Запускаю стартап за пару недель. Экономлю 300к на разработке MVP с помощью n8n и вайб-кодинга
В среде стартапов есть популярная ловушка: мы часто путаем бизнес и разработку софта.
Обычно старт проекта выглядит так: появляется идея. Фаундер видит в голове новый AI-сервис. Начинается поиск CTO, бэкендеров, фронтендеров. Рисуются сложные диаграммы баз данных, закупаются серверы. Смета летит к 2–3 млн рублей. Срок: 3–4 месяца.
Итог часто печален - через полгода выкатывается продукт, который никому не нужен. Или нужен, но совсем в другом виде. А деньги уже потрачены, и менять архитектуру дорого.
Я — Даниил, архитектор MVP. Я подхожу к разработке с холодной головой: сначала подтвержденный спрос, потом сложный код.
В 2025 году технологии позволяют проверить гипотезу, не написав ни строчки «тяжелого» бэкенда. Сегодня расскажу, как имитировать работу сложной IT-платформы с помощью стека Python + n8n, сэкономив 90% бюджета.
Концепция «Фасадной архитектуры»
Суть проста: пользователю важна ценность (Value), и ему абсолютно всё равно, что находится «под капотом» — кластер микросервисов на Kubernetes или один умный скрипт.
Наша задача — построить красивый «фасад» (Фронтенд) и максимально упростить «бэкенд», делегировав логику low-code инструментам и нейросетям.
Давайте на конкретном примере.
Кейс: AI-сервис для проверки юридических рисков
Клиент хочет SaaS-сервис. Пользователь загружает договор (PDF, docx), система его анализирует, находит опасные пункты и выдает отчет со ссылками на ГК РФ. Классическая оценка разработки: ~1.5 млн рублей (fine-tuning, личные кабинеты, биллинг, хранилище, парсинг, админка). Срок — от 5 месяцев.
Мы пошли другим путем. Мы решили сначала проверить: а готовы ли люди вообще платить за это?
Что мы собрали за 48 часов:
- Витрина (Фронтенд): Простой лендинг, созданный по маркетинговым принципам. Форма «Загрузить файл» и эквайринг (оплата картой за разовую проверку + подписка).
- Движок (n8n + Python):Как только проходит оплата, файл перехватывается вебхуком в n8n.Внутри запускается Python-скрипт (OCR), который вытаскивает текст из PDF.Текст отправляется в LLM с RAG на отфильтрованной другой LLM базой данных юриста: «Найди все возможные риски и дай ссылки на законы». Система генерирует красивый PDF-отчет с логотипом.И отправляет его клиенту на почту.
Результат:Для пользователя это выглядит как сложный, дорогой IT-продукт: весь Front-end кричит об этом. Для нас это минимальное количество строк бэкенда.
Мы запустили трафик.
- Если бы гипотеза провалилась — мы бы потеряли только 2 недели разработки и несколько десятков тысяч рублей.
- И люди не начали покупать.
- Тогда возникла простая идея - а что если добавить эту фитчу в самое начало воронки продаж у юристов? И тут пошла первая прибыль.
И только ПОСЛЕ этого, имея на руках деньги и подтвержденный трекшн, мы начали думать о масштабировании.
Почему связка n8n + Python выигрывает на старте?
- Клиент говорит: «А давай проверять не только договоры, но и доверенности?» В классике: «Надо менять структуру БД, переписывать API... это спринт на 2 недели».У меня: «Ок, сейчас обновлю БД, добавлю ветку логики и промпт». (один день).
- Ошибиться в архитектуре на старте «большого» проекта стоит миллионы.Ошибиться в сценарии n8n стоит ничего. Пару дней и все готово.
- Многие думают, что low-code — это игрушка.Мой self-hosted n8n на сервере за пару тысяч р спокойно переваривает тысячи запросов. Этого хватит, чтобы обслуживать первые 10 тысяч пользователей. Большинство стартапов до таких цифр даже не доживают.
Кому это подходит?
Если вы делаете банковский процессинг или высоконагруженный трейдинг — пишите на Go и нанимайте штат.Но если вы делаете B2B-сервис, маркетплейс, AI-тулзу или внутреннюю автоматизацию — перестаньте усложнять.
Разработка ради разработки — это хобби. Разработка ради денег — это бизнес.
Я — Даниил, архитектор MVP. Я помогаю фаундерам запускать продукты, которые выглядят и работают как дорогие сервисы, но создаются за дни, а не месяцы.
Хотите проверить гипотезу за выходные?
Пишите, обсудим архитектуру вашего проекта: @boiwow