ChatGPT не должен был стать частью уикенда. У основателя был грубый набросок, два свободных дня и отсутствие бюджета на разработчиков. Тем не менее, используя ChatGPT в качестве генератора подсказок и опираясь на несколько удачных трюков с программным обеспечением, он создал MVP за 48 часов и привлек 23 платных бета-пользователя. Это была не удача. Это была точность с языковыми моделями, отношение к искусственному интеллекту как к партнеру, а не как к шуму.

Как ChatGPT захватил белую доску

Основатель уже пробовал: липкие заметки, доски Figma, полуфабрикатные спринты. Все они рушились под одним и тем же весом - отсутствием четкой спецификации. ChatGPT перевернул эту ситуацию. Написав структурированные подсказки, основатель получил брифы продуктов, наброски API и даже таблицы задач, готовые для Notion.

Пример подсказки:
Контекст: Основатель SaaS на ранней стадии, у него есть один уикенд на создание MVP.
Задача: Сгенерировать бэклог функций с четкой маркировкой приоритетов.
Ограничения: ≤12 функций, маркировка как Must/Should/Could, исключить расплывчатые формулировки.
Выходные данные: Таблица: Характеристика | Приоритет | Затраты (в часах) | Владелец (если он один).

Полученный результат стал рабочим бэклогом. Вместо того чтобы метаться между инструментами, у него появилась конкретная карта.

Подсказки ChatGPT, ускоряющие кодирование

После того как функции были зафиксированы, следующим препятствием стало создание кодовых лесов. ChatGPT создал стартовые файлы за несколько минут. Никакого копирования шаблонов, только понятные модули, которые основатель мог вставить в свой редактор.

Пример подсказки:
Контекст: Основатель-одиночка, стек Python + FastAPI.
Задача: Создать конечные точки для регистрации/входа пользователей и CRUD для "Проектов".
Ограничения: Только FastAPI, SQLAlchemy; исключить дополнительные библиотеки аутентификации.
Выходные данные: Дерево папок с Python-файлами, каждый из которых содержит заглушки функций и документацию.

Эта структура оказалась быстрее, чем вытягивание шаблонов с GitHub. Два часа сэкономлено, только за счет сокращения времени на "с чего начать?".

ChatGPT в качестве копировальной стойки для регистрации пользователей

Продукт не будет продаваться, если пользователи не смогут его понять. Основатель компании снова использовал генератор подсказок - на этот раз для электронных писем и подсказок при входе на сайт.

Пример подсказки:
Контекст: SaaS для небольших агентств, стартовый тарифный план $29/мес.
Задача: Написать последовательность электронных писем (3 сообщения).
Ограничения: Разговорный тон, <120 слов в каждом, никаких "революционных" или AI-клише.
Выходные данные: Таблица: День | Тема | Тело письма.

Письма загружались в инструмент в течение часа. Переходы по ссылкам из первой партии: 46%.

Цифры, которые действительно имеют значение

До ChatGPT: шесть недель на разработку, $5-10 тыс. расходов на фриланс, ничего не подтверждено.
После ChatGPT: 48 часов, <$100 затрат на инфру, 23 бета-пользователя заплатили по $29. $667 MRR за выходные.

Старая и новая таблица

Метрика

Старый подход

С генератором подсказок ChatGPT

Скорость

6 недель

48 часов

Ошибки

Частые, неясные

Снижение количества ошибок благодаря структурированным подсказкам

Стоимость

$5-10k бюджет на разработку

<$100 инфры

Стресс

Постоянные блокировки

Четкие дальнейшие шаги каждый час

Валидация

Нет

23 платных бета-пользователя

Chatronix: Мультимодельное сокращение

На полпути основатель наткнулся на еще одну стену: сравнение. Был ли бэкграунд ChatGPT лучше, чем то, что предложили бы Клод или Джемини? Переход между вкладками был беспорядочным. Тут на помощь пришел Chatronix.

Он загрузил тот же запрос в Chatronix - и в одном чате увидел результаты работы ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, Perplexity AI и DeepSeek. Десяти бесплатных запусков было достаточно, чтобы проверить каждое предположение.

Функции, совпадающие с моделями, сразу попадали в сборку. Отклонения были отложены. Режим Turbo Mode объединил шесть ответов в один идеальный ответ, что сократило время переписывания вдвое.

И самое главное: Библиотека подсказок. Вместо того чтобы набирать текст заново, основатель сохранял рабочие подсказки, помечал их "Сборка MVP" и запускал заново одним щелчком мыши. Избранные подсказки и копия онбординга всегда были под рукой.

👉 Попробуйте сделатьто же самое здесь: Chatronix

Полная подсказка для плана запуска MVP

Вот именно такая подсказка, которую профессиональный подсказчик передал бы основателю, работающему над сборкой в выходные.

Контекст: Основатель SaaS в одиночку, 48 часов на создание MVP для пользователей ранней бета-версии.
Входы/артефакты: Краткое описание идеи (2 предложения), целевая персона (1 предложение), технологический стек (список).
Роль: Выступать в роли старшего менеджера продукта + технического лидера.
Задача: Составить 48-часовой план запуска с бэклогом функций, этапами кодирования, сценариями тестирования и точками контакта с пользователями.
Ограничения: Ограничьте количество функций до ≤12; временные блоки ≤6 часов; формулировки должны быть четкими и сфокусированными на задачах; исключите клише; предполагается отсутствие внешней команды.
Стиль/голос: Структурированный, краткий, действенный. Никакой пушистости.
Схема вывода: Таблица с колонками - Часовой блок | Задача | Поставляемый продукт | Инструмент/Фреймворк | Критерии приемки.
Критерии приемки: Каждый результат должен быть тестируемым (например, "конечная точка регистрации работает в Postman", "письмо о регистрации правильно отображается в Gmail").
Постпроцесс: Сгенерируйте контрольный список для основателя, чтобы отметить прогресс; отметьте любую задачу, выполняемую более 6 часов.

Этот запрос не генерирует расплывчатые "идеи". Она создает поминутный план, который основатели могут выполнить.

Почему это работает

Это не "волшебство ИИ". Это была дисциплина с помощью подсказок. ChatGPT стал сооснователем, но только потому, что основатель спрашивал его как профессионал - контекст, ограничения, схема вывода.

Через два дня MVP заработал. Появились платные пользователи. Доказательство приземлилось. Для основателя это не шумиха. Это выживание.