Strategix AI: как мы строили платформу — разбор кейса Перейти к содержимому
+7 (920) 556-26-91 пн–пт: 10:00–19:00 (МСК)
Проконсультироваться Обсудить задачу

Кейсы

Strategix AI: как мы строили платформу и что получилось

Разбор кейса Strategix AI: девять модулей платформы, запуск за три недели вместо пяти, более 500 пользователей и решения, которые определили результат.

Strategix AI: как мы строили платформу и что получилось

Короткий ответ: Strategix AI — веб-платформа искусственного интеллекта для анализа рынка, расчёта юнит-экономики и подготовки инвестиционных материалов. По договору на разработку отводилось пять недель; рабочая версия была передана заказчику за три, а продажи открылись на два месяца раньше плана. По данным заказчика, платформой пользуются более 500 человек, независимый аудит кода отметил сопровождаемость решения.

Полное описание проекта со скриншотами интерфейса — в кейсе Strategix AI — платформа для бизнеса. Ниже разбор: что именно было сделано, какие решения оказались ключевыми и что обычно упускают в похожих проектах.

Задача

Заказчику требовалась работающая платформа, а не прототип: продукт должен был принимать пользователей, считать экономику и готовить документы для инвесторов. При этом сроки были жёсткие — пять недель по договору, и любая задержка означала сдвиг запуска продаж.

Сложность добавлял объём: девять модулей, каждый из которых решает самостоятельную задачу, но при этом должен работать в едином интерфейсе и опираться на общие данные пользователя.

Что вошло в платформу

Модуль Что делает
Чат-эксперт Четыре режима: критический разбор идеи, подготовка к инвесторам, тренировка питча, бизнес-консультант
Генератор идей Предложения по навыкам, интересам и стартовому бюджету пользователя
UnitMaster Pro Юнит-экономика по стадиям «идея / нет продаж» и «первые продажи»: средний чек, частота, LT, COGS, CAC, постоянные расходы, сценарии чувствительности
Финансовая модель Таблицы прогноза, дополняющие расчёт юнит-экономики
Исследования рынка Отчёты по открытым источникам — Росстат, ФНС, ФТС, госзакупки — в четырёх форматах: от выжимки примерно на 19 страниц до полного тома 150+ страниц
Документы Бизнес-план, pitch deck, юридические документы
Генератор MVP Каркас минимального продукта по описанию идеи
Личный кабинет Боковая навигация, карточки модулей, индикатор состояния API, тёмная и светлая темы, вход по электронной почте и через Яндекс, VK, Mail.ru

Как это делалось

Ключевое решение было не техническим, а организационным: мы отказались от длинного подготовительного этапа и начали с каркаса, в котором каждый модуль появляется как работающая часть, а не как раздел документации. Это позволило показывать заказчику результат каждую неделю и менять приоритеты по ходу, не переделывая сделанное.

Второе решение касалось расчётов. UnitMaster Pro — самый ответственный модуль платформы: если он считает неверно, пользователь принимает решения на основе ошибочных цифр. Поэтому расчётная логика вынесена в отдельный слой с прозрачными формулами и сценариями чувствительности, а не размазана по интерфейсу. Проверить результат можно, разобрав его по шагам.

Третье — работа с внешними данными. Исследования рынка собираются из открытых источников, и здесь важна не скорость генерации текста, а проверяемость: каждый отчёт опирается на конкретные источники, а не на общие соображения модели.

Результат

Показатель Значение
Рабочих модулей 9
Срок по договору 5 недель
Фактическая передача 3 недели
Пользователей более 500 (по данным заказчика)
Продажи открыты на два месяца раньше плана
Независимый аудит кода отмечена сопровождаемость решения

Отдельно стоит отметить последний пункт. Сопровождаемость редко упоминается в отчётах о запуске, но именно она определяет, сколько будет стоить развитие продукта в следующие годы. Код, который можно читать и расширять, дешевле в поддержке — это и подтвердил независимый аудит.

Что обычно упускают в похожих проектах

  • Расчётную логику прячут в интерфейс. Формулы, разбросанные по обработчикам кнопок, невозможно ни проверить, ни изменить без риска сломать соседнее.
  • Делают все модули сразу «до конца». Последовательный запуск рабочих версий даёт обратную связь раньше, чем параллельная полировка.
  • Не думают о проверяемости данных. Отчёт, который нельзя проверить по источнику, не вызывает доверия и не используется.
  • Забывают про вход и права. Аутентификация через несколько провайдеров и разграничение доступа — не деталь, а часть продукта.
  • Считают дату передачи концом проекта. После запуска начинается развитие: нагрузка, новые модули, доработки по обратной связи.

Итог

Проект показал закономерность, которая повторяется: срок сокращается не за счёт скорости написания кода, а за счёт отказа от лишнего объёма на первом этапе и прозрачной архитектуры расчётов. Если вы разрабатываете похожий продукт — платформу, сервис или внутренний инструмент, — посмотрите на разработку MVP и SaaS и на внедрение AI-ассистентов.