AI-стартап за 38 часов: от идеи до работающего продукта с монетизацией
Разработчик Олег собрал полноценный AI-сервис меньше чем за два дня работы. Без команды, без инвесторов — только нейронка и чёткий план. Разберу весь процесс по шагам: что сработало, где он споткнулся, и как повторить это для своего проекта.
Большинство стартапов застревают на этапе разработки на месяцы и никогда не доживают до релиза. Проблема в перфекционизме и отсутствии фокуса. Олег использовал спидран-подход: взял конкретную проблему (создание превью для YouTube), решил её за несколько вечеров, допилил до MVP и раскатил на сервер. 38 часов — и продукт в продакшене с оплатой и доменом. Покажу, как устроен этот процесс изнутри.
Кстати, я Антон, автор ТГ-канала Шадрин + AI — последнего ТГ-канала про ИИ, который ведётся вручную, а не нейронками.
Стек и инструменты: что реально работает
Базовая архитектура:
- Backend: Python + FastAPI
- Frontend: Next.js + Tailwind
- AI-кодинг: Claude Code (Sonnet 4 → Opus)
- Деплой: Docker + Dockploy
- Хостинг: Hostinger (1 CPU, 4 GB RAM)
- Домен: GoDaddy ($10/год)
- Монетизация: LoveTop (платёжный провайдер)
Олег сознательно выбрал знакомые технологии. Попытки вайбкодить на незнакомом стеке превращаются в нечитаемую кучу кода. Если опыта нет — бери этот же стек, он проверен на практике.
Пошаговый разбор разработки
Этап 1: Документация → 40 минут
Первые полчаса ушли на исследование API нужных AI-моделей (Gemini 2.5 Flash для text-to-image и image-to-image) и создание технического задания через ChatGPT o1.
Критичный момент: нейронки обожают усложнять стек и впаривать ненужные библиотеки. Документацию нужно чистить вручную — убирать избыточные зависимости, упрощать архитектуру, оставлять только необходимое.
Дополнительные 5 минут — разбивка документации на конкретные шаги разработки. Каждый шаг = стабильная версия приложения, которая запускается и работает, пусть и без части функционала.
Этап 2: Базовый прототип → 10 часов
Через Claude Code Олег делегировал кодинг нейронке. Процесс выглядел так:
1 час: базовый canvas для редактирования, импорт/экспорт изображений2 часа: система проектов + сохранение состояния на бэкенде5 часов: AI-функции (удаление фона, генерация изображений, редактирование)2 часа: текстовые слои + AI-редактирование текста
Результат: работающий, но ужасный прототип. Куча багов, огромные превью слоёв, странная логика кнопок — но функционал работает.
Если тебе откликается тема — в моём ТГ-канале лежит гайд «Как делать любых ИИ-ассистентов за 30 секунд». Там я показываю мета-промптинг — создание промптов, которые генерируют других промптов под любые задачи.
Этап 3: Авторизация и кредитная система → 4,5 часа
Вход через Google Account — минимум настроек, не нужно слать email, сложно создавать фейковые аккаунты из-за лимитов Google.
Архитектура кредитов:
- Таблица Credits хранит историю пополнений
- Каждая AI-генерация проверяет баланс на бэкенде (защита от злоупотреблений)
- Фронтенд показывает актуальный баланс и блокирует действия при нулевом балансе
Система оказалась надёжной — проблем с ней не возникало после деплоя.
Этап 4: Монетизация → 1 час кода + 2 часа отладки
Как работает любая оплата:
- Юзер выбирает тариф → фронтенд шлёт запрос на бэкенд (user_id + plan_id)
- Бэкенд обращается к платёжному провайдеру → получает ссылку для оплаты
- Юзер оплачивает → провайдер делает webhook на бэкенд
- Бэкенд получает подтверждение → записывает кредиты в таблицу
Критично: код модуля оплат нужно проверять построчно. Малейшая дыра безопасности = возможность рисовать себе фейковый баланс.
Олег использовал LoveTop — простая интеграция, смешанные отзывы, но для MVP подходит.
Этап 5: Дизайн → 7 часов
Что НЕ работает: промпт «сделай крутой дизайн» → получаешь стандартный заезженный шаблон.
Что работает:
- Находишь референсы на Pinterest
- Скармливаешь их ChatGPT
- Просишь создать style-гайд (цвета, шрифты, подходы) + пример свёрстанной страницы
- Используешь как инструкцию для Claude Code
Дизайн применяется постранично, а не разом на весь сайт — так нейронка меньше косячит.
Этап 6: Деплой → 2 часа
Docker + Docker Compose для упаковки всех сервисов (backend, frontend, база данных). ENV-переменные для секретов и API-ключей.
Dockploy — новый инструмент для деплоя через UI. Подключаешь GitHub, заполняешь Environment, жмёшь Deploy. Автоматом прикручивается домен и HTTPS-сертификат. Реально упрощает жизнь.
Этап 7: Полировка → 6 часов
Фикс мелких UI-багов, проблем с авторизацией и оплатой. Упрощение интерфейса — удаление лишних кнопок и панелей. Создание главной страницы.
Финальные штрихи:
- Plausible (аналог Google Analytics)
- Grafana для анализа логов на бэкенде
Продукт готов к запуску юзеров.
Главные фейлы и как их избежать
Проблема 1: Кэш фронтенда
На этапе применения дизайна изменения кода не отображались в браузере — сайт воспроизводился из кэша. После отключения кэширования вылезли ошибки: оказалось, Олег удалил файлы, которые выглядели бесполезными, но были нужны.
Решение: Git-коммиты после каждого успешного шага. Проблему откатил за пару минут.
Проблема 2: Невнимательность в промптах
Claude начал редактировать страницу логина вместо редактора — в промпте была опечатка.
Вывод: проще откатиться и написать нормальный промпт, чем уговаривать модель исправиться.
Проблема 3: Перегрузка мозга
Работа с AI — это не классическое программирование. Нет состояния потока. Цикл выглядит так: 1 минута размышлений → 10 минут ожидания ответа нейронки.
Оптимальный режим: 2-5 часов в день в течение недели, а не 10+ часов без перерыва.
5 принципов эффективного AI-кодинга
1. Используй знакомые технологии
Не пытайся вайбкодить на незнакомом стеке. Получишь кашу из нечитаемого кода. Бери проверенные связки: Python + FastAPI, Next.js + Tailwind.
2. Убирай сложные малоценные фичи
Олег хотел систему версий для картинок. Потратил час, ничего не вышло — забил. Фича не критична, чтобы тратить на неё полдня.
3. Делегируй только то, что сам понимаешь
Если можешь нарисовать блок-схему процесса — можешь поручить AI. Иначе нейронка сделает что-то не то или не справится.
4. Фиксируй состояния через Git
После каждого успешного шага — коммит. Если сломалось — откатываешься одной кнопкой. Олег использовал git reset --soft HEAD~ для управления промежуточными коммитами.
5. Создавай кастомных агентов
Олег настроил двух агентов в Claude Code: Frontend Minimalist и Backend Minimalist. В инструкциях прописал правило — только простейшие решения без усложнения. Это ускорило работу в разы.
Экономика проекта: реальные цифры
- Сервер: $10-15/месяц (Hostinger)
- Домен: $10/год (GoDaddy)
- Claude Code: $100/месяц (Max план)
- AI API: pay-as-you-go (Fal.AI)
- Платёжный провайдер: комиссия LoveTop
Точка входа: $150-200Окупаемость: пара десятков платящих пользователей
Ключевые инсайты
Нейронки не заменяют мозг — они усиливают его
Ты не можешь сказать «сделай стартап» и получить готовый продукт. Но ты можешь:
- Написать документацию и делегировать кодинг AI
- Автоматизировать рутину (API-запросы, вёрстка, дизайн)
- Тестировать гипотезы за дни вместо месяцев
Понимание процессов критично
Без базовых знаний backend, frontend, API, Git, Docker вайбкодинг превратится в хаос. Но эти концепты осваиваются быстро — через пару собственных проектов.
Спидран-подход работает
38 часов вместо месяцев разработки. Но эффективнее работать по 2-5 часов в день неделю, чем выгорать в 10-часовых сессиях.
Разработка = пирамида
- Первые 20 часов: ужасная полурабочая версия (самый тяжёлый этап)
- Следующие 10 часов: менее ужасная версия
- Последние 5 часов: приятный рабочий вид (вайбкодинг с кайфом)
Не стремись сделать идеально сразу. Сделай базу, потом улучшай итерациями.
AI-инструменты меняют правила игры. Теперь можно собрать работающий продукт за выходные без команды и без инвесторов.
Главное — понимать процессы и не пытаться делать всё идеально. Работающая база + итеративные улучшения = путь к релизу.
Подписывайся на Шадрин + AI — гайды, шаблоны промптов, разборы реальных кейсов. Без воды, только практика. 🚀