Создание MVP для финансового планирования: 30 дней разработки с помощью ИИ, $127 затраты и уроки, которые действительно имели значение

TL;DR: Я потратил месяц на создание инструмента финансового советника для основателей с помощью AI-ассистированного кодирования. Израсходовал $127 кредитов, совершил почти все возможные ошибки и в итоге получил подтверждение стоимости $50 в месяц от одного основателя. Настоящий урок: AI отлично справляется с быстротой, но испытывает трудности с точностью. Меньше иногда значит больше, чем я ожидал.

Проблема, которую стоит решить

Я работаю с основателями уже много лет. Я видел, как одна и та же сцена повторяется снова и снова: венчурный капиталист спрашивает «что если отток снизится на 2%?» и лицо основателя становится пустым. Его ответ где-то в 47-табличной Excel-адской книге. Момент встречи умирает. Основатель теряет часы на перестройку формул. Ячейки ломаются. Циклические ссылки всё ломают.

Основное разочарование, которое я постоянно слышал: «Я однажды построил финансовую модель. Когда их попросили изменить один сценарий, мне пришлось переделывать всё.»

Большинство стартапов на ранней стадии всё ещё используют таблицы. Большинство основателей их ненавидит. Поэтому я решил проверить, сможет ли AI помочь им выбраться из этой ловушки.

Создание без чертежа: первые две недели

Неделя 1: Как оптимизм становится дорогим

Я погрузился в работу, уверенный, что это займёт 2-3 недели. Я видел, как инфлюенсеры по AI показывают, что это тривиально в соцсетях, верно?

Мой первоначальный план выглядел так:

• AI-управляемый финансовый кокпит с синхронизацией в реальном времени
• Интеграция с QuickBooks и Stripe
• Планирование сценариев с экспортами для инвесторов
• Всё за недели, а не за месяцы

Реальность оказалась другой.

Стоимость расплывчатых инструкций

Моя первая ошибка — я воспринимал AI-агента как способ делать несколько задач одновременно. Я отправил три запроса, пока он ещё работал над предыдущим:

• «Сделай панель более чистой»
• «Добавь тёмный режим»
• «Исправь баг с расчетами»

AI одновременно обработал все три, запутался и создал что-то, что не делало ничего хорошо. Это стоило мне 6 откатов, 3 часа отладки и $23 кредитов. Я мог бы сэкономить все эти расходы, просто подождав.

UI, который всё сломал

Я попросил AI «добавить ночной режим». Он сделал 47 изменений. В результате: белый текст на белых фонах, невидимые кнопки, полный крах интерфейса. Три дня на подбор шрифтов и фонов научили меня, что сложность UI растёт быстрее, чем я думал.

Волшебное открытие

Затем я нашёл фразу, которая всё изменила: «Не вносите никаких изменений без подтверждения моего понимания.»

Эта одна инструкция могла бы сэкономить мне $50+. Она заставляла AI объяснять свой подход перед выполнением, что помогало ловить недоразумения до того, как они сожгут кредиты.

Неделя 2: Когда путешествия замедляют прогресс

Работа из аэропортов в Японии дала мне скромные уроки:

• WiFi в отеле + разработка на Replit = постоянные разочарования
• Отладка ошибок TypeScript на мобильном почти невозможна
• Кнопка отката становится твоим ближайшим другом

Я выбрал TypeScript, думая, что это «современный выбор». Плохой ход. Это язык, который я плохо понимаю. Когда формулы для финансовых расчетов стали сложными, я тратил больше времени на борьбу с синтаксисом, чем на создание функций. Например, простая расчетная модель для runway заняла 2 часа, потому что TypeScript постоянно жаловался на несоответствия типов.

Совет будущим разработчикам: выбирайте язык, который вы действительно понимаете. Учебная плата не стоит того, когда вы делаете прототип.

К 15 дню кредиты на Replit истощались. Первая неделя обошлась в $34. Вторая — в $93. Каждая итерация — изменение, тест, откат, повтор — стоила $2-5. Мне пришлось ввести новое правило: $40 максимум за неделю или остановиться и подумать, почему я так много трачу.

Момент, когда всё изменилось: отзыв пользователей на неделе

День 17: Поиск тестеров

Я разместил объявление в Slack-каналах основателей: «Создаю инструмент финансового планирования, который не отстой. Нужна критическая обратная связь.»

Тишина.

Но я не сдался. В конце концов, один друг и два основателя согласились протестировать. Их отзывы были жёсткими и поучительными.

День 18-20: Скромная правда

Проблема №1: мои расчёты были ошибочны на 20%

Стоимость привлечения клиента у одного из основателей показывала $47 , когда должна была быть $58.75. Эта погрешность могла бы разрушить их презентацию Series A. Виновник: я попросил MistralAI «рассчитать стоимость привлечения клиента» с расплывчатыми инструкциями. AI делал предположения о методологии. Иногда оно интерпретировало «отток» как ежемесячный, иногда как годовой. Последовательность исчезла.

Проблема №2: большие модели ломали экспорт

Что более 50 строк — вызывало переполнение памяти.

Проблема №3: основная функция была спрятана

Основатели больше всего хотели расчет runway. Я спрятал её на три экрана глубже. Им приходилось проходить через пять страниц, чтобы найти нужное.

Шестичасовая сессия отладки

Расчёты LTV/CAC оставались постоянно неправильными. Шесть часов поиска выявили проблему: MistralAI интерпретировал «ежемесячный отток» как «годовой отток» в некоторых сценариях и наоборот. Когда я просил «рассчитать пожизненную ценность клиента», оно делало скрытые предположения.

Плохой запрос: Рассчитай LTV

Хороший запрос: