Как 2 разработчика за 3 часа стартап забутстрапили
Цифры и результат
За 6 человекочасов два программиста уровня мидла накодили
лендос. С возможностью отправить заявку и посмотреть весь пул заявок.
ТГ бота в котором можно абсолютно бесплатно початиться с ChatGPT 4o (абсолютно бесплатно без хард лимитов).
Я посчитал что результат более чем достойный, поэтому решил написать пост, как мы ускоряли разработку чтобы так быстро забутстрапиться.
Что за стартап мы сделали
Мы нашли способ дешево использовать OpenAI API (дешевле чем текущие цены на апи), и решили на этой «темке» навариться. Однако, просто так, без оформления
К чему мы пришли
У нас не получилось продать дешевый доступ к ChatGPT по API, поэтому мы решили сделать из этого инфопродукт. Идея нам показалась здравой — делаем качественного GPT бота в тг, оттуда льем трафик в канал, монетизируем рекламой. Дело тут в том, что на рынке все предложения по ботам либо качественные, но платные (либо с хард лимитом по типу 3 сообщения в день), либо бесплатные, но вместо заявленного gpt стоит какая-нибудь бесплатная апишка Gemini, которая в разы менее качественная чем GPT.
Итого мы имеем: текущая итерация проекта: качественный бот с которым можно пообщаться. Полный roadmap проекта можно посмотреть в телеграм канале.
Этапы разработки
Так все же как нам удалось так быстро все накодить? Давайте разбираться. На самом деле вся суть в оптимизации работы через LLM, но наш кейс интересен тем, что мы использовали аж 3 разных продукта на базе AI чтобы максимально ускорить процесс разработки
Дизайн/Верстка лендоса. Тут надо сначала разобраться, зачем нам лендос? Ну, мы хотели принимать через него заявки на подключение на API. Итого, смогли через него получить 6 заявок, с 3 людьми сейчас общаемся по поводу внедрения нашего API.
Итак, каков же рецепт, как сделать лендос за 3 человекочаса, да еще и с приемлемым дизайном и не на тильде?
Короткий ответ: идите на v0.dev. Серьезно, попробуйте там запилить лендос. Мы смогли там скрафтить себе лендос буквально за полчаса, 2.5 часа потратили на интеграцию с формой и деплой. На самом деле говоря про личный опыт пользования этой нейронкой, у нее безусловно есть как плюсы так и минусы:
Плюсы
Очень быстро можно запрототипировать себе веб приложение с дизайном выше среднего, буквально в чате описываешь что тебе надо, и тебе делают ровно что ты написал
Легкая интеграция в проекты на nextjs. Заимпортировать готовые модули достаточно просто, достаточно двух команд в cmd
Минусы
Сложно интегрировать в проекты не на nextjs (
Дизайны по макету пока делает слабо
Сложно сделать что-то комплексное
Подведем итоги. v0 вам подойдет для чего-то простого. Лендосы — в самый раз. Но не пытайтесь сделать на нем что-то сложное, эта сетка может не выдержать
У нас появилась верстка. Что дальше? А дальше открываем среду разработки и начинаем писать бек. Ну как писать бек… Начинаем писать промпты чтобы нам написали бек языковые модели. Дело в том, что бек для заполнения форм писали кучу раз, и всякие LLM без проблем тебе воспроизведут логику, тут не надо ничего придумывать. Тут каждый волен использовать инструменты, которые удобны ему, я же использовал всеми любимый Cursor. С его помощью бек с интеграцией с формой на лендинге был написан примерно за час, что на самом деле является хорошим результатом, если бы код писался ручками, вышло бы в 2 раза больше времени (не забываем, что мы имеем дело с кодом лендоса который видим в первый раз). Говоря про сам Cursor, можно выделить следующие плюсы и минусы использования:
Плюсы
Бесплатный тариф с достаточно мощными лимитами и крутыми модельками (первые 2 месяца использования пользовался именно бесплатным курсором, но потом решил купить подписку сразу на год, чтобы не париться с медленными запросами)
Широкий выбор моделек для генерации в одной подписке, доступны claude, gpt4o, cursor-small (кастомная моделька от разработчиков)
На платной подписке можно общаться (почти) безлимитно с o1-mini
Очень крутой UX в плане написания кода, не выходя из редактора берешь и генерируешь себе код
Минусы
Черт возьми, лагает. Иногда не работает поиск по файлам, иногда ломается сам виджет ответа. Но это простительно, учитывая что по сути курсор является форком vs code
Лендос у нас есть, давайте перейдем к телеграм боту. Мы тут решили использовать композицию нейронок, для эксперимента. Экспериментировали мы с claude 3.5 sonnet и o1-preview. Вторая, мощная моделька нам генерировала костяк, после чего claude мы проходились и реализовывали архитектуру, которую нам написала preview модель, и затем preview модель нам исправляла все баги. Из плюсов могу отметить что все по итогу заработало, и накодить это удалось достаточно быстро, минусом является стоимость вызова o1-preview и время ответа, цена достаточно большая, время ответа достаточно долгое, в прочем, дешевле чем нанимать программиста.
В этой статье вы прочитали как можно быстро на коленке написать стартап. Интересно послушать, какие нейронки в работе используете вы, ваш опыт работы с ними. Также, если понравилась статья, то добро пожаловать в тг канал нашего стартапа. Всем рады
