Створення MVP для фінансового планування: 30 днів розробки за допомогою ШІ, $127 затрачені ресурси та уроки, які дійсно мали значення

TL;DR: Я витратив місяць на створення інструменту фінансового радника для засновників за допомогою AI-асистованого кодування. Витратив $127 кредитів, зробив майже всі можливі помилки і отримав підтвердження цінності в $50 на місяць від одного засновника. Головний урок: AI швидкий, але погано працює з точністю. Менше виявилось більше, ніж я будь-коли очікував.

Проблема, яку варто вирішити

Я працюю з засновниками вже роками. Бачив, як одна й та сама сцена повторюється знову і знову: венчурний капіталіст питає “а що, якщо відтік знизиться на 2%?”, і обличчя засновника стає порожнім. Його відповідь ховається десь у 47-вкладковому Excel-кошмарі. Момент зустрічі втрачає динаміку. Засновник витрачає години на відновлення формул. Клітинки ламаються. Кругові посилання руйнують усе.

Головне розчарування, яке я постійно чув: “Я колись створював фінансову модель. Коли вони просили змінити один сценарій, мені доводилося переробляти все заново.”

Більшість стартапів на ранніх етапах досі використовують таблиці. Більшість засновників їх ненавидять. Тому я вирішив перевірити, чи може AI допомогти їм уникнути цієї пастки.

Створення без плану: перші два тижні

Тиждень 1: Як оптимізм стає дорогим

Я занурився, впевнений, що це займе 2-3 тижні. Бачив, як інфлюенсери AI роблять це здавалося б тривіальним у соцмережах, так?

Мій початковий план був такий:

• AI-управління фінансовим кабінетом з реальним часом синхронізації
• Інтеграція з QuickBooks і Stripe
• Планування сценаріїв з експортами для інвесторів
• Все за тижні, а не місяці

Реальність мала інші плани.

Вартість нечітких інструкцій

Моя перша помилка — я вважав, що AI-агент може робити кілька задач одночасно. Я надіслав три запити, поки він ще працював над попереднім:

• “Зроби панель чистішою”
• “Додай темний режим”
• “Виправ помилку обчислень”

AI одночасно обробив усі, заплутався і створив щось, що не зробило жодної з них добре. Це коштувало мені 6 відкатів, 3 години налагоджень і $23 кредитів. Я міг би зекономити ці витрати, просто почекавши.

UI, що все зламало

Я попросив AI “додати нічний режим”. Він зробив 47 змін. Результат: білий текст на білому фоні, невидимі кнопки, повний колапс інтерфейсу. Три дні підбору шрифтів і фонових кольорів навчили мене, що складність UI зростає швидше, ніж очікуєш.

Магічне відкриття

Потім я знайшов фразу, яка все змінила: “Не внось жодних змін без підтвердження мого розуміння.”

Ця одна інструкція могла б заощадити мені понад $50. Вона змушувала AI пояснювати свій підхід перед виконанням, виявляючи непорозуміння до того, як вони з’їли кредити.

Тиждень 2: Коли подорожі гальмують прогрес

Створення з аеропортів у Японії навчило мене скромних уроків:

• WiFi у готелі + розробка на Replit = постійне розчарування
• Відлагодження помилок TypeScript на мобільному майже неможливо
• Кнопка відкату стає твоїм найкращим другом

Я обрав TypeScript, думаючи, що це “сучасний вибір”. Погана ідея. Це мова, яку я справді не розумію. Коли фінансові формули ставали складними, я витрачав більше часу на боротьбу з синтаксисом, ніж на створення функцій. Приклад: простий розрахунок runway зайняв 2 години, бо TypeScript постійно скаржився на типи.

Порада майбутнім розробникам: Обирайте мову, яку ви дійсно розумієте. Навчальна плата не варта того, щоб прототипувати.

До 15-го дня кредити на Replit почали танути. Перший тиждень коштував $34. Другий — $93. Кожна ітерація — зміна, тест, відкат, спроба знову — з’їдала $2-5. Я ввів нове правило: $40 максимум на тиждень або зупинитись і переосмислити, чому я так багато витрачаю.

Момент, коли все змінилося: відгуки користувачів на тижні

День 17: пошук тестувальників

Я опублікував у Slack-каналах засновників: “Створюю інструмент фінансового планування, що не гівно. Потрібен критичний фідбек.”

Тиша.

Але я наполегливо продовжував. Згодом один друг і два засновники погодилися протестувати. Їхній фідбек був жорстким і відкрив очі.

День 18-20: Скромна правда

Проблема №1: мої розрахунки були неправильними на 20%

Вартість залучення клієнта у засновника показала $47 коли мала бути $58.75. Ця похибка могла зруйнувати їхню презентацію Series A. Причина: я попросив MistralAI “розрахувати вартість залучення клієнта” з нечіткими інструкціями. AI зробив припущення щодо методології. Іноді він інтерпретував “відтік” як місячний, іноді — як річний. Послідовність зникла.

Проблема №2: великі моделі ламали експорт

Що більше 50 рядків — викликало переповнення пам’яті.

Проблема №3: основна функція була захована

Засновники найбільше хотіли розрахунок runway. Я заховав його на третій сторінці. Вони мусили пройти через п’ять сторінок, щоб знайти потрібне.

6-годинна сесія налагодження

Розрахунки LTV/CAC залишалися постійно неправильними. Шість годин пошуку виявили проблему: MistralAI інтерпретував “місячний відтік” як “річний” у деяких сценаріях і навпаки. Коли я просив “життєву цінність клієнта”, він робив приховані припущення.

Поганий запит: Обчисліть LTV

Гарний запит: