Методология Rapid AI-Driven SaaS Build (RADS Build)
по созданию MVP SaaS-продукта за выходные с использованием ИИ инструментария
🎯 Цель:
Создать рабочий SaaS-прототип (MVP) за 48–72 часа, используя связку ИИ-инструментов и автоматизированных Dev-платформ. Методология основана на пошаговом применении ролевых GPTs-агентов, поисковых ИИ и генеративных платформ.
📍 Этап 1: Генерация идеи и фиксация проблемы
Источники инсайта:
- Почтовые рассылки, LinkedIn, Telegram-каналы, X (Twitter)
- Запросы и паттерны от клиентов/партнёров
- Внутренние обсуждения и боли коллег
- Предиктивные модели трендов / аналитика
Цель: Выявить потенциально жизнеспособную бизнес-проблему или возможность, решаемую через SaaS.
📍 Этап 2: Анализ рынка и конкурентного ландшафта
Инструменты "AI Deep Research":
- "Gemini"
- "Perplexity Pro"
Действия:
- Формирую multi-query поисковые цепочки (по проблеме, сегменту, аналогам).
- Получаю сводку ключевых конкурентов, продуктов, функционала, цен, подходов.
- Фиксирую уникальные фичи, стратегические преимущества и пробелы в нише.
Выход: карта конкурентов + первые гипотезы УТП и позиционирования.
📍 Этап 3: Валидация идеи и первичный анализ
Инструменты:
- "ChatGPT"
- Ролевые GPTs-агенты (с настройкой поведения: UX-эксперт, инвестор, B2B-продакт и т.п.)
Действия:
- Презентую идею ИИ и прошу «допросить» меня по 20+ критическим вопросам: для кого продукт? есть ли платёжеспособный сегмент? как выглядит MVP? какие барьеры внедрения?
- GPT-агенты уточняют параметры, риски, канал дистрибуции и сегментацию.
Выход: критически очищенная и уточнённая идея + перечень рисков.
📍 Этап 4: Создание базового PRD (Product Requirements Document)
Инструменты:
- ChatGPT / Claude / GPTs Builder
Действия:
- На основе проработки генерируется 1-страничный план продукта, включающий: ЦА и юзкейсы список ключевых фич критерии MVP метрики успеха
- Формируется внутренний блок требований и целей для UI/UX.
📍 Этап 5: Проектирование интерфейса и пользовательских сценариев
Инструменты:
- ChatGPT + GPTs-UX агент
- v0.dev (или Uizard, Locofy, Pagemaker, Gooey.AI)
Действия:
- GPTs-агент декомпозирует интерфейс на UI-модули и user flow.
- Строятся базовые wireframes с пояснениями логики страниц.
- Для каждого модуля формируется GPT-промпт для генерации в v0.dev.
📍 Этап 6: Генерация и сборка UI
Инструменты:
- v0.dev
Действия:
- Ввожу промпты, полученные от GPTs, в v0.dev.
- Итеративно корректирую интерфейс: структура, логика переходов, фичи.
- Собираю все экраны и UI-компоненты в единую front-end структуру.
Выход: готовый интерфейс, доступный для скачивания в виде кода (React, HTML/CSS и др.)
📍 Этап 7: Генерация backend-заглушек и документации
Инструменты:
- ChatGPT + GPT Dev-Assistant
- Cursor, VS Code + Copilot, AI DevOps платформы (Replit, Codestral, Firecrawl)
Действия:
- Генерирую README.md с описанием продукта, структуры и запуска.
- По каждому компоненту создаются заглушки для backend API, БД и логики.
- Подключаю GPT-агента как Dev Co-Pilot, чтобы внедрить базовые CRUD-операции, интеграции, Auth и пр.
📍 Этап 8: Сборка MVP и финализация
Результаты:
- Готовый SaaS-прототип с: UI структурированной логикой документацией кодовой базой
- Возможно развернуть на Vercel, Netlify, Render, Fly.io или Railway.
📈 Ключевые преимущества методологии RADS Build
ПоказательЗначениеВремя до MVP1–2 дняКол-во человек1 (solo founder)СтоимостьНизкая (если использовать freemium или подписки)Сценарии примененияВалидация гипотез, пилот для клиента, внутренний сервис
📌 Применимо к:
- Стартапам и соло-основателям
- Корпоративным R&D/инновационным лабораториям
- Консалтинговым агентствам (для rapid prototyping)
- Хакатонам и MVP-спринтам
💬 Альтернативное мнение:
Если цель — построить масштабируемую SaaS-платформу, нужно закладывать более сложную архитектуру, CI/CD, UX-тестирование и технический аудит.
Метод RADS подходит для быстрой валидации гипотез, но не заменяет продуктовую разработку уровня enterprise.