«Vibe coding»-приложения, которые делают основателей миллионерами

AAI LABS
창업/스타트업마케팅/광고컴퓨터/소프트웨어AI/미래기술

Transcript

00:00:00С тех пор как ИИ стал хорошо программировать, многие люди, которые раньше никогда не писали код, начали создавать собственные продукты.
00:00:05Люди начали создавать приложения, решающие их собственные проблемы, что раньше было невозможно из-за нехватки навыков, доступных только разработчикам.
00:00:13Но это были не просто любительские побочные проекты.
00:00:15Они превратились в серьезные продукты, и многие из них начали приносить реальную прибыль — не тысячи, а миллионы долларов.
00:00:21Все это стало возможным благодаря тому, что ИИ преодолел разрыв, существовавший ранее.
00:00:25Но никто из них не добился этого просто так.
00:00:27Все они следовали определенной последовательности шагов, чтобы заставить это работать.
00:00:30Они не использовали какой-то секретный рабочий процесс, недоступный другим.
00:00:32Ни у кого из них не было опыта в разработке или бизнесе.
00:00:36Но каждый из них все равно добился успеха.
00:00:38И, что удивительно, их рабочие процессы не были чем-то особенным.
00:00:40Они были просто проще и хитрее, чем кажутся.
00:00:43Первый проект, который обрел огромную популярность, будучи полностью написанным на "вайбе" — это Medve.
00:00:48Это платформа здравоохранения, у которой более 500 000 активных пользователей.
00:00:52Она охватывает широкий спектр проблем со здоровьем и предоставляет не только трекинг, но и круглосуточную экспертную поддержку.
00:00:58История гласит, что Мэтью Галлахер, работавший в одиночку, использовал инструменты ИИ, чтобы создать это приложение с нуля.
00:01:04Компания принесла 400 миллионов долларов выручки в первый год и находится на пути к тому, чтобы стать "компанией-единорогом" в этом году.
00:01:11Не имея опыта программирования, он смог создать это приложение с помощью инструментов ИИ.
00:01:15Он не полагался на один инструмент.
00:01:17Он выбирал каждый инструмент за его сильные стороны.
00:01:19Он использовал модели Claude и Grok в основном для написания кода, а ChatGPT — как вторичный инструмент для отладки.
00:01:24MidJourney отвечал за создание изображений на сайте, а 11 Labs обеспечивал аудиозвонки, что полностью устранило необходимость в живых операторах.
00:01:31Но одни инструменты кодинга не могут управлять медицинской компанией.
00:01:34Поэтому, вместо того чтобы создавать аптеки и доставку с нуля, он передал это на аутсорс существующим сервисам.
00:01:39Это сняло с него бремя поддержания запасов и доставки.
00:01:42То же самое касалось и профессиональных консультаций.
00:01:44Он отдал консультации на аутсорс, что избавило его от необходимости лично участвовать в этом аспекте.
00:01:49Он относился к каждой зависимости как к сервису, а не как к найму сотрудников.
00:01:52Его собственной задачей было суждение о продукте, понимание того, что на самом деле нужно рынку.
00:01:56Но у работы в одиночку есть своя цена.
00:01:58Однажды он сломал продакшн, когда его не было на месте.
00:02:00Никто другой не мог это исправить, и компания потеряла 200 клиентов за один час.
00:02:04Поэтому он нанял двух инженеров — не для масштабирования, а в качестве системы безопасности, чтобы следующий сбой не привел к таким же потерям.
00:02:10Настоящий навык здесь — лучше судить о том, что строить, какие инструменты собирать и когда остановиться.
00:02:15Это приходит из анализа реальных потребностей пользователей, а не просто из коллекционирования инструментов.
00:02:18Вместо того чтобы строить с нуля, он объединил существующие решения в одном месте.
00:02:22И именно это на самом деле привлекает клиентов и масштабирует компанию до миллиардной оценки.
00:02:27Мы делимся всем, что находим в создании продуктов с ИИ, на этом канале.
00:02:30Так что если хотите больше таких видео, подписывайтесь и следите за обновлениями.
00:02:34Теперь о CalAI — это продукт, который может показаться просто еще одним фитнес-трекером, но вместо того, чтобы вручную добавлять съеденную пищу и калории, как в обычных трекерах,
00:02:43вы можете просто загрузить изображение того, что едите, и он сам переведет это в калории и обновит вашу базу данных.
00:02:49Он доступен как на Android, так и на iOS.
00:02:51Он ведет большую базу данных продуктов и дает ИИ-рекомендации, чтобы вы могли легко следить за своим весом и целями в питании в одном месте.
00:02:59Этот продукт был создан двумя подростками, которые на тот момент еще учились в старшей школе, а затем масштабировался до большего числа сотрудников.
00:03:04Он получил более 5 миллионов загрузок всего за 8 месяцев и принес более 2 миллионов долларов выручки за один месяц.
00:03:11Он также показал высокий показатель удержания клиентов в 30%, ведь большинство приложений только привлекают пользователей, а это успешно их удерживало.
00:03:18У него также рейтинг 4.8 как в Play Store, так и в App Store.
00:03:21Эта идея не была новой, подобные приложения уже существовали, но у CalAI было реальное преимущество, которого не было у других.
00:03:27Он был создан в эпоху LLM и использовал модели от Anthropic и OpenAI для повышения точности.
00:03:33Он также полагался на большую базу данных продуктов с открытым исходным кодом и достиг около 90% точности, что более чем достаточно для большинства энтузиастов диеты.
00:03:40Что действительно продвинуло это приложение, так это не огромные траты на маркетинг.
00:03:44Оно привлекло внимание фитнес-инфлюенсеров, которые сыграли важную роль в его продвижении, что привело к резкому скачку числа пользователей.
00:03:50Затем есть Wave AI, который начался с идеи настолько простой, что она оказала реальное влияние на пользователей.
00:03:55Это ИИ-приложение для заметок, которое транскрибирует и делает записи для любых встреч и записей.
00:04:01Вы можете подумать, что уже существует так много подобных приложений и эта ниша переполнена,
00:04:06но Wave все равно пробился, потому что он решает проблему, которую люди действительно чувствуют.
00:04:10Во время обсуждений важные детали ускользают, и людям нужен надежный способ фиксировать разговоры как во время личных, так и во время онлайн-встреч.
00:04:17Сначала он был запущен для iOS, затем масштабировался на Android, и теперь доступен на всех платформах.
00:04:22Приложение было полностью "вайб-кодировано" и принесло около 7 миллионов долларов выручки.
00:04:27Основатель вовсе не разработчик, но он масштабировал его в компанию, приносящую миллионы.
00:04:31Он вел весь проект полностью в одиночку.
00:04:33Подобно тому, как работал Medve, его инфраструктура также полагалась на сторонние сервисы, а не на создание всего с нуля.
00:04:40Он просто интегрировал их в удобное приложение и сосредоточился на решении проблемы в интерактивной манере, что сделало пользовательский опыт намного лучше.
00:04:47И это то, что выделило этот продукт среди других подобных.
00:04:51Он использовал ChatGPT как свой основной инструмент, и вместо того, чтобы просить его создать всё приложение сразу, он разбил разработку на мелкие части.
00:04:58Он просил ИИ написать каждую часть по очереди.
00:05:01Стратегическое позиционирование, сфокусированный пользовательский опыт и тщательное планирование — вот что действительно привело его к такому уровню выручки в короткие сроки.
00:05:07Но прежде чем мы пойдем дальше, давайте послушаем нашего спонсора, Scrimba.
00:05:10Большинство курсов по ИИ-инженерии — это просто кто-то, говорящий поверх слайдов.
00:05:14Однако со Scrimba опыт совершенно другой.
00:05:17Их курсы по веб-разработке объединяют видео и редактор кода в одно целое.
00:05:20Ставьте на паузу в любое время, редактируйте код инструктора напрямую и смотрите, что произойдет.
00:05:23Никакого переключения между вкладками, никакого копирования-вставки, именно так программирование усваивается на практике.
00:05:27Их курс по ИИ-инженерии привлек мое внимание.
00:05:30Менее чем за 12 часов вы проходите путь от нуля до создания настоящих ИИ-агентов, изучаете RAG, контекстную инженерию и MCP, всё на JavaScript, так что вам не нужно сначала учить Python.
00:05:39Они даже заключили партнерство с Mistral, Langchain и Hugging Face, чтобы внедрить реальные инструменты в уроки.
00:05:44А помимо ИИ, у них есть полные карьерные пути для фронтенд, фулстек и бэкенд разработки с более чем 80 курсами, охватывающими всё от React и Node до TypeScript и SQL.
00:05:53Используйте нашу ссылку в закрепленном комментарии, чтобы сэкономить дополнительные 20% на их Pro-планах.
00:05:58Начните сегодня с их бесплатных курсов и начните создавать.
00:06:01Flypeter — еще один продукт, созданный исключительно с помощью ИИ, который начинался как забавный хобби-проект, а затем вырос до 500 000 долларов в месяц.
00:06:08Это по сути браузерный авиасимулятор.
00:06:11Он полностью полагался на ИИ-инструменты для создания, и смог сделать первую версию всего за 30 минут.
00:06:17Игра масштабировалась так быстро, что сам Илон Маск поддержал ее.
00:06:20Ее архитектура была настолько хорошо построена, что смогла выжить после кибератак и начала приносить выручку в серьезных масштабах.
00:06:26Все было создано с использованием Cursor, и основателю потребовалось всего 3 часа работы с Cursor, чтобы довести приложение до 80% готовности и выпустить его для публичного использования.
00:06:37Его рабочий процесс сам по себе был довольно прост.
00:06:39Он начинал с одного промпта, и в зависимости от того, как инструмент генерировал код и функции, он итерировал с новыми промптами.
00:06:44Каждая итерация добавляла функцию или исправляла проблему, по очереди наслоивая игровую механику.
00:06:49Игра хорошо работала, если играл один человек, но масштабирование до мультиплеера — это то, где проекту потребовалась помощь.
00:06:55К нему обратился основатель Beta List, чтобы помочь исправить проблему мультиплеера, добавив WebRTC, что решило проблему в какой-то мере, но работало только для двух человек.
00:07:04Поэтому сам основатель Cursor связался с ним, и они перешли на WebSockets, что действительно решило проблему и открыло мультиплеер в реальном времени для всех.
00:07:12Он запустил игру как бесплатную версию, но добавил особый самолет за 29 долларов.
00:07:17Это помогло ей набрать большую популярность, и он заработал значительную сумму денег за короткое время.
00:07:22Его стек состоял из Cursor с Grok 3 в качестве бэкенд-модели, Claude Sonnet 3.7 и ChatGPT для отладки.
00:07:28Он просто инди-хакер без опыта разработки игр.
00:07:30Что привело его к успеху, так это решимость и систематический пошаговый подход к отладке.
00:07:35Trendfeed — еще один продукт, который быстро стал популярным среди пользователей и принес солидную выручку.
00:07:40Это маркетинговый инструмент, нацеленный на контент-мейкеров, сфокусированный на создании и привлечении клиентов, развитии сообщества вокруг брендов и увеличении общей выручки авторов.
00:07:49Проект принес около 12 000 долларов всего за четыре недели.
00:07:53Он был полностью создан с ИИ с помощью Cursor с Sonnet, не через Claude Code, а напрямую внутри Cursor.
00:07:58Процесс сборки был довольно прямолинейным.
00:08:01Он начал с тщательного анализа UI и глубокого исследования конкурентов, даже используя ИИ для разбора конкурентов.
00:08:07Затем он перешел к проектированию структуры данных, определяя схемы с Cursor или Claude, и итерировал оттуда.
00:08:13В день запуска приложение принесло 5500 фунтов за один день, что было отличным результатом для первого дня.
00:08:19Хотя основатель не технический специалист и работает в областях вне информатики, он выпустил все это с помощью ИИ.
00:08:25Приложение построено на стеке Next.js, React, ShadCN, Superbase и Vercel, со всем этим ИИ-инструменты работают лучше всего.
00:08:31Учитывая, насколько популярным стал продукт за такой короткий срок, удивительно, что он потратил ноль на маркетинг.
00:08:37Вместо этого он полностью полагался на TikTok, Instagram и YouTube, чтобы привлечь просмотры и анонсировать продукт.
00:08:42Вся его сборка проходила на Claude Code и Cursor с Sonnet в качестве основной модели.
00:08:46Процесс сам по себе был чистым.
00:08:48Он начал с дизайна, настроил базовую структуру приложения, разложил онбординг и основной фреймворк и повторял шаблоны дизайна.
00:08:54Затем он разбил приложение на модульные компоненты, которые ИИ мог построить и объединить.
00:08:59Также, если вам нравится наш контент, рассмотрите возможность нажатия кнопки "хайп", потому что это помогает нам создавать больше контента и доходить до большего числа людей.
00:09:06Следующий успешный ИИ-продукт, который был полностью "вайб-кодирован" — это Aura.
00:09:10Это по сути сайт, полный шаблонов для красивых веб-сайтов с ассетами, компонентами и навыками, адаптированными под сильный дизайн.
00:09:17Весь проект был построен Менг То, который стоял за Aura.
00:09:21Он написал в X, что продукт достиг 15 000 долларов ежемесячной регулярной выручки (MRR) и набрал более 21,7 тысячи пользователей всего за месяц.
00:09:30Он также поделился, что теперь использует Cursor для дизайна, и больше не использует Figma, как в своем предыдущем рабочем процессе.
00:09:35Его главный аргумент заключается в том, что не стоит просто "вайб-кодить", нужно также "вайб-дизайнить", потому что ИИ склонен генерировать базовые UI.
00:09:42Поэтому вместо того, чтобы позволить ему работать самому, нужно давать ему направляющие шаблоны для разнообразия внешнего вида.
00:09:47Он рекомендует компоненты из существующих библиотек, таких как 21.dev.
00:09:51Он также рекомендует не полагаться на одну модель при создании приложения.
00:09:54Вместо этого эффективнее начинать с моделей Claude, потому что они мощнее для задач кодинга, а если они не справляются, переключаться на Gemini или GPT при необходимости.
00:10:04Вместо того чтобы делать всё сразу, он настаивает на создании приложения шаг за шагом с инкрементальными изменениями.
00:10:09Он рекомендует держать промпты простыми, разбивая приложение на меньшие части и итерируя их по одной.
00:10:15Он также говорит, что промпты должны в идеале оставаться короче 3 предложений, чтобы ИИ оставался сфокусированным.
00:10:19Вам также не нужно сваливать всю документацию на ИИ.
00:10:22Вместо этого вы должны давать минимальный, но правильный контекст, чтобы он выдавал именно то, что вы хотите.
00:10:27Таким образом, агент сможет сосредоточиться на конкретной задаче.
00:10:30Короче говоря, держите настройку агента простой и сфокусированной.
00:10:33Еще один продукт, на который стоит обратить внимание — это Sleek, продукт, который превращает промпты в привлекательные веб-сайты.
00:10:38Он генерирует полный дизайн из промпта, строит потрясающие визуалы, создает макеты и позволяет экспортировать код.
00:10:43Продукт достиг 10 000 долларов MRR за 6 недель и был создан полностью с использованием ИИ-инструментов.
00:10:49Впечатляющая часть в том, что разработчики достигли этого MRR, не потратив ни одного доллара на маркетинг.
00:10:54Но что действительно выделяет Sleek, это то, что они не начинали с нуля.
00:10:58Они уже создавали другие инструменты дизайна раньше, поэтому они по сути перепрофилировали свои существующие продукты в этот.
00:11:03Они использовали стек Next.js, Superbase и Vercel, с которыми ИИ-инструменты уже комфортно работают.
00:11:09Они привлекли всех своих клиентов через X, грамотно используя алгоритмы и анонсируя ранний доступ, что привело к сильному запуску.
00:11:16Но вот реальная причина успеха продукта.
00:11:19У них был четко определенный профиль идеального клиента (ICP) с первого дня.
00:11:23Благодаря этому они понимали именно то, что нужно их целевым пользователям, и могли формировать продукт под эти нужды.
00:11:28Поэтому, когда вы создаете приложение, сначала определите ICP.
00:11:31Это то, что отделяет успешные приложения от впечатляющих, которые никогда не зарабатывают деньги.
00:11:35Когда ваш ICP ясен, вы формируете продукт вокруг конкретной аудитории, идентифицируете правильного клиента и создаете то, что им действительно нужно и за что они заплатят.
00:11:43И наконец, есть SiteShore, еще один продукт, полностью созданный с помощью ИИ.
00:11:47Он решил одну из самых больших проблем агентов в то время — галлюцинирование ссылок, цитат и источников, которые оказывались несуществующими при проверке.
00:11:55Это платформа, куда вы вводите цитаты, и она проверяет, действительно ли сгенерированные ИИ данные верны.
00:12:01Несмотря на то, что он решил такую простую проблему, он обрел огромную популярность.
00:12:05Сайт генерировал около 10 000 долларов MRR и стабильно рос.
00:12:09Но история на этом не заканчивается.
00:12:10Сайт был в конечном итоге приобретен за значительную сумму Jenny AI, другой ИИ-платформой, работающей в том же пространстве.
00:12:17Это сильный пример того, как простая, но критическая проблема может превратиться в ценный продукт.
00:12:22Это подводит нас к концу этого видео.
00:12:24Если вы хотите поддержать канал и помочь нам продолжать делать такие видео, вы можете сделать это, используя кнопку "суперспасибо" ниже.
00:12:30Как всегда, спасибо за просмотр, увидимся в следующем видео.

Key Takeaway

Создание миллионных ИИ-продуктов требует не навыков программирования, а стратегического объединения готовых API и узкоспециализированного решения конкретной проблемы пользователя с итеративной разработкой.

Highlights

Платформа здравоохранения Medve, созданная в одиночку с помощью ИИ, принесла 400 миллионов долларов выручки в первый год работы.

Фитнес-приложение CalAI получило более 5 миллионов загрузок за 8 месяцев, заработав 2 миллиона долларов за один месяц.

ИИ-инструмент для транскрипции встреч Wave AI достиг 7 миллионов долларов выручки, будучи полностью разработанным одним основателем.

Браузерный авиасимулятор Flypeter был создан за 30 минут с помощью ИИ и вышел на доход в 500 000 долларов в месяц.

Инструмент для создания сайтов Sleek достиг 10 000 долларов ежемесячной выручки за 6 недель без затрат на маркетинг.

Успешные ИИ-проекты объединяют существующие сторонние сервисы и API вместо создания инфраструктуры с нуля.

Использование коротких промптов (до 3 предложений) и итеративная разработка мелкими частями обеспечивают высокую точность кода.

Timeline

Успех Medve и стратегия интеграции сервисов

  • Платформа Medve собрала базу из 500 000 активных пользователей и принесла 400 млн долларов выручки в первый год.
  • ИИ-инструменты (Claude, Grok, ChatGPT) заменили навыки разработки, а передача логистики и консультаций на аутсорс сняла операционную нагрузку.
  • Технический сбой в работе системы стоил компании потери 200 клиентов за час, что привело к найму инженеров для обеспечения безопасности.

Основатель использовал модели ИИ для написания кода и автоматизации аудиозвонков через 11 Labs, исключив необходимость в операторах. Вместо создания собственной инфраструктуры доставки и медицины, проект интегрировал существующие внешние сервисы. Успех строится на правильном суждении о рыночных потребностях, а не на самостоятельном написании всего кода.

CalAI и Wave AI: решение конкретных проблем

  • CalAI достигло 5 миллионов загрузок за 8 месяцев, используя ИИ для распознавания калорий из изображений еды.
  • Wave AI заработало 7 миллионов долларов, сфокусировавшись на точной транскрипции встреч и заметок.
  • Успех данных приложений обусловлен высоким удержанием пользователей (30% у CalAI) и использованием фитнес-инфлюенсеров для продвижения.

Приложения решили глубокие пользовательские боли: автоматизация учета питания и фиксация данных встреч. Разработка велась поэтапно, через разбиение сложных задач на мелкие фрагменты. Высокое качество пользовательского опыта и точность моделей Anthropic и OpenAI обеспечили конкурентное преимущество перед существующими аналогами.

Flypeter, Trendfeed и Aura: эффективность ИИ-разработки

  • Авиасимулятор Flypeter достиг 500 000 долларов выручки в месяц, имея первую версию, созданную за 30 минут.
  • Trendfeed заработал 12 000 долларов за четыре недели, используя только TikTok и Instagram для маркетинга.
  • Платформа шаблонов Aura достигла 15 000 долларов ежемесячной выручки, фокусируясь на 'вайб-дизайне' с помощью Cursor.

Основатели данных проектов использовали Cursor и модели Claude Sonnet для итеративной сборки компонентов. Ключевые факторы успеха: модульность разработки, использование социальных сетей вместо платной рекламы и создание уникальных визуальных шаблонов для обхода стандартных UI-решений, выдаваемых ИИ.

Sleek и SiteShore: важность профиля клиента

  • Sleek достигло 10 000 долларов MRR за 6 недель, четко определив целевой профиль клиента (ICP) с первого дня.
  • SiteShore решило проблему галлюцинаций ИИ при проверке источников и было успешно продано компании Jenny AI.
  • Определение идеального профиля клиента является критическим фактором, отличающим доходные проекты от нерентабельных.

Эти проекты доказывают, что решение узкой, но острой проблемы позволяет быстро масштабироваться. Разработчики использовали уже имеющийся опыт в дизайне и стеки Next.js/Vercel для ускорения выхода на рынок. Понимание того, за что конкретный пользователь готов платить, обеспечивает финансовую устойчивость продукта.

Community Posts

No posts yet. Be the first to write about this video!

Write about this video