Развитие стартапа

После моего первого поста о старте в товарке мне знатно «насовали» в комментариях. Кажется это помогло мне определиться с целью: создание автоматизированного магазина по перепродаже уценённых товаров.
Почему именно уценка и автоматизация?
УТП такого товара - минимальная цена. Чем больше людей в цепочке, тем дороже товар. Автоматизация позволяет работать с минимальной наценкой и легко масштабироваться.

За прошедшую “неделю”  выяснились:

1) Неприятные детали о поставщиках:
Серый рынок: Большинство продавцов палет (с ценой 20–30% от рынка) работают «в серую или в черную».
Белый рынок: Те, кто работает официально, либо не имеют стабильного потока, либо задирают ценник на 80–200% выше. Плюс сложности с сертификацией и «Честным знаком».
Строить систему на «сером» рынке я не планирую, но и уходить в бюрократию на этапе MVP не готов. Сейчас задача — создать работающий прототип, который заменит ручной труд. Пока распродаю остатки и изучаю будущую схему с участием Честного знака, сертификатами, актами и т.п. К следующей закупке готовлю схему масштабирования через ИП или самозанятость.

2) Местные старожилы ненавидят посты с призывом "подписывайтесь на мой канал". Но к моему чату присоединилось более 50 человек, у меня случилось 3 интересных и целевых знакомства с разработчиком, продавцом товаров и продавцом паллет с товарами. Так что эти ненавистные приглашения работают как доступный нетворкинг, потому приходите в мой чат: t.me/skidsonchat ;)

3) В ресейле есть проблема - плохие фото. У мелких продавцов нет денег на студию, поэтому даже крутые вещи выглядят как ветошь и плохо продаются. Из-за низкой цены качество фото почти у любого продавца оставляет желать лучшего. Тут тоже мне помогает ИИ.

Решил с понедельника открыть сезон стримов на Ютубе. Идея банальная: показывать вживую, как я проектирую и вайбкодю пет-проект. Ну как пет-проект… В мае ему уже исполнится год и по архитектуре и функциям он разросся настолько, что уже приходится относиться к нему со всем уважением :)

Пошёл в ChatGPT, поделился идеей. «Идея замечательная!» — сказал чат и начал уже было расхваливать меня, но я его остановил. «Мне нужна помощь с OBS: хочу сделать в стриме плашку с информацией: кто я, что прямо сейчас делаю, ссылки, время, вот это всё». «Спокойствие, сейчас всё объясню!» — сказал ChatGPT — и именно с этого началась моя история, в которой я впервые за долгое время реально разозлился на ИИ.

Я перепробовал самые популярные приложения для изучения языков. В одних нельзя добавить нужную фразу, в других приходится вручную заполнять карточки с примерами предложений. Для редких языков вообще нет ничего нормального.

В итоге я сделал своё приложение, где попытался закрыть все эти боли. За 5 месяцев его скачали 1000+ человек.

Плохие новости для айтишников (не будет работы) и фаундеров (не будет экзитов)!

С начала года все обсуждают массовое падение капитализаций публичных SaaS-компаний, бизнес которых когда-то считался очень надежным: подписки, 80% маржа и рост 20+ лет.

Появился термин SaaSpocalypse, а журналисты, энтузиасты и болтуны это связывают с влиянием AI. Хотя реальность сложнее. 

TLDR: реальная причина - структурный кризис модели роста.

12 093 метода из 19 880 в моём проекте — ни одного комментария. Покрытие документацией — 39%.

Это не чужой легаси-код. Это мой собственный проект, который я пишу прямо сейчас. Я направил свой инструмент на самого себя и увидел то, от чего у любого техлида дёргается глаз: кодовая база растёт быстрее, чем документация. 1183 файла на Python. 480 коммитов за полгода. 21 аналитический сценарий, которые я наваял за это время. А документация покрывает меньше половины.

Новый разработчик приходит в проект, открывает src/workflow/scenarios/audit_composite.py — а там 6318 строк, 114 вызовов в другие модули, цикломатическая сложность 80. И задаёт первый вопрос: «Кто мне объяснит, как это работает?»

Раньше ответ был: «Спроси Мишу». Теперь — запрос к графу свойств кода. И я наконец-то могу заниматься своей работой, а не быть живой документацией.

Привет, меня зовут Константин, я backend-разработчик. В свободное время делаю продукты в Elevo.

При разработке сервисов база данных быстро перестаёт быть «просто таблицами» - это десятки сущностей, связи, схемы и данные, от которых зависит логика всего продукта. И всё это нужно держать в голове.

Проблема в том, что контекст не держится вечно. Переключился на другой проект, сделал паузу - и начинаешь терять детали. Возвращаешься и тратишь время на то, чтобы заново понять собственную же архитектуру.

Так появился Structly - простой инструмент, который позволяет видеть структуру базы прямо перед глазами и не терять контекст.

Хочу поделиться инструментом для создания или уточнения вашего ценностного предложения, но подробности позже, позвольте сохранить интригу. Будет интересно для основателей стартапов, маркетологов, продактов и продажников в малом/среднем бизнесе.

Давайте сначала посмотрим на то, как формируется ценностное предложение обычно - дешевле, быстрее, ну может немного улучшенного сервиса, и собственно все. Я не утверждаю, что так делают все, но так делает подавляющее большинство предпринимателей на отечественном рынке. И схема рабочая, абсолютно нечего возразить.

Теперь давайте пофантазируем: ...

Дальше в статье будет информация как можно сформировать или улучшить ваше ценностное предложение с помощью пирамиды потребностей человека от Маслоу, с пояснениями и примерами.

Я уже больше года работаю над проектом Language Dove, и наконец пришло время его монетизировать.

В этой статье - мой опыт с двумя платёжными сервисами: американским MoR (merchant of record) Paddle и интернет-эквайрингом от IDBank в Армении, а также технические детали интеграции с тем из них, который я в итоге выбрал.

Статья написана на основе интервью с К. Поздняковым, основателем производства когтеточек, Санкт-Петербург.

Первая статья про когтеточки на Хабр здесь. 

В 2020-м мой работодатель начал прижимать меня по условиям. Я забрал команду, снял цех в Петербурге и запустил своё производство когтеточек. Казалось бы, ничего сложного: картон, клей, люди, которые готовы пять тысяч раз в день повторять одни и те же операции. Склеил — 368 рублей себестоимость. Выставил на маркетплейс — продал за 1 450.

Первые годы с партнёром брали себе только на жизнь, всё остальное обратно в оборот. Продавали на Озоне, Вайлдберриз, грузили зоомагазины по всей стране. На четвёртый год делали 50 миллионов оборота в год, около 5 млн оставалось чистыми. На когтеточках из картона.

А потом за один год всё рухнуло. В прошлом году я подал на банкротство с долгом 7,5 миллиона. 

Хочу рассказать, как именно это вышло.

120 пользователей за неделю - из них 56% остались, а несколько человек начали присылать баг-репорты и списки фич в личку. Реальные цифры, ошибки которые нашли пользователи (а не я), и чек-лист для тех, кто планирует свой первый публичный запуск.

Пишу эту статью как основатель стартапа Авториза. И она не для того, чтобы донести какие-то особо ценные знания, а скорее, чтобы пригласить вас к диалогу. Я хочу понять - стоит ли этим вообще заниматься, нужно ли это людям, или это лишь мои фантазии - когнитивное искажение основателя. В самой статье я раскрываю идею проекта.

И я хочу обратиться к вам как профессионалам своего дела: А какие инструменты используете вы? Какие у вас возникают проблемы? Насколько быстро, дешево и просто вы их решаете?

10 новых российских продуктов для корпоративны рассылок в мессенджерах, инвентаризации товаров в розничных магазинах, создания микролендингов с управлением через телеграм и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!

Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.

В марте 2022 года Atlassian объявляют об уходе из России. Сначала останавливают продажи новых лицензий, потом перестают продлевать старые.

Россияне начали искать выход. Кто-то готовил обходные пути, кто-то взламывал лицензии через генератор на GitHub, кто-то регистрировал аккаунты через зарубежные филиалы. Много компаний мигрировали на отечественные аналоги.

До ухода Atlassian большинство российских компаний работали на их продуктах. Jira была дефолтным инструментом для разработчиков, Trello уже как синоним канбан-доски, а Confluence — единственная корпоративная база знаний, которая не вызывает отвращение.

Два студента из Австралии в 2002 году взяли $10 тысяч с кредитки и создали продукты, которыми через 20 лет пользуются миллионы команд по всему миру.

Сейчас расскажу, как Atlassian стала стандартом индустрии.

Канбан — это прекрасное изобретение. Большинство жизненных ситуаций не предполагают сложного процессного подхода и доска с карточками просто идеально помогает упорядочить реальность, сделать ее понятной и избавиться от лишнего. Цветные карточки и механика понятны даже детям.

Да Канбан не поддерживает сложных зависимостей и ветвления логики. Но реально... в 90% случаев — накладываешь этот метод на рабочую ситуацию и жизнь очевидно налаживается!

И проблема не в том, что Канбан имеет недостатки. Проблема в том, что за неимением нужных инструментов или в связи с незнанием, Канбан начинают применять там, где он не предназначен для использования. У людей загорается творческий огонек в глазах, берутся в руки палки, изолента и происходит победное натяжение совы на глобус. А потом такие художники еще и хвастаются на конференциях о том, как они внедрили CRM для управления производственными потоками...

Давайте пройдем по шагам, чтобы разобраться где, что и как происходит.

Начинается все с того, что у нас есть повторяющийся процесс со схожими операциями. К примеру, мы производим стандартную модель шкафа и каждый раз сборщики действуют по привычному сценарию. Вернее нам хотелось бы, чтобы они действовали в строгом соответствии с нужным алгоритмом и тогда качество производимых шкафов не будет плавать.

Квантовая механика — одна из самых успешных теорий в истории науки.
Она лежит в основе атомной физики, полупроводников, лазеров и современных квантовых технологий.

Однако спустя почти сто лет после её появления остаётся странная ситуация: мы умеем с высокой точностью рассчитывать результаты экспериментов, но до сих пор не до конца понимаем, что именно представляет квантовая теория?

Относится ли она к физической реальности «самой по себе» или к структуре условий, при которых наблюдаемые факты становятся возможными?

В этой публикации я предлагаю рассмотреть следующую гипотезу:

квантовая теория описывает не саму реальность, а условия и механизм, при которых наблюдаемая реальность возникает.

Connectix за время своего недолгого существования создала первую в мире массовую веб-камеру, заложила основу части современных IT-технологий и выиграла знаковое судебное дело, которое определило правила для индустрии эмуляции. Но ни одна из этих побед не спасла бизнес — каждый успешный продукт приходилось продавать более крупным игрокам, а компания в итоге прекратила существование. Рассказываем историю Connectix Corporation и почему она пришла к концу.

Научился программировать в 30 лет — и создал приложение для правительства Великобритании. Рассказываю всё: как найти идею, выбрать стек, использовать ИИ и продвинуть продукт без команды и бюджета.

На фоне ухода вендоров, усложнения госзаказа и перехода на отечественное программное обеспечение стоимость ошибки в договоре выросла кратно.

Рассмотрим почему ИТ-договор – это зона повышенного риска.

Практика арбитражных судов показывает, что отсутствие четкой юридической механики в ИТ-договоре ведет к миллионным убыткам, потере прав на код и многомесячным судам.

По данным Судебного департамента при ВС РФ, количество споров, связанных с созданием и использованием программ для ЭВМ, выросло за последние 3 года более чем на 40%.

В конце статьи рассматриваются нюансы, связанные с ИИ в договорах.

Почему большинство CRM не работают в автосервисах "Гараж", ?

Потому что их проектируют 30-летние разработчики,
а используют 45-летние мастера, в мазуте и информация о пк заканчивается на Скайпе.

Когда я взял в аренду автосервис, оказалось, что: весь учёт ведётся в блокноте и это норма у 80% автосервисов, сложные CRM никто не хочет открывать, интерфейс должен быть быстрее бумаги

Это история о демографии отрасли, UX для мастеров и попытке сделать CRM, которой реально будут пользоваться.

Представьте, что у вас всего неделя, чтобы сделать AI-продукт, который превращает рутинные учебные планы для международных экзаменов в персональные траектории для каждого ученика. При этом ваш бэкграунд больше в образовании и аналитике, чем в технической разработке. Звучит фантастически? Сейчас, когда интенсив закончился, мне и самому так кажется.

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Орлов. На AI Talent Camp я выступал в роли хастлера (AI-Product) команды ExamLab Bot и ожидал классический хакатон: собрать команду, получить дедлайны, сделать демо и разъехаться. На деле это оказался интенсив с быстрыми итерациями и постоянным общением с менторами. Нам всё время напоминали, что MVP — это не демка «на сцену», что мы отвечаем за полноценный AI-продукт, который будет нужно развивать. Поэтому мы с Дарьей Дмитриевой, которая выступала в роли хакера (LLM Engineer), и смогли сделать то, на что в продуктовой разработке уходят недели.