Сегодня потратил полчаса на диагностику проблемы, которой не существовало.

CI в GitHub Actions падал за 2 секунды — даже не запускался. Я открыл логи, проверил миграции, начал подозревать конфликт SQLite vs Postgres в тестах. Запустил gh run view. Нашёл причину:

"The job was not started because your account is locked due to a billing issue."

Код был чистым. Я просто не заплатил GitHub.

Можно смеяться. Я посмеялся.

Но потом подумал: сколько раз я искал сложную техническую причину там, где была простая организационная? Billing. Просроченный API-ключ. Неправильный env. Вещи, которые не имеют отношения к продукту, но блокируют его на несколько часов.

Соло-фаундер — это не только про код и продукт. Это про то, что у тебя нет DevOps-инженера, который следит за инфраструктурой, нет финансового директора, который следит за подписками, нет QA, который проверяет окружение перед деплоем.

Ты всё это сам. И ты будешь тратить 30 минут на billing.

После разблокировки я задеплоил Sprint D — AI-перевод курсов обучения. Загружаешь регламент на русском, сотрудник получает его в Telegram на казахском или узбекском. Это была последняя фича, которая блокировала первый пилот с казахстанским клиентом.

И пока шёл CI, я переписал позиционирование VYUD AI.

Мы долго называли себя «AI-LMS для линейного персонала». Звучит нормально, пока не начинаешь разговаривать с реальными клиентами. Владелец кофейни не ищет LMS. Он ищет решение проблемы «новый бариста стоит старшей смены 80 часов в первый месяц». Управляющая гостиницы не ищет EdTech. Она ищет способ не получать плохие отзывы из-за горничной, которая не знала стандарт.

LMS — это про технологию. Нас должно интересовать другое.

Новая формулировка: VYUD — команда из 6 AI-сотрудников для бизнеса с линейным персоналом. Тренер, рекрутер, наставник, хост, маркетолог, продавец. Один логин — шесть закрытых задач.

Через 14 дней — новый сайт с этим позиционированием.

Завтра в 9:00 отправляю первые 5 DM владельцам кофеен в Алматы. Цель к 31 мая — 1-2 пилота. Воронка простая: 50 DM → 10 ответов → 1-2 человека согласятся попробовать.

Это математика, не магия.

Следующий пост напишу, когда первый ответит — или когда станет ясно, что шаблон не работает и нужно переписывать.

Три недели назад я готовил экспансию в Турцию. На прошлой неделе её закрыл. В этом посте — как соло-фаундер ловит себя на «бегу в красивое» и почему pivot — это не слабость, а минимальная гигиена продуктового мышления.

Если коротко: я три недели строил планы выхода на рынок, к которому у меня не было ни одного живого разговора с клиентом. И только один внешний голос заставил меня это увидеть.

Как я вообще попал в Турцию

В марте я начал думать про следующую гео. Казахстан — текущий приоритет, Узбекистан — очевидный next step. Но я уже мысленно смотрел дальше.

Турция появилась как гипотеза по трём причинам, которые на бумаге выглядели разумно:

Первая. Я прогнал конкурентный анализ. В Google по запросам «LMS для HoReCa Турция», «обучение персонала отеля Стамбул» — почти ничего. Рынок LMS там либо пустой, либо занят локальными игроками без нормального AI-слоя. Я интерпретировал это как «синий океан».

Вторая. Масштаб. Турция — 86 миллионов человек. Туристический сектор — один из крупнейших в Европе. Отели, рестораны, сервисный персонал. Казалось логичным: если мы делаем LMS для HoReCa, это же прямое попадание.

Третья. Я искал диверсификацию. Казахстан — хорошо, но одна страна — это хрупко. Чем раньше начать выстраивать второй рынок, тем лучше. Турция виделась как «параллельный трек».

Три недели я прикидывал unit-экономику, смотрел на размер среднего чека в турецком HoReCa, думал про локализацию на турецкий язык, искал контакты в Анталии.

Красивая карта. Никаких данных.

Что сломалось

Один разговор.

Мне написал человек, который раньше работал директором в одной из крупных FMCG-компаний в СНГ — с опытом управления дистрибуцией и ритейлом в России, Казахстане, Узбекистане. Я показал ему продукт — просто как экспертную консультацию, без питча.

Он посмотрел и сказал примерно следующее: «То, что вы делаете — это must-have для любого ритейла и HoReCa в регионе. Потому что у меня линейный персонал говорит на четырёх языках, а все регламенты — только на русском. И это проблема каждый день, а не раз в квартал».

Конкретная боль. Конкретный сегмент. Конкретная гео.

И я поймал себя на мысли: а про Турцию у меня есть хоть один похожий разговор? Нет. Ни одного. Ни одного человека из турецкого HoReCa, который сказал бы: «это моя боль». Только Google.

Отсутствие конкурентов в Google — это не доказательство рынка. Это часто доказательство отсутствия рынка. Или доказательство того, что ты недостаточно глубоко копал. В моём случае — второе + первое одновременно.

Ловушка, которую хочу назвать

Я думаю, это типичная ловушка соло-фаундера. Назову её «бег в красивое».

Любая страна, в которой ты не работал, кажется проще, чем та, в которой ты дышишь каждый день. В незнакомой гео все боли — виртуальные. Ты не знаешь, как там устроены продажи, какие там бюрократические барьеры, кто реально принимает решения в HoReCa-компании. Ты видишь рынок как пустой лист. И это соблазнительно.

Казахстан я знаю. Я знаю, как там работают кофейни — Almas, кофейни у Choco, маленькие сети на 3-5 точек. Я знаю, что управляющий гостиницы в Алматы хочет 30-минутный созвон, а не 3-недельный пилот. Я знаю, что линейный персонал в ресторане — это часто узбеки и киргизы, для которых русский язык рабочий, но не родной. Я знаю, что владелец бара в Астане не доверяет тому, что «бармен прошёл тест» — потому что сто раз видел, как за него отвечает друг.

Это знание, которое я добыл разговорами, демо, отказами и нечастыми «да». Его нельзя заменить анализом рынка.

В Турции у меня этого нет. И без этого — продажи там займут не 6 месяцев, а полтора года. При ресурсе соло-фаундера это значит: никогда.

Есть ещё один момент, который я заметил в себе. Когда текущий рынок становится сложным — появляются первые отказы, демо не конвертятся, непонятно что улучшать — начинаешь искать «новые возможности». Это защитный механизм: зачем фиксировать проблему здесь, если можно развернуться туда, где проблем ещё не видно? Я поймал себя именно на этом.

Что я делаю вместо

Следующий спринт продукта — AI-перевод операционных регламентов на казахский и узбекский.

Это закрывает боль, которую описал ex-директор FMCG. Сотрудник из Намангана получает регламент на русском. Читает с трудом. Делает ошибки. HR тратит 2-3 недели на ручной перевод через знакомых. Или нанимает только русскоязычных — и платит +20-30% к ФОТ.

Фича работает так: загружаешь регламент на русском → AI генерирует перевод на казахский или узбекский → менеджер правит терминологию (HACCP, специфика конкретной сети) → курс уходит сотруднику в Telegram на родном языке.

Важная архитектурная деталь, которую я принял сразу: язык — это параметр endpoint'а, а не закрытый список. Я не делаю «поддержку казахского» как отдельную фичу с хардкодом. Делаю так, что любой ISO-код языка проходит через тот же пайплайн. Это значит, что когда придёт первый клиент из Турции — добавить турецкий будет одной строкой в UI, а не новым спринтом.

Когда у FMCG-дистрибьютора линейный персонал говорит на четырёх языках — мой продукт закрывает это в один клик. Это конкретная боль. Конкретная ценность. Я за это могу просить деньги.

Что я понял про себя как фаундера

Три вещи.

Первая: валидация важнее рынка. Рынок можно нафантазировать любой. Реальный разговор с реальным человеком, который говорит «это моя боль прямо сейчас» — это не нафантазируешь. Про Казахстан у меня есть такие разговоры. Про Турцию — нет. Выбор очевиден.

Вторая: feedback loop — это активный ресурс. В Алматы и Ташкенте я могу получить реакцию на новую фичу за неделю. В Турции — за квартал. Для соло-фаундера, который ограничен временем и ресурсом, разница в скорости итерации в 10× — это не деталь. Это разница между «нашёл product-market fit» и «сжёг 6 месяцев на неправильную гипотезу».

Третья: разворот — это не поражение. Я три недели строил Турцию. Это не выброшенное время — я провёл анализ конкурентов, разобрался в структуре турецкого HoReCa, понял как устроена локализация на тюркские языки. Всё это ляжет в основу, когда я туда зайду — через полтора-два года, с казахским и узбекским кейсами в портфеле, с локальным партнёром, а не вслепую.

Pivot — это когда ты слышишь что-то реальное и меняешь курс. Упрямство — это когда продолжаешь курс, потому что уже вложил время.

Что дальше

Ближайшие 6 месяцев — Казахстан и Узбекистан.

Задача: 2-3 платящих клиента. Не «пилот», не «договорились попробовать», а деньги на счёт. Кофейная сеть, гостиница, сеть баров — любой из трёх ICP, готовый платить минимум 5 000 ₽/мес за реальную ценность.

Фича перевода на казахский и узбекский — это не просто продуктовое решение. Это позиционирование: мы единственный LMS, который думает на языке линейного персонала ЦА. Не «поддерживаем перевод» как галочку в таблице фич — а строим продукт вокруг этой боли как core value proposition.

Турция остаётся в backlog. Не зачёркнута — ждёт.

Когда у меня будет кейс «сеть из 8 кофеен в Алматы сократила onboarding с 3 недель до 3 дней» — с этим кейсом я иду в Стамбул. Это другой разговор. Намного более короткий.

А вы как ловите себя на «бегу в красивое»? Если ловите 😵‍💫

Пишите в Telegram — там я отвечаю быстрее, чем в комментах.

Год назад я был обычным соло-фаундером, который пишет MVP. Один человек, один редактор, один список задач — который рос быстрее, чем я его закрывал.

Сегодня у меня команда из пяти AI-агентов. Они пишут код, ресёрчат конкурентов, гоняют тесты и публикуют контент — параллельно. За последний месяц я не написал ни строчки бойлерплейта.

И я никого не нанимал.

Это не пост в стиле «смотрите, как AI сделал меня продуктивнее». Самое интересное произошло не с продуктивностью, а с моей ролью. Я перестал быть программистом. Я стал менеджером — пяти не-человеческих подчинённых. И, как выясняется, это отдельный навык, со своими провалами, о которых пока никто толком не пишет.

Ниже — расклад стека, цифры по экономике, и пять анти-паттернов, на которые я наступил, чтобы вы не наступали.

Стек: пять агентов, один оркестратор

Контекст для тех, кто читает меня впервые. VYUD AI — это B2B SaaS, который превращает операционные документы в Telegram-курсы для обучения линейного персонала. Кофейни, отели, бары. Не про абстрактный «энтерпрайз», а про конкретного владельца, который звонит в воскресенье утром, потому что бариста не может открыть курс.

Строю один, в Центральной Азии, без раунда. Это значит, что у меня один ресурс, который не масштабируется — моё время.

Поэтому я собрал команду, которая масштабируется. Пять агентов, у каждого одна чёткая роль:

🛠 Architect. Живёт в Claude Code. Пишет новые модули, проектирует API, ведёт ADR (architecture decision records). Всё, что меняет форму кодовой базы, идёт через него. Я ревьюю каждый коммит, но первую версию руками уже почти не пишу.

🧹 Maintainer. Живёт в GitHub Copilot. Дочищает то, что Architect собрал. Типизация, docstrings, форматирование, рефакторинг. Скучные 80%, без которых ничего не работает. Maintainer никогда не предлагает новые абстракции — это не его работа. Он только шлифует края.

🔍 Researcher. Запускается по расписанию, раз в неделю. Делает web search по конкурентам — iSpring, AcademyOcean, локальные игроки, новые EdTech-стартапы в ЦА. Сводит данные в docs/competitors/, открывает PR, я читаю diff в понедельник за кофе.

✍️ Content. Пишет посты в LinkedIn, Telegram, на блог. Переводит на три языка. Делает копирайтинг для холодных писем. Работает на нашем же продукте VYUD Publisher, под капотом 11 языковых моделей в зависимости от задачи.

🧪 QA / CI. Гоняет E2E на каждом merge в main. PDF → AI-сгенерированный курс → доставка в Telegram → прохождение квиза. Если что-то ломается — открывает issue со скриншотом и stacktrace. Я узнаю утром за завтраком, а не в 23:00, когда клиент пишет.

Всё. Пять агентов, пять ролей, ноль пересечений. И ни один не может делать работу другого — это и есть суть.

Я — шестая роль. Оркестратор. Решаю, что строить, когда и зачем. Ревьюю архитектурные решения. Делаю клиентские демо. Пишу стратегию, по которой работают остальные пятеро.

Цифры (и почему они контр-интуитивные)

Заголовки сразу:

−15-30% к расходу на токены. Да, меньше. Логично же думать, что больше агентов = больше API-вызовов = больше денег. На практике — наоборот, и причина в контексте. Монолитный агент тащит в контекст весь репо, всю дорожную карту, всю историю переписки — на каждую задачу. Специализированный загружает только то, что нужно его роли. Maintainer не должен видеть продуктовый roadmap, чтобы добавить type hint. Researcher не должен видеть тесты, чтобы обновить запись о конкуренте. Контекстная дисциплина экономит токены, а токены — это деньги.

+50% к скорости разработки. Фича, которая раньше занимала неделю, выходит за 2-3 дня. Не потому что код пишется быстрее — само написание кода занимает примерно то же время. Выигрыш — в параллельности. Пока Architect пилит миграцию, Researcher обновляет конкурентную карту, Content пишет посты на неделю, а QA проверяет, что вчерашний merge ничего не сломал. Пять потоков работы идут одновременно. Раньше я делал по одному.

Ноль нанятых людей. Эту цифру большинство фаундеров проскакивает глазами — а это самая важная цифра в посте.

Сейчас покажу в деньгах.

CapEx команда vs OpEx агенты: математика, которую фаундеры почему-то не считают

Когда я обсуждал пре-сид в 2024-м, каждый второй советчик говорил одно и то же: «к шестому месяцу нужно нанять двух инженеров, дизайнера и роста». Стандартный плейбук. Давайте посчитаем.

И это только люди. Не считая ноутбуков, лицензий на софт, рекрутерской комиссии, онбординг-налога, менеджерского оверхеда, и того, что любой из них может уволиться на четвёртом месяце.

Теперь мой стек агентов:

Команда стоит $120K в год.

Агенты — около $4,000 в год.

Это не разница в 10 раз. Это разница в 30 раз.

Сразу к тем, кто уже потянулся к кнопке комментариев: да, я знаю. Пять мидлов сделают то, что пять агентов не сделают. Они вытащат продукт из неоднозначности. Они возьмут ответственность за результат. Они ответят на звонок клиента в 7 утра. Этот разрыв реален, и я его не отрицаю.

Но вот размен, который я сделал осознанно: на MVP-стадии, без платящих клиентов, моё узкое место — это не человеческое суждение. Это скорость при низкой стоимости. Команда из пяти заставила бы меня поднять миллион, который мне сейчас не нужен — а на этот миллион я купил бы ту же скорость, которая уже у меня есть, но в 30 раз дороже.

Стек агентов — не вечная замена команде. Это разрешение отложить найм до того момента, когда мне действительно нужны люди — для тех частей бизнеса, которые однозначно человеческие.

По-другому: агенты превращают то, что раньше было CapEx-решением (найм — это 12-месячный коммит, выходные пособия, эквити), в OpEx (отменил подписку, увеличил бюджет на токены). Это меняет логику построения компании так, как плейбук пока не догнал.

Что агенты реально делали на прошлой неделе

Чтобы не звучать абстрактно. Вот что мои пятеро сделали за последние 7 дней — фактическая работа, не гипотетическая:

Понедельник. Researcher открыл PR с обновлёнными ценами по iSpring, AcademyOcean и одному казахстанскому игроку, которого я до этого не отслеживал. Замержил, использовал данные в питче во вторник.

Вторник. Architect собрал новый модуль для версионирования курсов — три файла, ~400 строк Python и SQL-миграции. Я переделал API-поверхность (он выбрал глагол, с которым я не согласился) и отправил в прод.

Среда. Maintainer добавил type hints по всему слою интеграции с LiteLLM. Скучно, полезно, занимало бы у меня полдня. Я отревьюил за 15 минут.

Четверг. Content написал посты на неделю — LinkedIn на русском и английском, плюс анонс в Telegram. Переделал два первых абзаца и отправил. (И нет — эту статью Content не писал. Её писал я. Что-то всё ещё должно идти от меня лично.)

Пятница. QA поймал регрессию в парсинге PDF, которую внёс мой вчерашний merge. Открыл issue в 6 утра со stacktrace. Я починил до первого звонка.

Суббота и воскресенье. Тихо. Агенты не нуждаются в выходных, но я нуждаюсь — и нет такого правила, что они должны работать, пока я не смотрю. Они не работают.

Полноценная неделя из пяти параллельных потоков. На соло-фаундере.

Анти-паттерны: пять способов сломать этот стек, на которых я уже обжёгся

Теперь часть, про которую обычно не пишут. Все хотят публиковать победу, а не failure mode. Вот пять штук, которые чуть не похоронили мой setup.

1. «Один агент на всё» — главная ловушка

В начале я попытался заставить Claude Code делать всё. Architect, Maintainer, Researcher, Content — один большой промпт с одним большим контекстом. За неделю упёрся в лимиты токенов. Качество просело на каждой задаче — потому что агент знал про всё и не специализировался ни на чём. Решение: жёсткая сепарация ролей. Специализированный агент с фокусированным промптом всегда бьёт генералиста с размытым. Каждый раз.

2. Нет ADR = агентская амнезия

Первые три недели я не документировал решения. Потом попросил Architect расширить фичу, которую он сам собрал две недели назад — и он предложил совершенно другую архитектуру, прямо противоречащую тому, что уже было в проде. У агентов нет памяти о решениях, которые ты не записал. Сейчас каждое нетривиальное решение идёт в docs/adr/ отдельным numbered-markdown'ом. Architect читает их перед тем, как что-то предлагать. Проблема ушла.

3. Доверие выводу агента без gates

Где-то на шестой неделе я расслабился. Architect предложил миграцию БД, я пробежал глазами, замержил. Он удалил колонку, которая мне была нужна. Восстанавливал из бэкапа, потерял два часа и немного достоинства. Урок: агенты продуктивны, но не правильны. Работа оркестратора — быть review gate. Если ты перестаёшь ревьюить, ты перестаёшь быть оркестратором и становишься уборщиком.

4. Когда Content уходит в LinkedIn-сленг

Первая партия постов, которые сгенерил Content, звучала как всё, что я когда-либо ненавидел в ленте. «В сегодняшнем быстро меняющемся мире...» «Excited to announce...» Эмодзи-ракета. Я переписал всё руками, потом вернулся и пересобрал промпт Content с явными анти-паттернами: никаких ракет, никаких «excited to announce», никаких списков с галочками, никаких AI-«запахов». Сейчас Content выдаёт черновики, которые я могу отправлять после лёгкой редактуры. Урок: AI по умолчанию пишет посредственно. Нужно явно говорить, что такое «плохо», а не только что такое «хорошо».

5. Путать «агент сработал» с «агент принёс ценность»

Это мета-провал. Соблазн измерять продуктивность агента в коммитах, постах, PR-ах — то есть в выходных. Но выходные — не результаты. QA, который гоняет 100 тестов и ни разу не ловит реальный баг, бесполезен. Researcher, который еженедельно обновляет конкурентную карту, но ни разу не подсветил инсайт, который изменил мой питч — это театр. Раз в месяц я делаю аудит: какой агент за последние 30 дней реально повлиял на решение? Если ответ «никакой» — либо его промпт нужно переделать, либо роль не нужна.

Чего этот стек не заменяет

Хочу быть честным про этот блок, потому что хабр, vc и так перегружен постами в духе «AI поменял всё», в которых пробегают мимо реальных пробелов.

Агенты не разговаривают с клиентами. Каждое моё демо в VYUD — это я в Zoom, который смотрит на лицо управляющей отеля, когда она понимает, что может обучать горничных на узбекском без найма переводчика. Этот сигнал не даст ни один агент.

Агенты не делают стратегические ставки. Они могут анализировать. Симулировать. Спорить за обе стороны. Но выбор — ставить ли компанию на HoReCa вместо ритейла, на Казахстан вместо России, на $50/мес тариф вместо $500 — это всё ещё на мне. Я смотрю на рынок и доверяю своему чтению.

Агенты не несут вес, когда продукт ломается в полночь и клиент в ярости. Это несу я.

Агенты не заменяют фаундера. Они заменяют те части бытия фаундером, которые изначально не должны были требовать фаундера.

Что дальше: шестой агент

В этом квартале добавляю шестого. Anthropic выпустил Managed Agents — async-воркеры, которые работают часами в их облаке без моего присутствия. Они подходят для длинных задач: ночные batch-джобы, плановые ресёрч-прогоны, многошаговые флоу, которые не требуют моего внимания каждые 30 минут.

Первые два кейса:

Обработка PDF от клиентов. Когда клиент загружает 50 операционных документов, парсинг их в knowledge graph занимает часы LLM-вызовов. Я не хочу, чтобы мой бэкенд держал состояние под это. Managed Agent забирает задачу, гоняет в облаке, складывает в Supabase, пингует меня, когда готово.

Еженедельный deep research. Сейчас Researcher делает поверхностные сканы. Managed Agent будет делать глубокую версию — многочасовые разборы конкурентов, market sizing, регуляторика. Раз в неделю, асинхронно, без присмотра.

Стек становится шестью агентами. Буду продолжать добавлять, пока роль чёткая, выхлоп измеримый, а маржинальная стоимость запуска меньше, чем маржинальная стоимость незапуска.

Сдвиг, который пока никто толком не называет

И вот что я считаю реально новым, а не инкрементальным.

Классический плейбук фаундера предполагает: труд — это узкое место. Стартуешь с одного человека (тебя), и единственный способ добавить capacity — нанимать. Найм медленный, дорогой и необратимый. Поэтому ты поднимаешь капитал, чтобы нанимать быстрее, чем можешь себе позволить, что значит отдать эквити, что значит расти быстрее, чтобы оправдать размытие. Вся модель фондирования — pre-seed, seed, A — построена на допущении, что capacity = люди, а люди = деньги.

Это допущение тихо разваливается в 2026-м.

Когда я могу гонять пять параллельных потоков работы за $200 в месяц, вопрос меняется. Это больше не «сколько денег нужно поднять, чтобы хватило на быстрый найм». Это «какая часть моей компании реально требует людей, и когда именно она их потребует?» Для меня прямо сейчас ответ — «продажи, поддержка, и те части продукта, где нужен вкус». А не скорость инженерии. Не пропускная способность ресёрча. Не производство контента.

Это не значит, что команды устарели. Это значит, что время появления команды — другое. Я найму, когда агенты перестанут быть узким местом, когда узким станет то, что может только человек. До этого — я гоняю в 30 раз более дешёвую, чуть менее устойчивую версию ранней команды. Для соло-фаундера без давящего раннвэя это размен, на который я пойду каждый раз.

Если ты фаундер прямо сейчас и не считал эту математику — посчитай. Возьми свою гипотетическую команду. Прайси её. Потом прайси стек агентов, который сделает 60-70% той же работы. Сравни. Реши.

Я не говорю «уволь команду» или «никогда не нанимай». Я говорю, что плейбук строился на допущении, которое больше не верно — и фаундеры, которые адаптируются первыми, будут отгружать быстрее, гореть меньше и владеть большей долей компании на выходе.

Это весь пост. Соло-фаундер. Команда из пяти агентов. Запускаю SaaS из Казахстана за $200 в месяц на тулинг. И мне кажется, это и есть новая норма — индустрия просто пока не заметила.

А у тебя как? Если строишь что-то похожее — соло, на агентах, без раунда — мне интересно сверить ноты. Setup в VYUD ещё эволюционирует, и я почти уверен, что я через месяц буду считать сегодняшний стек наивным. Напиши в комменты свою архитектуру — особенно если у тебя есть роль, которой у меня нет.

🤝

VYUD AI — vyud.tech. Делаем AI-обучение для линейного персонала. Кофейни, отели, бары. Загружаешь регламент в Word — через 60 секунд у тебя курс в Telegram, который сотрудник проходит со своего телефона.

Утром я проснулся с мыслью: хочу подрабатывать на разработке. Вечером у меня уже было три активных объявления на Avito, портфолио на своём домене и VPS за €0.63 в месяц.

Вот что я сделал, что сломалось, и главное — что понял.

VYUD — это долгосрочная игра. Платформа работает, пользователи есть, но до значимой выручки ещё путь. Я уже два года в AI-разработке: строю RAG-системы, мультиагентные пайплайны, Telegram-боты, лендинги на Next.js. Всё это реальный стек, который я применяю каждый день.

Почему не монетизировать это параллельно?

Единственное условие которое я поставил себе: один день. Если не укладываюсь — значит идея не стоит времени.

Что я увидел на рынке

Первые 30 минут — анализ Avito. Категория "IT, дизайн, тексты".

Картина оказалась очень чёткой. Рынок поделён на два полюса:

Низ: джуны и студенты за ₽5–15k. Простые боты без AI, без понимания продукта. Их много.

Верх: агентства и студии за ₽100k+. Корпоративные клиенты, долгие циклы продаж.

Середина (₽15–40k с AI-экспертизой): почти пусто.

Это и есть дыра. AI-разработчик с реальными запущенными продуктами — не студент, не агентство — в этом диапазоне практически не представлен. Малому бизнесу нужен именно такой человек: недорого по сравнению с агентством, но с пониманием как делать продукты.

Позиционирование стало очевидным сразу.

Портфолио за час

Вместо того чтобы неделю делать Next.js-проект, я собрал сайт прямо в диалоге с Claude.

Описал дизайн: тёмная тема, lime-акцент, серьёзная типографика. Перечислил проекты — VYUD LMS, VYUD AI Bot, VYUD Hire, VYUD Publisher, VYUD Sales Outreach, Mari Lingo Bot. Итеративно правил через диалог.

Скриншоты проектов встроены прямо в HTML как base64 — никаких внешних папок, никаких зависимостей. Один файл, 380KB, деплоится одной командой.

Инсайт который я вынес: для фриланс-портфолио одностраничный HTML-файл лучше любого фреймворка. Открывается везде, грузится мгновенно, никакого build-шага. Клиент может даже оффлайн посмотреть.

Сайт живёт на devnova.work

Домен и сервер

Купил devnova.work на GoDaddy за €4.0-. Специально не стал использовать vyud.* домены — разные аудитории, разное позиционирование. VYUD — это продуктовый бренд. devnova — я как разработчик.

Поднял VPS на ServerSpace (дата-центр в Алматы) — €0.63 в месяц. Да, для статичного HTML это избыточно, но когда туда переедут боты — инфраструктура уже готова.

Два бага которые поймал

Первый: nginx не стартовал — socket() [::]:80 failed (97: Address family not supported by protocol). VPS не поддерживает IPv6 на уровне ядра, но дефолтный конфиг nginx пытается биндиться на IPv6. Убрал все listen [::]:80 директивы — заработало.

Второй: GoDaddy автоматически добавляет парковочную A-запись "WebsiteBuilder Site" на свои AWS-серверы. DNS резолвился на три разных IP одновременно — мой и два чужих. Certbot бы упал на валидации. Удалил лишнюю запись — всё встало на место.

SSL через certbot, автоматический redirect с HTTP на HTTPS.

Три объявления на Avito

Создал три отдельных объявления под разные поисковые запросы:

• Разработка Telegram-бота с AI — от ₽20 000
• Лендинг и сайт-визитка под ключ — от ₽8 000
• Telegram-бот для бизнеса — от ₽15 000

В каждом — ссылка на devnova.work. Большинство конкурентов на Avito не имеют портфолио-сайта вообще. Одна ссылка меняет восприятие ещё до разговора.

От платного продвижения отказался — без отзывов конверсия платного трафика будет низкой. Сначала нужен первый клиент, первый отзыв.

Итого за день

Портфолио-сайт

€0 (Claude + мои руки)

Домен devnova.work

€4.00/год

VPS

€0.63/месяц

3 объявления Avito

€0

Итого месяц 1

~€4.63

Активное время: ~5 часов.

Что понял

Дыра в рынке реальна. На Avito между джунами и агентствами почти нет AI-разработчиков с реальными продуктами. Если у тебя есть портфолио — конкурировать буквально не с кем.

Портфолио важнее любого текста. Клиент на Avito не читает — он смотрит. Ссылка на живой сайт со скриншотами закрывает вопрос доверия без слов.

Скорость запуска — тоже продукт. Если делаешь своё за один день, клиент верит что его задачу тоже сделаешь быстро.

Claude как со-разработчик — это не "подсказать код". Сайт, тексты объявлений, отладка nginx, SSH-сессия — всё параллельно в одном диалоге. Это реально другая экономика сольной разработки.

Гипотеза

AI-разработчик с реальными запущенными продуктами может выйти на ₽50–100k/месяц на фриланс-платформах за 60 дней.

Первый шаг сделан. Следующий — первый клиент и первый отзыв. Отчитаюсь.

Портфолио: devnova.work VYUD: vyud.tech

Письмо тебе из будущего

Ты сидишь в офисе. Может быть, сейчас утро — ты только налил кофе и ещё не успел открыть почту. Может быть, обед — и ты листаешь телефон, пока коллеги обсуждают, куда пойти есть. А может, вечер пятницы, и ты думаешь: ну вот, ещё одна неделя прошла.

Я знаю, как выглядит твой день. Я сам так жил.

Утро. Офис. Кофе. Разговоры с коллегами — как квота, что по плану. Потом дейли — рассказываешь, что делал вчера и что будешь делать сегодня. Потом звонки клиентам, письма, презентации. Раз в неделю — синк с менеджером, где ты отчитываешься. Раз в неделю — синк с менеджером побольше, где ты отчитываешься ещё раз. Костюм. Улыбка. Правильные слова. Тебе говорят, что это верное направление, — и ты киваешь.

Я продавал корпоративные HR-решения — SAP, SuccessFactors, автоматизация процессов для крупных компаний. Это была серьёзная работа. Хорошая зарплата. Понятные правила. У тебя есть функционал — шаг влево, шаг вправо не делай. Мало творчества. Ты выполняешь свою роль, как часть механизма.

И знаешь, что самое коварное? Это не было ужасно. Это было нормально.

Ты работаешь, развиваешься, растёшь — но по чужим рельсам. Сегодня ты эксперт, через два года — старший эксперт, через пять — ведущий. Ты едешь в поезде, и маршрут уже проложен. Может, через десять-пятнадцать лет станешь руководителем чего-нибудь. Ты точно знаешь, что будет дальше. И именно от этого знания становится тошно.

Потому что в пятнадцать лет ты мечтал не об этом.

Я мечтал стать космонавтом. Как, наверное, большинство мальчишек, которые грезили космосом после полёта Юрия Гагарина и всех его последователей, выходивших в открытый космос и проводивших месяцы на космической станции. Потом мечта переродилась — не космос, так конструирование. Создавать что-то. Мне нравились физика и математика, и я думал: может, буду учёным, буду исследовать, открывать.

Но была ещё одна вещь, которая формировала меня, — и я понял это только спустя годы.

Мой отец, помимо основной работы, всегда что-то делал для себя. Он владел газо-электросваркой так, что мог сварить что угодно — коляску для мотоцикла, железные ворота для гаража, и всё выглядело как новое и .очень надежное. Мама вязала такие пуховые платки, что за ними выстраивалась очередь. У нас был сад и куча участков под картошку — всё это копалось и пропалывалось до мозолей, до боли в спине. Но потом это с гордостью ставилось на стол, и мы никогда не голодали — даже когда развалился Советский Союз.

Это было такое мелкое предпринимательство, хотя тогда никто не называл это таким словом, скорее всего даже обидным "барыга". Но именно оно заложило во мне главное понимание: есть жизнь не только для кого-то, но и для себя. Когда каждый сваренный шов — твой. Каждый связанный платок — твой. Каждая борозда картошки — твоя. Ты делаешь это, потому что сам так решил. Потому что умеешь. Потому что это — твоё.

Это ощущение — «твоё» — я потерял в корпорации. И потом несколько раз находил заново.

Эта книга — история о том, как я трижды начинал с нуля.

Первый раз — когда ушёл из корпоративных продаж и открыл интернет-магазин ярких носков. Да, носков. Были дни, когда не было ни одного заказа, и я думал: «Зачем я вообще это затеял?» А потом мы продали этот бизнес в десять раз дороже, чем вложили. Не миллионы, но достаточно, чтобы понять — я могу.

Второй раз — когда стал консультантом и помогал десяткам стартапов во ФРИИ, создавал новое направление в R-Keeper для маленьких кафе и стритфуда, работал над EdTech-платформой для дошкольников и системой обучения линейного персонала.

Третий раз — прямо сейчас. Я строю VYUD.AI — образовательную платформу, и делаю это один. Соло-фаундер. Без команды. Потому что сегодня, в эпоху искусственного интеллекта и вайбкодинга, один человек может сделать то, для чего раньше нужны были десять. Дизайн, код, маркетинг, аналитика — всё это теперь доступно каждому.

Я не гуру и не коуч. Я не стою на сцене с микрофоном и не продаю курс «Как стать миллионером за 30 дней». У меня нет формулы успеха, потому что её не существует.

Но у меня есть опыт. Настоящий. С провалами, страхами, днями, когда хочется всё бросить, и днями, когда понимаешь — вот оно, ради этого стоило рискнуть.

Эта книга для тебя, если ты сейчас сидишь в офисе и чувствуешь, что живёшь не свою жизнь.

Если ты когда-то мечтал — о своём деле, о свободе, о чём-то большем — но привык к зарплате, к стабильности, к тому, что «ну, нормально же».

Если ты думаешь: «Может, когда-нибудь...» — и внутри уже знаешь, что «когда-нибудь» никогда не наступит само.

Я не буду тебя мотивировать. Я расскажу, как это было у меня — честно, без прикрас. Покажу инструменты, которые помогли мне и десяткам людей, с которыми я работал. А решение — твоё.

Единственное, о чём я тебя попрошу: когда будешь читать — задай себе один вопрос. Тот самый, который дал название этой книге.

А что если получится?

Дмитрий

Соло-фаундер VYUD.AI

2026

Разбор кейнота Дэвида Сория Парра (Anthropic) о будущем MCP. 110 млн скачиваний SDK/мес, кейсы Uber и Amazon, уязвимости безопасности — и что это значит для B2B SaaS в ЦА.

Если вы следите за AI-инфраструктурой, то наверняка слышали аббревиатуру MCP. Если нет — через год она будет звучать так же часто, как «API» или «Kubernetes». Давайте разберёмся почему.

19 апреля Дэвид Сория Парра, со-создатель MCP и инженер Anthropic, выступил на AI Engineer Europe с кейнотом «The Future of MCP». Я посмотрел, разобрал и вытащил главное — с привязкой к тому, что это значит для тех из нас, кто строит B2B SaaS.

Что такое MCP и зачем он нужен

Model Context Protocol — открытый протокол, который стандартизирует подключение AI-моделей к внешним инструментам и данным. До MCP: хотите подключить Claude к вашей CRM? Пишите кастомную интеграцию. Хотите тот же Claude подключить к Jira? Ещё одна интеграция. А теперь умножьте на каждую AI-модель и каждый инструмент. M×N интеграций.

MCP решает это одним стандартом. Любой инструмент, один раз обёрнутый в MCP-сервер, работает с любым AI-клиентом: Claude, ChatGPT, VS Code, LangChain — без переписывания.

Масштаб, который сложно игнорировать

Парра начал с цифры: 110+ миллионов скачиваний MCP SDK в месяц. OpenAI Agent SDK тянет MCP как зависимость. LangChain — тоже. Это не «интересный стандарт для энтузиастов». Это инфраструктурный слой, который уже стал стандартом де-факто.

Хронология за 18 месяцев впечатляет:

• Ноябрь 2024 — open-source
• Март 2025 — удалённые серверы
• Июнь 2025 — авторизация
• Сентябрь 2025 — elicitation примитивы
• Q1 2026 — MCP-приложения

MCP передан в Linux Foundation, организация Agentic AI Foundation (AAIF) за 4 месяца набрала 170 компаний-участников — быстрее, чем CNCF на аналогичном этапе.

Где MCP реально живёт: за корпоративными файрволлами

Самое интересное в кейноте — не про публичные демо с 3D-принтерами и Fantasy Premier League. Парра подчёркнул: главная ценность MCP — за файрволлами. Команды подключают AI к Salesforce, Jira, внутренним вики, Snowflake, HR-системам. Даже внутри Anthropic самые используемые MCP-серверы — база знаний и Slack.

Это неглянцевая, но критически важная работа. И именно она определяет, станет ли AI реальным рабочим инструментом или останется игрушкой.

Кейс Uber: 60 000 исполнений агентов в неделю

На MCP Dev Summit (2–3 апреля, Нью-Йорк) Uber показал масштаб, который переопределяет слово «production»: 5 000+ инженеров, 10 000+ внутренних сервисов, 1 500+ активных агентов, 60 000+ запусков в неделю.

Их подход: MCP gateway автоматически конвертирует внутренние API Uber в MCP-инструменты. LLM генерирует описания инструментов, владельцы сервисов сохраняют контроль, но ручная работа автоматизирована.

Отдельно интересно: у Uber двухуровневая модель доверия — внутренние MCP-серверы проходят одну проверку, внешние (сторонние) — значительно более жёсткую.

Безопасность: ваш localhost — не крепость

Исследователь Джонатан Лейтшух продемонстрировал DNS rebinding атаки на MCP-серверы, запущенные локально. Суть: вредоносный сайт через браузер может вызвать инструменты на вашем localhost. Время эксплоита в Chrome — около 3 секунд.

Он успешно атаковал MCP Inspector (официальный инструмент), Google Cloud Run, Docker MCP gateway и Google Database Toolbox. Последний — 0-day, о котором Google знал более 90 дней без исправления.

Практический вывод: проверяйте, включена ли валидация origin-заголовков в вашем SDK. Локальный не значит безопасный.

«Контекст — это новый код»

Райан Кук из WorkOS дал, пожалуй, самый практичный доклад саммита. Его тезис: все говорят про инструменты, но успех агента определяется контекстом.

WorkOS построил контекстный движок, который работает до вызова LLM: определяет, кто пользователь, к каким ресурсам он имеет доступ, и подгружает инструкции, специфичные для текущей задачи. Инструкции загружаются лениво — только когда агент собирается вызвать конкретный инструмент — и удаляются после завершения. Общий семантический слой гарантирует, что все агенты компании используют одинаковые определения.

Что это значит для B2B SaaS в СНГ

Может показаться, что MCP — это история про Uber и Amazon. Но подумайте вот о чём:

Если ваш продукт — не MCP-сервер, AI-агенты не смогут с ним взаимодействовать. Через 2–3 года это будет как не иметь API в 2015-м: теоретически можно жить, практически — вы невидимы для экосистемы.

Для нас в VYUD это конкретный план действий. Я сейчас прорабатываю, как сделать VYUD LMS MCP-совместимой: чтобы корпоративный AI-агент мог напрямую назначить обучение новому сотруднику, проверить прогресс команды, вытащить отчёт — без захода в интерфейс LMS.

Это не футуризм. Uber уже делает 60 000 таких вызовов в неделю. Вопрос — когда начнём мы.

Полный кейнот: https://www.youtube.com/watch?v=v3Fr2JR47KA

А вы уже думаете, как ваш продукт будет жить в мире AI-агентов? Напишите — интересно обсудить.

Среди моих подписчиков есть владельцы бизнеса, HR-менеджеры и специалисты, работающие в следующих отраслях:

+ HoReCa (кафе, рестораны, кальянные) ☕🍽️
+ Розничные сети 🛒
+ Товары повседневного спроса/Дистрибуция 📦
+ Малый бизнес

У кого есть задача быстрого обучения персонала и внедрения СОП (стандартных операционных процедур)? 📋

Если это описывает вашу ситуацию, пожалуйста, протестируйте моё решение для обучения персонала на передовой. ✅

Или, если это не составит труда, поделитесь ссылкой с коллегами и знакомыми из указанных областей. 🔄

В знак благодарности я предлагаю бесплатные консультации по работе с LLM, настройке ботов, автоматизации рутинных задач и получению более 100 баллов кармы. 🤖✨
https://lms.vyud.online/demo

Мой AI-агент теперь не только обучает, но и может:

+ Дает выбор языков: Английский, Казахский, Узбекский, Кырзский, Испанский и Немецкий (Напишите в комментах, какой бы вам пригодился)

+ Выбор сложности задания

+ Выбор количества вопросов

+ Помимо формата pdf, можно грузить PowerPoint

+ Загрузить логотип компании или свое персональное лого

+ И наконец 🥁выдает дипломы!!! 📜

Как я это сделал?

Как высплюсь, запишу видео и поделюсь своим опытом ))

Вот один из инструментов на борту.

Добавил модуль генерации PDF-сертификатов на Python (ReportLab). Теперь после успешного прохождения теста по любой инструкции пользователь получает именной документ.

Попробуйте получить свой сертификат здесь:

https://vyud.tech/