SaaS / S+S *

Основные игроки рынка GenAI совершили фундаментальную продуктовую ошибку. Продавая доступ к API разработчикам, они одновременно копируют лучшие сторонние юзкейсы в свои подписочные продукты - и тем самым каннибализируют собственный API-бизнес и душат конкуренцию на рынке. В статье разбираю, почему текущая двойная модель монетизации (подписка + pay-as-you-go) вредит индустрии, и выдвигаю гипотезу: за токены должен платить пользователь, а не разработчик. Объясняю, как такой сдвиг вернул бы рынку здоровую конкуренцию и дал бы шанс соло-фаундерам и небольшим командам.

Некоторое время назад я был участником команды, реализующей решение, на базе которого можно развернуть internal development platform. В первую очередь мы ориентировались на крупный enterprise с командами разработки от 150 человек, которым важны унификация, контроль, снижение когнитивной нагрузки на команды, безопасная разработка и т.д. Сегодня же хотел бы поделиться своими рассуждениями о платформах разработки немного под другим углом — не с учётом команд и процессов разработки (IDP всё-таки заточены в первую очередь решать проблемы в этой области), а с точки зрения зрелости самого разрабатываемого решения. 

Эта статья — попытка порассуждать о существующих платформах разработки для самых маленьких и не только через призму эволюции создаваемого продукта в контексте его постепенного развития от прототипа до полноценного Enterprise-решения с сотнями клиентов. Разберу какие решения могут быть использованы на том или ином этапе развития, сделаю небольшой вывод и задам свои вопросы.

Монетизация AI-сервиса — это не просто выбор тарифа! В отличие от классического SaaS, где себестоимость пользователя почти не зависит от активности, в AI каждый запрос стоит денег: инференс модели, GPU, API, время выполнения.

Чем больше пользователь использует продукт, тем выше расходы — и если модель оплаты не связана с использованием, экономика быстро перестаёт сходиться...

В статье разбираем, как устроены подписка, usage и кредиты, и что и кому выбрать

Привет, Хабр. Меня зовут Дима, я делаю WebAsk - конструктор опросов и тестов. Четыре года назад я писал тут про тотализатор на коленке, спагетти-код из 5к строк и борьбу с мобильным скроллом.

Но сегодня не про это. Сегодня - как мы дали нейронкам прямой доступ к нашему сервису через MCP, какие грабли собрали по дороге и что из этого получилось

Скажу сразу: я работаю в компании, которая делает этот продукт. Предвзятость есть и никуда не денется. Но я использую Privacy Box в настоящих клиентских проектах. Не для демонстраций и не в учебных примерах, а на реальных задачах, где ошибка стоит денег.

Расскажу не «что появилось», а что я уже применяю, и что из этого вышло. 

Привет! Меня зовут Леонид Плетнев, я бизнес-партнер по информационной безопасности в 1С-Битрикс. 

Современные онлайн-сервисы по автоматизации бизнеса позволяют быстро создать портал и получить полезную функциональность: мессенджер, видеозвонки, совместная работа с документами, CRM, ИИ-помощник и многое другое. Вы получаете доступ к инфраструктуре и функционалу, не думая о серверах и обновлениях. Вендоры прикладных облачных решений обычно обеспечивают легкий старт - пять минут и кажется, что информационная система готова к работе. Но так ли это на самом деле? 

Сентябрь 2025, шёл шестой год в роли мобильного разработчика, пишу приложение для туроператора Biblio Globus. В один день в общем чате CEO спрашивает «Кто что знает про GEO?» — с этого момента у меня периодически начал подогреваться интерес к этой аббревиатуре, позже я провёл небольшой локальный технический аудит фронтенда и в тихие вечера садился создавать свой продукт. Вовлеченность в рабочие процессы падала, в декабре увольнение по соглашению сторон и я ушёл в фулл‑тайм разработку. Сейчас работа над продуктом поднимает меня рано утром и укладывает ночью. Откуда появился такой интерес? — не знаю, возможно оттуда, откуда и интерес к самим нейросетям (начал пользоваться ChatGPT с момента первых новостей о нем, а с марта 2025 являюсь постоянным ежедневным пользователем Claude).

Миссия платформы — дать бизнесу инструмент который возьмет всю работу с видимостью бренда в нейросетях на себя. Из этой потребности бизнеса родился термин GEO (Generative Engine Optimization) — оптимизация под генеративные движки.

В индустрии проектирования, строительства и управления недвижимостью сегодня много говорят о «цифровизации», «информационном моделировании», о использования в работе «BIM / ТИМ — моделей», о формировании «Цифрового двойника (Digital Twin)». Однако термины BIM (Building Information Modeling) / ТИМ (Технология Информационного Моделирования) и Цифровой двойник (Digital Twin) часто используются как синонимы, что является не совсем верным. Для участников проекта объекта капитального строительства (ОКС), заказчика, инвестора и главное, для службы эксплуатации понимание этой разницы — вопрос не терминологии, а миллионов рублей сэкономленного бюджета и часов простоя в случае использования их в своей работе, но шума обсуждений много, как понять что использовать?

В этой статье я разберу, что есть что, в чем разница и почему переход от BIM / ТИМ - моделей к цифровому двойнику важен для жизненного цикла (ОКС).

TLDR: https://semagram.io/

Всё началось с того, что меня сократили на работе, и я несколько месяцев подряд не мог найти новую работу. Так получилось, что крупнейший работодатель региона Amadeus (хотя я работал даже не там) - решил заморозить найм и тоже сократить добрую часть консультантов именно в тот момент, когда я отрицательно трудоустроился. В итоге на рынке высвободилась большая масса айти-специалистов, которую не могли трудоустроить другие компании (а кто-то из них, возможно, и сам напрягся “а? Amadeus сокращает найм и внедряет ИИ? На всякий случай тоже заморозим найм”). Я оказался в общей массе.

Так что параллельно с прохождением немногочисленных собеседований я начал думать о том, какие бы проекты запилить. Во-первых, продолжить обновлять свой опыт в резюме, пусть и немного в другом разделе. Во-вторых, а вдруг, мало ли что может случиться.

Я брейнштормил идеи с ИИ, первые проекты были не особо примечательными...

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей, и я фулл-стек-разработчик. Недавно я выпустил свой pet-проект Roomify — веб-приложение, которое превращает обычный план помещения в фотореалистичный 3D-рендер за несколько секунд. В этой статье я хочу рассказать, как всё устроено под капотом: от выбора технологий до интеграции с AI и облачной платформой Puter.

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?

Грязные данные в CRM — это всегда дубли, ошибки в рассылках и «кривая» аналитика. В статье рассказываю, как я реализовал API для автоматической нормализации телефонов, email и имен на FastAPI, и почему простая проверка регулярками не заменяет систему оценки качества данных (QC).

Когда фаундеры говорят «мне нужен маркетолог», каждый из них имеет в виду что-то своё. Одни ждут человека, который будет верстать лендинги и писать тексты для рассылок. Другие — того, кто разберётся с позиционированием и брендом (“У  нас же продукт, а любому продукту нужен бренд”). Третьи вообще не уверены, чем PMM отличается от обычного маркетолога.

Вы спросите — в чём проблема? Проблема в том, что в большинстве определений, которые можно найти в интернете по запросу “product marketing” упускается ключевой момент: продуктовый маркетолог должен знать кому компания продаёт продукт не хуже, чем сейл или фаундер. А часто — даже лучше них.

Разберём, почему традиционный подход к продуктовому маркетингу устарел и как правильно выстроить маркетинг SaaS продукта.

Всем привет! Это моя первая статья на Хабре и я надеюсь и рассчитываю на вашу критику, дельные замечания, внимание и аплодисменты. Сим я начинаю серию статей посвящённых тому как создавать SaaS продукты, как подбирать нишу, как его собственно программировать и отлаживать, как выводить на рынок и всё в таком духе. Поделюсь своим опытом, так сказать.

Эта статья (и несколько последующих) будет посвящена сугубо технической части вопроса. Я расскажу о своём шаблоне для разработки и тестирования MVP, который ускоряет дело. Он у меня появился потому, что я любитель экспериментов и много раз делал разные микропроекты — боты, игры, сайты, парсеры и тому подобное В какой‑то момент я заметил что таскаю между проектами один и тот же кусок кода, который здорово ко всему подходит и с которого начинается каждый мой новый проект.

Итак, вашему внимаю представляю МЕГА ШАБЛОН УДОБНОГО БЫСТРОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ

«Чем же он так хорош?», спросите вы. И правильно сделаете что спросите! А я вам отвечу.

Раньше product market fit воспринимали как финишную черту: если первые клиенты пошли, масштабируйся за счет рекламы или найма новых сотрудников и катайся, как сыр в масле, несколько лет. 

Сейчас в AI-компаниях (не путать с теми, кто считает себя такими после внедрения Алисы в личном кабинете🙂, а нормальных, таких как Replit, Cursor, Lovable и других) основа продуктовой ценности пересматривается чуть ли не каждую неделю.

Получается, не «достиг первых продаж и занял долю рынка», а борьба локтями на беговой дорожке: если перестал двигаться — мигом откатился назад.

С 1 марта 2026 года автоматические списания по подписке возможны только при действующем согласии пользователя. Если клиент отказался от использования платёжных данных, продолжать списания запрещено — даже при активной подписке.

В статье — какие изменения вводит 376-ФЗ и что необходимо проверить в продукте и процессах, чтобы избежать возвратов и штрафов.

Это кейс о комплексном подходе: как одновременно думать про backend, DevOps, продукт, UX и бизнес-метрики. О том, как делать продукты, держа в голове всю картину сразу.

Три недели назад у меня была проблема: найти билеты на Бали для 5 человек с гибкими датами и определённой длительностью поездки. Агрегаторы не справлялись — приходилось проверять комбинации вручную.

На сегодняшний день у меня работающий продукт: телеграм-бот, который проверяет 1000+ комбинаций маршрутов в час, находит билеты с экономией до 52% и уведомляет пользователей в нужный момент.

Что между этими точками:
• Эксперимент "весь код пишет AI" (Claude справился на 90%)
• Обход защитных механизмов сайтов и реверс-инжиниринг API
• Построение аналитики с метриками CTR, retention, воронками

Спойлер: билет туда-обратно может быть на 40% дешевле суммы двух билетов в один конец

Всем привет. Всю свою жизнь я был бэкенд-инженером.

Ещё я много лет фанател от обучения через Anki. Я использовал Anki, чтобы освежать знания и готовиться к собеседованиям. Но мне было тяжело заставить себя генерировать качественные карточки и повторять их каждый день.

Поэтому, когда ИИ-агенты стали достаточно умными, я решил создать Telegram-бота, который будет создавать для меня качественные флэшкарты, отправлять их мне по расписанию и помогать с обучением.

А потом я решил сделать из этого “по-быстрому” свой первый SaaS (ведь с ИИ будет легко из прототипа сделать Production ready сервис? - думал я). И, конечно же, потратил кучу времени, денег и нервов.

Meta Description: Сравнение подходов к лидогенерации в Telegram: массовые рассылки и AI-таргетирование. Данные, конверсии, риски бана, архитектура фильтрации.

Всем снова привет! В прошлом году мы сравнивали решения для транскрибации речи, и с тех пор многое изменилось. Большинство провайдеров выпустили новые модели, много у кого появились новые фичи, и я решил обновить статью. Если вы - бизнес и вам нужен надежный API, или если вы просто энтузиаст, и вам интересно подобрать решение для себя, добро пожаловать!