saas.
Я отдал Директу 200 тысяч рублей и понял, что AI-продавца надо раздавать бесплатно
Каждый, кто писал в чат интернет-магазина, знает, чем это кончается. Вы хотите спросить про один товар, а окошко в углу сначала требует имя, телефон и почту. Вы заполняете все три поля, и если на часах уже больше десяти вечера, окошко обещает ответить «в течение минуты», через минуту сообщает, что «оператор скоро подключится», и больше не пишет ничего. В соседней вкладке к этому времени уже открыт конкурент.
«Вдруг как в сказке навайбкодил Saas!» или что осталось за кадром успешного успеха Cal AI, Rork и Base44
17-летний школьник собирает ИИ-счетчик калорий на $30+ млн годовой выручки. Два иммигранта с долгами собирают конструктор мобилок и им прилетает $2.8 миллиона. Соло-фаундер в одну каску вайбкодит аналог Lovable, а через полгода продает его Wix за $80 млн.Смотришь на такое.И вывод напрашивается сам собой.Ну все, открываю Claude Code.Генерю SaaS за выходные.Пуляю в соцсети. Хлобысь! Поперло. Собираю 5 лямов уже на посевном!Прикол в том, что такие истории правдивы.Просто из них вырезают скучные детали: годы опыта, предыдущие проекты, собственные деньги, сильную команду, связи со стартаперами.
У меня хорошая новость, теперь вы можете навайбкодить SaaS за выходные. Плохая — остальные тоже могут
Сооснователь GPTunneL Илья Трикоз навайбкодил аналог Discord за 24 часа. Сам не написал ни строчки кода. Просто отправил ИИ-агентам промт и пошел спать. За ночь 12 агентов собрали сервер, инфраструктуру и само приложение. К вечеру уже работали чаты, звонки, видеосвязь, демонстрация экрана, десктопная и веб-версия приложения. На ИИ-токены ушло около $12 тысяч (миллион рублей). В GPTunneL считают, что сделать продукт вручную было бы в 20-50 раз дороже.
Почему fallback между LLM может сломать семантику ответа
Когда проектируешь обычный backend, fallback обычно воспринимается как довольно понятный механизм.Есть основной upstream. Если он недоступен, переключаемся на резервный. Если один pod умер, запрос обслужит другой. Если один PostgreSQL read replica недоступен, читаем с другой. Если основной endpoint партнёра отвечает ошибкой, можно попробовать резервный.В большинстве таких случаев мы предполагаем, что резервный исполнитель реализует тот же контракт.С LLM это предположение начинает ломаться.Две модели могут принимать один и тот же JSON, возвращать JSON по одной и той же схеме и при этом фактически выполнять задачу по-разному.
Почему LLMProvider недостаточно: проектируем AI Gateway для SaaS на Go
Когда начинаешь делать AI-фичу в backend-приложении, первая архитектурная идея обычно выглядит очень здраво: спрятать конкретного провайдера за интерфейсом.Что-то вроде:type LLMProvider interface { Generate(ctx context.Context, req Request) (Response, error) }Сегодня за ним OpenAI-compatible API, завтра другой провайдер, послезавтра локальная модель. Код бизнес-логики от конкретного SDK не зависит, значит архитектурная задача вроде бы решена.
Почему юридический AI‑сервис нельзя строить как обычный чат: проектируем case‑first SaaS на Go
Несколько месяцев назад мне понадобилось заключить договор с водоканалом. Казалось бы, обычная бюрократическая задача: отправил документы, дождался ответа, подписал договор. На практике всё оказалось значительно веселее — ответа долго не было, сроки шли, а что делать дальше, было не совсем понятно.Юриста у меня не было, зато был AI. Я загрузил документы, описал ситуацию и начал разбираться, какие вообще есть варианты дальнейших действий. В итоге с помощью AI подготовил несколько обращений и жалоб, после чего ситуация сдвинулась с места и договор со мной всё‑таки заключили.
Зачем платить за SaaS, если его код лежит на GitHub: история Postiz
Postiz: бесплатный код и платный SaaSPostiz помогает планировать публикации в соцсетях. Его можно запустить на своём сервере или оформить подписку на облако. По README, на момент исследования обе версии давали одинаковые возможности.
