Я уволил продакт-менеджера и нанял Python-скрипт: как автоматизировать Customer Development

Самая большая ошибка технаря — думать, что классный продукт продает сам себя.

За шесть лет в коммерческой разработке я видел десятки проектов, в которые были вложены миллионы рублей и месяцы бессонных ночей, но которые умирали сразу после релиза. Почему? Потому что фаундеры сначала писали код, а потом шли искать, кому бы его продать.

Когда я начал пилить свои собственные микро-SaaS и продукты для экосистемы Shopify, я твердо решил: больше никаких «гаданий на кофейной гуще». Продукты должны рождаться только из реальных болей пользователей. Но ручной кастдев и чтение форумов — это ад, который сжирает всё свободное время.

Тогда я подумал: зачем читать интернет самому, если у нас есть LLM? Так появился мой личный ИИ-агент для автоматизации CustDev'а.

Фабрика идей на коленке

Логика работы агента проста до безобразия. Я настроил парсер, который каждый день собирает данные с профильных площадок: ветки на Reddit (вроде r/Entrepreneur или r/SaaS) и обсуждения в Telegram-каналах.

Его цель — искать маркеры боли. Сообщения, где люди пишут «Как же меня бесит...», «Почему до сих пор нет нормального сервиса для...» или «Мы тратим по три часа в день на...».

Дальше этот гигантский массив текста отправляется в API Gemini. Нейросеть просеивает мусор и вытягивает чистую суть. На выходе скрипт формирует готовую бизнес-модель.

Что в итоге находит скрипт?

Это не абстрактные стартапы про «блокчейн для домашних животных». Это прикладные B2B и B2C решения, которые можно собрать одному человеку за пару недель.

Вот две идеи, которые агент вытащил на этой неделе, и которые я считаю золотой жилой для инди-хакеров:

Кейс 1: 2FA TeamSync (B2B боль)

  • Проблема: Удаленные команды (например, агентства) используют один общий аккаунт в сервисах. СМСки с кодом 2FA приходят на телефон одного человека, и его постоянно дергают: «перешли код». А виртуальные VoIP номера блокируются банками.
  • Решение: Связка дешевого Android-телефона с физической сим-картой и Telegram-бота. Телефон автоматически ловит СМС и кидает их в закрытый Telegram-чат для команды.
  • Экономика: Подписка $15/мес за команду. Бизнесу гораздо проще отдать 15 баксов, чем прерывать рабочие процессы. 100 команд = $1500 MRR.

Кейс 2: BrandShield Verify (Скам-протекшн)

  • Проблема: Мошенники парсят данные сотрудников компаний и пишут клиентам в Telegram от их лица. Клиентов кидают на деньги, бренд получает единицы на Trustpilot.
  • Решение: Простой Telegram-бот для верификации. Клиент скидывает юзернейм сотрудника боту компании, и бот отвечает, реальный ли это менеджер.
  • Экономика: B2B-подписка $29-$79/мес для брендов. В B2B доверие стоит дорого, этот виджет продает себя сам.

Что с этим делать?

Потратив копейки на API нейросети, я сэкономил сотни часов ручного ресерча. Мой пайплайн генерирует готовые бизнес-гипотезы каждый день.

Проблема лишь в том, что у меня всего две руки. Я не смогу запустить и десятой доли тех ниш, которые находит агент.

Поэтому я завел Telegram-канал, где абсолютно бесплатно делюсь лучшими идеями, которые выплевывает мой парсер. Я выкладываю там разобранные концепты микро-SaaS, целевую аудиторию и модели монетизации.

Если вы умеете кодить (или собирать на no-code), но не знаете, какой продукт сейчас реально нужен рынку — заходите, забирайте готовые идеи и стройте свои бизнесы.