другу с поиском работы. На этом этапе нам сейчас не важны деньги, а нам важно понять: люди будут доходить до результата? Им вообще понятно, что в вашем сервисе можно сделать? Им нравится, они возвращаются, они хотят адаптировать резюме под несколько вакансий. И вот только уже после первых тестов уже можно думать про SEO. Если, например, в вашем случае это массовый продукт, например, делать запросы, там "шаблон резюме", "составить резюме", "резюме под вакансию", "пример резюме для маркетолога", "сопроводительное письмо под вакансию". Вы можете писать статьи, делать полезные материалы, размещаться на тематических форумах, расставлять везде ссылки, чтобы поисковики начали индексировать сервис. Но опять же, ребята, продвижение зависит от продукта. Для одного сервиса будет работать SEO, для другого это будет профессиональный чат, как я уже говорила, для третьего это будут короткие видео. Вам может помочь AI, вы можете попросить агента помочь вам, например, адаптировать посадочную страницу под SEO, под определённые запросы. То есть я всегда говорю: "Просто действуйте по шагам. Не знаете, что делать, покрутите это с AI, если у вас не было опыта".
Теперь про стоимость конкретно построения такого проекта на Abacus. Конкретно этот сервис у меня съел примерно 13.000 кредитов. На Pro-подписке Abacus за 20 долларов даётся 30.000 кредитов. То есть на сборку вот такого вот MVP-сервиса у меня ушло половина моих кредитов. Кто-то скажет: "Много". Я же смотрю на то, что я за 10 долларов создала сервис, который я потенциально могу развивать и потенциально могу на нём зарабатывать, где есть AI-функции, личный кабинет, база данных, авторизация, генерация резюме. Ну, в общем, я создала сервис, поэтому, как по мне, это очень даже выгодная история.
Но коротко вам напомню вообще, как устроена подписка в Abacus. У нас базовая подписка этого сервиса с чата LLM стоит 10 долларов в месяц, но Суперкомпьютер, которого мы использовали, он открывается только на Pro-тарифе. Это у нас 20 долларов в месяц. На Pro-тарифе даётся 30.000 кредитов в вообще во всём сервисе. Но за эту подписку у вас, естественно, доступ не только к Суперкомпьютеру, но ещё и к любым другим нейросетям. Это у нас агрегатор нейросетей. Но так как мы использовали Суперкомпьютер, сейчас я вам расскажу немножечко про его тарифы, потому что за него теперь нужно будет отдельно платить. Сам облачный компьютер, где, собственно, размещён наш проект, он расходует один кредит за 5 минут работы. И если, естественно, держать ваш сервис потом включённым постоянно, это примерно у вас будет уходить 8-9.000 кредитов в месяц только на его работу. Плюс отдельно могут расходоваться кредиты на вызовы моделей, задачи агента, базу, файлы и трафик. Сказать заранее, на какой именно проект вам хватит Pro-подписки, невозможно. Разброс очень большой. Всё зависит от того, сколько агент работает, какие вообще модели используются, сколько пользователей используют ваш продукт, насколько сложное ваше приложение. Я вам оставлю ссылочку в описании на документацию, где подробно расписаны стоимости. Вы можете просто дать эту ссылку в тот же чат LLM или любую другую модель и попросить его рассчитать вообще, хватит ли вам подписки на ваш проект.
Ну и ещё, кстати, очень важный момент, ребята, то, что проект вы можете скачать и дорабатывать его в другом месте и разместить уже на другом сервере, на своём сервере. Мне нравится в том плане, что сервис он тебя не ограничивает. Не то что, знаешь, там, только если ты у меня создал проект, значит, ты не можешь его брать и переводить на сервер, чтобы тебе было выгодно. Нет, здесь в этом плане это всё по-человечески сделано. То есть ты только учишься, ты только пробуешь, ты ещё не разбираешься, как вообще проекты запускать на своих серверах, пожалуйста, используй нашу опцию, а задельно плати. Как только научишься, ты можешь у нас просто делать проекты, а дальше уже их размещать где тебе угодно.
Ну и что ещё важно сказать? Я не хочу, естественно, чтобы после этого видео у вас сложилось ощущение, что всё делается одной кнопкой, что всё так просто. Нет. На дороге почти точно будут баги. Особенно, если это вы делаете первый раз. Мы-то собаку съели, работаем уже год. Где-то агент не так поймёт задачу, где-то сломается авторизация по ходу дела, где-то придётся менять идею. Но в этом и есть суть вашего ПТ-проекта. Вы не строите огромную компанию. Вы просто делаете маленькую ставку, проверяете, учитесь. Если что-то не получилось, вы не потеряли годы жизни и огромнейший бюджет. Зато вы получили опыт, как искать спрос, как собирать MVP, как работать с агентом, как тестировать ваш продукт. То есть я хочу правильно расставить акценты. Моя задача в этом видео показать, что сейчас вообще такое стало возможным. Показать вам тренд, показать подход, разложить по шагам, как из маленькой идеи можно прийти к первому рабочему мини-продукту. А вот дальше уже начинается ваша часть. Если вам это будет интересно, если вам это понравилось, ваша задача будет уже экспериментировать, пробовать, делать свои выводы, набивать руку, получить опыт. Потому что в мире, где создавать приложение становится всё проще, всё больше, будет цениться как раз не само создание, а умение продвигать, упаковывать и продавать. И вот это, мне кажется, будет вашей главной точкой роста: маркетинг, продвижение, понимание аудитории, умение донести ценность продукта до людей, потому что сервис может быть классный, но если о нём никто не узнает, он не заработает. И к этому навыку, ребят, невозможно прийти за одно, два, даже три-пять видео. Вы смотрите, пробуете, делаете ошибки, меняете упаковку. Но ведь я не знаю, мне кажется, это такая увлекательная часть. Может быть, потому что я её люблю. Но это же опыт, это же эксперимент, это же целое искусство. Я знаю ребят, которые просто запускают теперь просто проекты каждый месяц. Что-то не взлетает, что-то становится частью портфолио, что-то превращается в нормальный источник дохода. Поэтому моя задача, знаете, я вот себе сказала цель, что если после этого видео хотя бы хоть кто-то из вас создаст сервис, протестирует идею, то я считаю, что моя миссия выполнена.
Сейчас время, ребята, таких экспериментов, потому что входной порог стал ниже, чем когда-либо. Пробуйте, тестируйте, экспериментируйте, оставляйте в комментариях ваши идеи, ваши проекты и ваши проекты, кстати. И увидимся в следующем видео.