Comments 43
Парень, не слушай хейтеров - их всегда будет много. Занимайся тем, что тебе интересно. Развивайся, осваивай новые навыки.
Мне твои наработки понравились - смело и современно.
И даже если твоя система не "взлетит" - опыт останется с тобой, он пригодится в будущем. Тема очень актуальна.
На самом деле все просто, кешфлоу есть стабильный? кешфлоу растет? прибыль есть или хотя бы план по получению прибыли?
Да, всё идеально. С экономикой тоже:
Маржинальность ~90%: Себестоимость генерации контента (AI) копеечная, основная выручка - чистая прибыль.
Кэшфлоу положительный: Продажа пакетов тарифов на 3, 6 и 12 месяцев, плюс настроены рекуррентные платежи (автосписания) для LTV.
Рост: Зашит виральный механизм (партнерка), где пользователи приводят новых пользователей за бонусы, снижая стоимость привлечения (CAC) почти до нуля.
Так что план простой: наливать трафик в работающую юнит-экономику
имхо, выглядит так, как будто ваш ответ тоже сгенерирован нейро... что подтверждают и сами бредогенераторы (gpt 5.2 и claude opus)))
это не плохо, но и вряд ли хорошо для ресурса, ориентированного, как мне кажется "от людей для людей"/"от инженеров для инженеров", как угодно...
Рост не зашитый, а реальный есть?
Потраченного времени жаль. Я раньше думал, на Хабре больше - техническая информация, а не реклама какого то очередного бесполезного сервиса за деньги...
Жаль, что сложилось такое впечатление. Однако в статье я разобрал конкретные инженерные решения. Ссылка на бота дана как пруф, что эта архитектура живая и работает + для получения обратной связи, а не для продажи подписки читателям Хабра. Если убрать ссылку - техническая часть статьи станет для вас ценнее? Думаю, что это изменение несильно повлияет на ваше мнение, к сожалению
Технически, конечно, здорово, что у вас получилось. Но на счет корректности знаний у самого ИИ у меня большие сомнения
Вы правы, риск галлюцинаций есть всегда. Для фундаментальных тем (история, психология, базы Python) внутренних знаний модели GPT 4o хватает с головой, а для узких или быстро меняющихся тем внедрен веб-поиск прямо внутри workflow n8n. То есть агент сначала гуглит, валидирует информацию, и только потом учит пользователя. Моя ошибка, что не уточнил в статье
Будущее наступило, как бы это ни было противно олдам.
Новая парадигма: надо понимать не как сделать, а что сделать.
Галлюцинации - это дефект пользователя без навыков промтинга, а не дефект ллм. Это все равно что обвинять плохую машину, когда въехал в столб.
Если коммент наберет 10+, добавлю коммент с генерацией инфографики с 19 блоками (пикто, подпись, цифра в блоке) чтобы показать, ну скажем, 5 подряд одинаковых запросов без глюков.
Если денег нет - шлет уведомление и отключает продление.
Лучше напоминать за 5 - 3 дня перед отключением.
Да, будущее уже наступило, пора адаптироваться) я по глупости сочел не все детали бота в статье указывать, иначе бы вышло слишком плотно по технической информации, поэтому тут моя ошибка наверное присутствует. Уведомление пользователей за 3 дня до окончания подписки имеется через Cron триггер, который проверяет ежедневно в 10 утра по мск все активные подписки и дату их окончания. Если 3 дня до конца осталось, то отправляется уведомление о скором списании/окончании подписки пользователю
Насчёт промптинга и галюнов вы тоже правы, но отчасти. Во время разработки бота на API Gemini 2.5 flash lite (совсем тупая модель, конечно, но как пример) - могла выдавать сгенерированные карточки с лишними знаками, хотя в промпте я чётко указывал, какого формата информацию я ожидаю. Понятное дело, что в gpt 4o mini такие дефекты маловероятны, но на этот случай я добавил код с тюнингом текста, если что-то будет не так. Deepseek ещё может в ответе внезапно китайскими иероглифами отвечать))) поэтому галюны есть, но с каждой новой LLM их становится меньше и меньше
"Галлюцинации - это дефект пользователя без навыков промтинга, а не дефект ллм": поддержка LLM (а я туда обращался) прямым текстом говорит, что галлюцинации - это именно к сожалению дефект любых LLM и на текущем этапе развития нейросетей нельзя гарантировать отсутствие галлюцинаций
"Это все равно что обвинять плохую машину, когда въехал в столб": нейросеть - это аналог машины с автопилотом, а не машины на ручном управлении. Если ты въехал в столб на машине с автопилотом, то виновата машина/автопилот, а не ты. Конечно, кроме случая если ты приказал машине въехать в столб, но аналогия этого при общении с нейросетками - добавить в промпт "выдай галлюцинацию вместо ответа", что и так никто делать не будет
на текущем этапе
Это время обучения. Как правило, год - два назад от текущего момента.
аналог машины с автопилотом
Другими словами, вы утверждаете, что ллм должна прочитать ваши мысли (как правило, очень фрагментарные), додумать что вам надо на самом деле, какая у вас цель, какие инструменты вам доступны, что вы можете и что не можете в плане инфраструктуры, что у нее уже есть (исходные данные) и что ей надо получить, и уже потом все сделать по красоте.
Парень ты молодец 💯 % никого не слушай! Из критики бери только конструктив для улучшения своей архитектуры и просто для анализа. На хейтеров забей. Ты и так проделал хорошую работу, даже если и не получится, ты уже молодец и опыт от тебя не уйдет. Продолжай в том же духе э.
Спасибо вам большое за такие слова) Приятно слышать. Как раз и решил мини-блог вести о своих разработках, чтобы конструктивную критику собирать. Опыт, естественно, не уйдет.
С хейтерами же ситуация намного легче, уже было много опыта в медийной сфере в прошлом, поэтому привык. Разные ситуации у людей могут быть: зависть, незрелость, вымещение злости от нереализованных целей в прошлом на тех, у кого вышло и тд тп. Если эти мотивы предполагать, то хейтеры в зону вашего внимания попадать не будут. С другой стороны, ещё хейтеров в комментариях не было конкретно под этой статьёй) Посмотрим, мне даже комментарии хейтеров/троллей нравится читать
Молодец!
Ещё и юнит есть. Юридически, если все чисто - то сходи в акселераторы с проектом. Буду рад увидеть пост что ты миллионер)
Браво. Работа большая, и вне зависимости от результата проекта, вы молодец
Не пойму, а что мешает пользователям в тот же чатгпт (или в бесплатный дипсик) закатить промт самому чтоб он сгенерировал такой обучающий курс? А, ну и качество там будет фуфлыжное, чат-боты могут в какие то простые темы, но чем более специализированная тема тем больше воды и галлюцинаций (нет, дело не в плохих промптах, просто там инфа зашитая где-то на форумах, инструкциях на 500 страниц и документации, которую он либо не ел при обучении, либо не может нагуглить в процессе)
что мешает пользователям в тот же чатгпт
Лень, нежелание самостоятельно разбираться, надежда что кто-то за тебя соберёт информацию получше?
Это ведь та же аудитория, которая покупает любые другие платные курсы, хотя вся информация открыта.
Совершенно согласен. Чат гпт накидает тебе план обучения и уже по каждому отдельному пункту будешь катать ему вопросы.
По продукту -не понятно кто будет клиентом и на выходе ожидается сомнительное качество курса.
Ну а как потренироваться в технологиях то почему бы и да)
Так можно сказать про любой SaaS-продукт. Типо, зачем платить за Trello или Notion, если можно писать задачи в блокноте?
Про руками накидать план через гпт - Да, можно. Но это когнитивная нагрузка. Пользователь в таком случае должен сам стать методистом: придумать промпт для генерации структуры, придумать промпт для тестов по модулю, уроку, теме, заставить себя вернуться к ним через 3 дня. Мой бот продает не доступ к AI, а снятие этой промптинговой рутины.
Кто клиент? Люди, у которых нет времени играться с промптами, но есть 15 минут в метро, чтобы пройти готовый, структурированный модуль и получить пуш-уведомление о повторении. Также люди, которые хотят экономить на обучении не только деньги, но и время. Ещё я вижу применение этому в b2b сегменте для компаний, которые хотят чему-то обучить новых сотрудников, но там нужно будет мне с безопасностью очень сильно поиграться, иначе попросту компании не решатся при адаптировании системы на сделку
Про качество. Для уровня "войти в тему" или "закрыть пробелы" (микро-обучение) текущего качества моделей более чем достаточно. Глубокую экспертизу бот не заменит, но базу даст быстрее, чем самостоятельный гуглеж инфы в инете
Разница - как между чтением учебника и работой с репетитором.
Вы правы, сгенерировать текст может каждый, но:
1. Кто будет пушить вас повторить материал через неделю (SRS)?
2. Кто будет вести учет ваших ошибок и адаптировать сложность следующих уроков/модулей?
3. Кто будет проверять ваши открытые ответы и давать фидбек без необходимости каждый раз писать: "Проверь мой ответ"? и многое другое...
Бот автоматизирует методологию обучения, а не просто генерацию текста. Это экономия ментального ресурса пользователя: не нужно думать "как спросить", нужно просто учиться. Всё уже подготовлено для этого)
Зачот, двигай дальше, никого, кроме конструктива, не слушай. Респект!
Я не просто прикрутил «донаты», а
Гпт-фразочка
Классный проект. Вопрос автору. А почему из юмани при нажатии на кссылку Exit... я попадаю в другой тг-бот? Ссылку забыли исправить? Или так задумано. Но зачем? Этот бот пустой как-будто
Это вопрос по моему проекту или в целом по Юмани? Если по юмани, то не знаю, к сожалению
По вашему проекту. Возвращает на бота @SkillDay_bot , но ваш основной бот @skilldaybot .
Я тоже интегрировал юмани и при подготовке транзакции отправлял им в одном из параметров url возврата пользователя. Полученный от юмани id включает этот url
И ещё проблема. Не могу пройти дальше первого вопроса по теме laravel. От меня требуется развёрнутый ответ, но настолько развёрнутый, что этой информации нет в обучающей карточке. Я могу сам погулять конечно, но это неудобно с телефона.
Было-бы здорово получать доп. Инфо от сервиса, чтобы он мог разъяснить вопрос более глубоко по промпту пользователя. Иначе, я просто не могу пройти первый вопрос)
Только я такой тупой что вижу на картинке только много размытых квадратиков и стрелочек?
Спасибо за разбор проекта! очень откликнулся подход и стек.
Сейчас делаю свой проект с похожей логикой на другую тематику, но упёрся в архитектуру базы данных. Было бы очень круто, если бы ты сделали отдельный материал про архитектуру Supabase в этом проекте: как ты проектировали схему БД, почему именно так, и как она связана с остальной системой. Думаю, это было бы полезно многим))
Внесу пять копеек именно про работу с ботом.
Почему бот такой медленный? Я понимаю когда идёт запрос к ИИ, но почему с такими задержками работает основное меню?
Я создал тему и пошли карточки. Почему в тексте где пишутся команды или другой чувствительный к написанию текст, не используется строковое выделение кодом? Банально
__init__становится init.Не хватает пропуска ну прям совсем очевидного. При создании темы про Rust, он провёл тест. Я ошибся в 2 из 6 вопросах, он посчитал мой уровень средним, но всё равно первая карточка это установка раст. Следовало бы уточнить этот момент при создании или дать возможность скипнуть.
Тот самый 19-летний «визионер»: показываю архитектуру своего AI-бота для микро-обучения (n8n + Supabase + OpenAI)