Пошаговый план для нетехнических основателей: как с помощью ИИ определить объём, сгенерировать спецификации, собрать, протестировать, задеплоить и итеративно улучшать реальный SaaS.
ИИ может продвинуть вас удивительно далеко в создании SaaS — даже если вы не пишете код — потому что он умеет набрасывать экраны интерфейса, генерировать бэкенд‑эндпоинты, подключать базы данных и объяснять, как деплоить. Но он не может решить, что действительно важно, проверить корректность или взять на себя ответственность за продакшен‑результаты. Вам всё ещё нужно рулить.
В этом посте «выпустить» означает: пригодный для использования продукт в реальной среде, в который реальные люди могут войти и пользоваться. Платёжная часть на старте опциональна. «Выпущено» — это не Figma‑файл, не ссылка на прототип и не репозиторий, который запускается только на вашем ноутбуке.
ИИ отлично справляется с быстрой реализацией: генерирует каркас, предлагает модели данных, пишет CRUD‑фичи, набрасывает шаблоны писем и создаёт первичные тесты.
ИИ всё ещё требует направления и проверок: он может выдумывать API, пропускать пограничные случаи, создавать небезопасные настройки или незаметно отходить от требований. Относитесь к нему как к очень быстрому младшему помощнику: полезен, но не авторитетен.
Вы будете двигаться по простому циклу:
Как правило, вы владеете идеей продукта, брендом, базой клиентов и кодом в вашем репозитории — НО проверьте условия использования ИИ‑инструментов и лицензии у любых зависимостей, которые вы копируете. Привычка сохранять выводы в собственный проект, документировать решения и не вставлять конфиденциальные данные клиентов в промпты — ваша страховка.
Нужно: умение ясно излагать мысли письменно, базовое продуктовое мышление и терпение тестировать и итератировать. Можно пропустить: глубокую теорию CS, сложную архитектуру и «идеальный» код — по крайней мере, пока пользователи не докажут, что это важно.
Если вы полагаетесь на ИИ, ясность — ваше главное преимущество. Узкая проблема снижает неоднозначность, то есть меньше «почти правильных» фич и больше реально работающего результата.
Начните с конкретного человека, которого вы можете представить, а не с абстрактного сегмента. «Фриланс‑дизайнеры, которые выставляют счета клиентам» лучше, чем «малый бизнес». Затем назовите одну задачу, которую они уже пытаются решить — особенно ту, что повторяется, стрессует или зависит от времени.
Быстрый тест: если ваш пользователь не может за 10 секунд понять, подходит ли ему продукт, охват всё ещё слишком широкий.
Держите его простым и измеримым:
“Помочь [целевому пользователю] [выполнить задачу] через [как] чтобы они [результат].”
Пример: «Помочь фриланс‑дизайнерам отправлять точные счета менее чем за 2 минуты, автоматически формируя позиции из заметок по проекту, чтобы ускорить оплату.»
Метрики удерживают разработку с ИИ от превращения в «сбор фич». Выбирайте простые числа, которые реально отслеживать:
Перечислите только шаги, которые пользователь должен пройти, чтобы получить обещанный результат — без лишнего. Если вы не можете описать это в 5–7 шагах, урежьте scope.
Раздувание объёма — главная причина, по которой AI‑проекты останавливаются. Запишите соблазнительные дополнения (мульти‑роли, интеграции, мобильное приложение, дашборды) и явно пометьте их как «не сейчас». Это даёт вам разрешение выпустить самый простой вариант и улучшать его на основе реального использования.
ИИ быстро пишет код, но он не умеет читать ваши мысли. Одностраничный PRD (мини‑спецификация) даёт модели единый источник правды, который вы используете в промптах, ревью и итерациях.
Попросите ИИ составить одностраничный PRD, включив в него:
Если хотите простую структуру, используйте:
Преобразуйте каждую фичу MVP в 3–8 пользовательских историй. Для каждой истории требуйте:
Попросите ИИ перечислить неясные допущения и пограничные случаи: пустые состояния, неверные вводы, ошибки прав доступа, дубликаты, повторные попытки и «что если пользователь бросает на полпути?». Решите, какие из них обязательны для v0.1.
Определите ключевые термины (например, «Workspace», «Member», «Project», «Invoice status»). Повторяйте этот глоссарий в каждом промпте, чтобы модель не переименовывала понятия.
Закончите одностраничник строгим чеклистом MVP v0.1: что включено, что явно исключено и что значит «готово». Это спецификация, которую вы вставляете в каждую сессию с ИИ.
Вам не нужны идеальные экраны или «реальная» база данных, чтобы начать. Нужна общая картина что продукт делает, какие данные хранит и что меняет каждая страница. Ваша цель — убрать неоднозначности, чтобы ИИ (а позже люди) реализовывали последовательно.
Попросите ИИ сделать простые вайрфреймы в виде текстовых блоков: страницы, компоненты и навигация. Держите их базовыми — коробки и подписи.
Пример промпта: «Создай низкофидельные вайрфреймы для: Login, Dashboard, Project list, Project detail, Settings. Включи навигацию и ключевые компоненты на каждой странице.»
Опишите 3–6 объектов, которые будете хранить, в виде предложений:
Потом попросите ИИ предложить схему базы данных и объяснить её простыми словами.
Это предотвращает «случайные» фичи в билде.
Простая схема:
Составьте короткий список правил UI:
Если сделать только одно: убедитесь, что на каждой странице есть ясное основное действие, а у каждого объекта данных — ясный владелец (обычно пользователь или организация).
Простой стек — это не про «что модное», а про то, что надёжно, документировано и легко восстанавливается при сбое. Для v1 выбирайте стандарты, которые тысячи команд уже использовали и которые ИИ может надёжно генерировать.
Если у вас нет жёстких ограничений, этот набор безопасен:
Если вы хотите строить через чат‑ориентированные платформы вместо ручной проводки всего, платформы вроде Koder.ai могут сгенерировать React UI плюс Go‑бэкенд с PostgreSQL, обработать деплой/хостинг и позволят экспортировать исходники, когда вам понадобится полный контроль.
Выберите один из вариантов:
Если вы обрабатываете платежи или чувствительные данные — закладывайте бюджет на аудиты заранее.
Стремитесь к управляемым сервисам с дашбордом, бэкапами и здравыми дефолтами. «Работает за день» лучше, чем «настраивается гибко в теории». Управляемый Postgres (Supabase/Neon) + управляемая аутентификация экономят недели настроек.
Должны быть три среды:
Сделайте правило: «staging деплоится при каждом merge в main».
Держите одностраничный чеклист, который копируете в каждый новый проект:
Этот чеклист станет вашим ускорением на втором проекте.
Получать хороший код от ИИ — это не только тонкие формулировки, а повторяемая система, уменьшающая неоднозначность и оставляющая вас в контроле. Цель — заставить ИИ вести себя как целенаправленный подрядчик: ясное задание, понятные результаты, критерии приёмки.
Повторяйте одну и ту же структуру, чтобы не забывать важное:
Это уменьшает «мистические» изменения и облегчает применение вывода.
Перед тем как что‑то писать, добейтесь, чтобы ИИ предложил разбивку задач:
Выберите один тикет, зафиксируйте его definition of done, затем реализуйте.
Просите лишь одну фичу, один эндпоинт или один UI‑поток за раз. Меньшие промпты дают более точный код, и вы быстрее проверяете поведение (и откатываете, если нужно).
Если инструмент поддерживает — используйте «planning mode» (сначала план, потом реализация) и полагайтесь на снапшоты/откат для быстрого восстановления — это именно то, что платформы вроде Koder.ai добавляют как уровень безопасности.
Поддерживайте простой документ: что вы выбрали и почему (метод аутентификации, поля данных, соглашения по именам). Вставляйте релевантные записи в промпты, чтобы ИИ оставался консистентным.
Для каждого тикета требуйте: демонстрабельное поведение + тесты + короткая заметка в документации (даже фрагмент README). Это делает вывод не просто «похожим на код», а пригодным для релиза.
Скорость — это не о большем объёме кода, а о сокращении времени между «изменение сделано» и «реальный человек может попробовать». Ежедневный цикл демо держит MVP честным и не даёт месяцами работать «в теме».
Попросите ИИ сгенерировать минимальное приложение, которое поднимается, загружает страницу и может быть задеплоено (пусть даже неаккуратно). Цель — рабочий пайплайн, а не фичи.
Когда он запустится локально, внесите маленькое изменение (например, поменяйте заголовок), чтобы понять, где файлы лежат. Коммитьте часто.
Аутентификация неприятна, если её прикручивать позже. Добавьте её, пока приложение ещё маленькое.
Определите, что может делать вошедший пользователь, а что — гость. Держитесь простоты: email+пароль или magic link.
Выберите основной объект (Project, Invoice, Campaign и т.п.) и реализуйте полный поток.
Сделайте его удобным, а не идеальным:
Каждый день демонстрируйте приложение как будто оно уже продаётся.
Попросите человека проговорить, что он думает случится перед кликом. Превратите их замешательство в задачи на завтра. Для ритуала держите «Завтра»‑чеклист в README как мини‑роадмап.
Если ИИ пишет большие куски вашего кода, ваша роль сдвигается от «набора строк» к «верификации». Немного структуры — тесты, проверки и повторяемый процесс ревью — предотвращают распространённую проблему: выпуск «похожего на готовый» кода, который ломается в реальных условиях.
Попросите ИИ проверить свой вывод по этому чеклисту до того, как вы примете изменение:
Не требуется идеальное покрытие. Нужна уверенность в частях, которые могут тихо лишить вас денег или доверия.
Unit‑тесты для ключевой логики (правила ценообразования, проверки прав, валидация данных).
Интеграционные тесты для ключевых потоков (регистрация → создание объекта → оплата → результат). Попросите ИИ сгенерировать их на основе одностраничного PRD и объяснить каждый тест простым языком.
Добавьте автоматическое линтирование/форматирование, чтобы каждый коммит был консистентным. Это уменьшает «AI‑спагетти» и делает правки дешевле. В CI запускайте форматирование и тесты на каждом pull request.
Когда вы находите баг, логируйте его одинаково каждый раз:
Вставьте этот шаблон в чат ИИ и попросите: вероятная причина, минимальный фикс и тест, предотвращающий регрессию.
Выпуск MVP — это весело, пока не приходят первые реальные пользователи с реальными данными и ожиданиями. Вам не нужно становиться экспертом по безопасности, но нужен короткий чеклист, который вы действительно будете выполнять.
Обходите хранение ключей/API паролей в репозитории.
.env.example с плейсхолдерами, а не реальными значениями.Большинство ранних утечек — простые: таблица или эндпоинт, который может читать кто угодно.
user_id = current_user»).Даже маленькие приложения атакуют боты.
Вы не почините то, чего не видите.
Напишите короткую понятную страницу: что вы собираете, зачем, где хранится, кто имеет доступ и как пользователь может удалить данные. По‑умолчанию храните минимум (например, логи 30–90 дней, если иное не нужно).
Выпуск — это не «работает на моём ноуте». Безопасный запуск — это способность деплоить повторяемо, наблюдать в продакшене и быстро откатываться, когда что‑то ломается.
Настройте CI для запуска тестов на каждом изменении. Цель: никто не может смёржить код с падающими проверками. Начните просто:
Здесь ИИ тоже полезен: попросите его дописывать недостающие тесты для изменённых файлов в PR и объяснять падения простым языком.
Создайте staging, который копирует production (тот же тип БД, те же env‑переменные по структуре, тот же провайдер почты — только тестовые креды). Перед релизом проверьте:
Runbook предотвращает «панические деплои». Коротко:
Добавьте аналитику/трек событий для ключевых действий: signup, основной activation step, и клик upgrade. Сопоставьте это с мониторингом ошибок, чтобы видеть краши раньше, чем пользователи начнут писать.
Сделайте финальный проход по производительности, мобильным макетам, шаблонам писем и онбордингу. Если что‑то шатко — отложите запуск на день: это дешевле, чем потеря первоначального доверия.
«Запуск» — это не один день, это начало обучения с реальными пользователями. Ваша цель: (1) быстро довести людей до первого успеха, и (2) создать понятные каналы для обратной связи и оплаты, когда это уместно.
Если вы ещё валидируете проблему, можно запустить без платежей (лист ожидания, ограниченная бета, «request access») и фокусироваться на активации. Если уже есть сильный спрос — добавьте оплату рано, чтобы не учиться на неправильных предположениях.
Правило: берите плату, когда продукт стабильно даёт ценность и вы можете поддержать пользователей при сбоях.
Сформулируйте гипотезы ценообразования, ориентируясь на результаты, а не на длинный список фич:
Попросите ИИ сгенерировать варианты тарифов и позиционирование, затем отредактируйте так, чтобы нетехнический друг понял их за 20 секунд.
Не прячьте следующий шаг. Добавьте:
Если упоминаете «связаться со службой поддержки», сделайте ссылку кликабельной и быстрой.
Используйте ИИ, чтобы набросать онбординг, пустые состояния и FAQ, затем перепишите их ради ясности и честности (особенно про ограничения).
Для обратной связи комбинируйте три канала:
Отслеживайте темы, а не отдельные мнения. Ваша лучшая ранняя дорожная карта — повторяющиеся трения в онбординге и повторяющиеся причины, по которым люди не платят.
Большинство AI‑SaaS проектов не падают из‑за отсутствия навыков кодинга. Они ломаются, когда работа становится размыта.
Перебор с функционалом. Вы добавляете роли, команды, биллинг, аналитику и редизайн, прежде чем кто‑то завершил онбординг.
Фикс: заморозьте scope на 7 дней. Отправляйте только самый минимальный флоу, доказывающий ценность (напр., «загрузить → обработать → получить результат → сохранить»). Всё остальное — в беклог.
Неясные спецификации. Вы сказали ИИ «сделай дашборд», и он придумал фичи, которых вы не хотели.
Фикс: перепишите задачу как одностраничный PRD с входами, выходами, пограничными случаями и измеримой метрикой успеха.
Слепое доверие ИИ. На вашей машине всё работает, а с реальными пользователями ломается.
Фикс: рассматривайте вывод ИИ как черновик. Требуйте шаги воспроизведения, тест и чеклист ревью перед мёрджем.
Привлекайте помощь для аудитов безопасности (auth, платежи, загрузки), оптимизации производительности (медленные запросы, масштабирование) и сложных интеграций (банковские, медицинские, регулируемые API). Несколько часов senior‑ревью могут предотвратить дорогие переработки.
Оценивайте по срезам, которые можно продемонстрировать: «login+logout», «импорт CSV», «первый отчёт», «чекаут биллинга». Если срез нельзя продемонстрировать за 1–2 дня — он слишком большой.
Week 1: стабилизируйте основной флоу и обработку ошибок.
Week 2: онбординг + базовая аналитика (активация, удержание).
Week 3: ужесточите права доступа, бэкапы и security review.
Week 4: итерации по обратной связи, улучшение страницы тарифов и измерение конверсии.
«Выпуск» означает реальный, пригодный для использования продукт, работающий в реальной среде, в который реальные люди могут войти и пользоваться.
Это не Figma-файл, не ссылка на прототип и не репозиторий, который работает только на вашем ноутбуке.
ИИ хорош в оперативном выполнении задач, например:
Он слаб в суждениях и ответственности: может выдавать вымышленные API, пропускать пограничные случаи и предлагать небезопасные настройки, если вы не проверяете результат.
Следуйте плотному циклу действий:
Начните с одного целевого пользователя и одной болезненной задачи.
Быстрый фильтр:
Если где‑то ответ «нет» — сузьте область перед работой с ИИ.
Используйте простую, измеримую формулу:
«Помочь [целевому пользователю] [сделать задачу] через [как] чтобы они [результат].»
Затем добавьте тестируемое ограничение по времени/качеству (напр., «менее 2 минут», «без ошибок», «в один клик»).
Выберите метрики, которые легко отслеживать:
Они не дадут вам «собирать фичи» без цели.
Короткий, конкретный и многоразовый набор, который можно вставлять в промпты:
Завершите «чеклистом MVP v0.1», который вы вставляете в каждый промпт.
Относитесь к промптам как к управлению подрядчиком.
Используйте повторяемый шаблон:
Также попросите ИИ сначала разбить работу на задачи (тикеты), затем реализуйте одну задачу за раз.
Для v1 выбирайте «скучные», широко документированные технологии, которые легко восстанавливать:
Определите среды заранее: , , и делайте деплой в staging при каждом мёрже в основную ветку.
Обычно вы владеете идеей продукта, брендом, списком клиентов и кодом в вашем репозитории — но проверьте:
Операционно сохраняйте выводы ИИ в собственном проекте, документируйте решения и не вставляйте конфиденциальные данные клиентов в промпты.
Ключ — небольшие срезы + постоянная верификация.