ProductHub
Ваш Центральный Узел AI-Решений, Знаний и Проектов
В Центре Внимания:
Unit Economy StartUp Calc
Рассчитай жизнеспособность своей идеи за минуты. Ключевые метрики, P&L, точка безубыточности. Принимай решения на основе цифр.
Ключевые фичи:
- Ввод ключевых метрик (CAC, LTV, COGS и др.)
- Автоматический расчет P&L, ROMI, Break-even
- Визуализация сценариев "Что если?"
- Экспорт отчетов (Coming Soon)
Мини-Курс: Юнит Экономика
Освой фундамент любого успешного продукта. CAC, LTV, Churn – простым языком с практическими примерами для AI-проектов.
Что внутри:
- Ключевые метрики (CAC, LTV, ARPU, Churn) простым языком
- Практические примеры расчета для AI-продуктов и сервисов
- Как использовать юнит-экономику для принятия решений
- Шаблоны для самостоятельной работы
Stealth Startup // СКОРО
// ИДЕТ РАЗРАБОТКА НОВОГО ПРОТОКОЛА //
// АНАЛИЗ СИГНАЛОВ... ОЖИДАЙТЕ //
Products: Готовые AI-Решения и Инструменты
Здесь будут представлены готовые к использованию или кастомизации AI-продукты и No-Code инструменты, созданные для решения конкретных бизнес-задач.
Unit Economy StartUp Calc
Интерактивный калькулятор для быстрой оценки юнит-экономики стартапа или нового продукта. Помогает принимать решения на основе цифр. Прогнозируй прибыль, определяй точки безубыточности, играй с гипотезами.
Ключевые фичи:
- Ввод ключевых метрик (CAC, LTV, COGS и др.)
- Автоматический расчет P&L, ROMI, Break-even
- Визуализация сценариев "Что если?"
- Экспорт отчетов (Coming Soon)
Academia: Практические Знания для AI-Соло Пути
Концентрированные обучающие материалы, мини-курсы и гайды, основанные на реальном опыте. Без воды, только практика, которую можно применить сразу.
Мини-Курс: Юнит Экономика
Критически важный навык для любого, кто запускает или развивает продукт. Разберись в цифрах, пойми, где твой бизнес зарабатывает, а где теряет. Этот мини-курс даст тебе прочную базу.
Что внутри:
- Ключевые метрики (CAC, LTV, ARPU, Churn) простым языком
- Практические примеры расчета для AI-продуктов и сервисов
- Как использовать юнит-экономику для принятия решений
- Шаблоны для самостоятельной работы
Projects: Мои AI Инструменты (Построено Соло)
Хватит болтовни про "потенциал AI". Лучшее доказательство – работающие инструменты. Я верю в принцип "сначала сделай сам".
Здесь – некоторые из AI-инструментов, сервисов и приложений, которые я задумал и построил. В основном в одиночку. Используя силу AI и No-Code/Low-Code.
Это не продукты на продажу (пока 😉). Это демонстрация того, что возможно сегодня для соло-строителя. С правильным стеком, майндсетом и 10,000+ часами практики.
Persona_Stealer (AI Анализатор Стиля Автора)
Боль: Генерить AI-текст, который звучит не как робот, а как конкретный человек или бренд – адски сложно. Глубокий разбор инструмента >
Решение: Мой автоматизированный процессор. Скармливаешь ему тексты автора -> он разбирает >100 лингвистических фишек -> выдает убойный промпт для LLM.
Стек: Python, OpenAI API, NLP, Streamlit.
Статус: Внутренний инструмент. Доказывает: Можно создать глубоко кастомные AI-решения соло.
AI Content Detector (Детектор AI-Паттернов)
Боль: Как быстро понять – этот текст писал человек или ленивый AI-копирайтер?
Решение: Тулза, которая сканирует текст на >1500 характерных AI-паттернов. Выдает % вероятности.
Стек: Python, Regex, Стат. анализ.
Статус: MVP/Внутренний инструмент. Доказывает: Можно делать нишевые AI-анализаторы.
YouTube Result Page Analyzer
Боль: Ручной анализ конкурентов на YouTube – часы нудной работы.
Решение: Вводишь ключ -> парсит топ N видео -> транскрибирует -> AI-саммари тем, инсайтов, идей.
Стек: Python (Scraping), YouTube API, Whisper API, OpenAI API, No-Code Frontend.
Статус: Рабочий прототип. Доказывает: E2E-автоматизация анализа контента.
AI SERP Analyzer
Боль: Глубокий анализ топа Google для SEO – долго. Как я его собирал >
Решение: Парсит топ N -> AI анализирует темы, пробелы, SEO -> дает рекомендации.
Стек: Python (Scraping), OpenAI API, Streamlit.
Статус: MVP/Внутренний инструмент. Доказывает: Быстрая валидация Low-Code/AI.
Кастомные AI-Powered Telegram Боты
Боль: Нужны умные боты для автоматизации задач в Telegram.
Решение: Создал несколько ботов (FAQ-бот с AI, постинг) используя Python и AI API.
Стек: Python, Telegram Bot API, OpenAI/Claude API, Make/N8N (опц.).
Статус: Несколько рабочих ботов. Доказывает: Умение интегрировать AI в мессенджеры.
1% App (No-Code Трекер Привычек)
Боль: Хотел простой трекер привычек + проверка 100% No-Code сборки. Подробнее в моем пути >
Решение: Собрал приложение на Glide (данные в Google Sheets), упаковал в WebView через Kodular.
Стек: Glide, Google Sheets, Kodular.
Статус: Pet Project. Доказательство: E2E сборка моб. приложения соло на No-Code – реальность.
Это лишь малая часть того, что можно построить с правильным подходом к AI и No-Code/Low-Code.