# Структура AI-продукта

> [HTML-версия](https://learnvibecoding.ru/publiclessons/struktura-ai-produkta) · [Индекс для LLM](https://learnvibecoding.ru/llms.txt) · [Политика использования материалов](https://learnvibecoding.ru/politika-materialov)
> Материалы защищены. Обучение LLM без согласия запрещено. При разрешённом использовании — обязательна прямая ссылка на страницу-источник.

**Курс:** От идеи к окупаемому AI-продукту

## Блок 1: Структура AI-продукта — аналогия из жизни

### Как работает ресторан (это же как AI-продукт)

```
КЛИЕНТ подходит к ресторану
         ↓
ВХОД: Он заказывает блюдо
      "Стейк с картошкой, не острый"
         ↓
ОБРАБОТКА: Повар читает заказ
           Берёт ингредиенты
           Готовит по рецепту
           Проверяет готовность
         ↓
ВЫХОД: Блюдо подают на столе
       "Вот ваш стейк, картошка горячая"
         ↓
КЛИЕНТ: Ест, платит, уходит доволен (или нет)
```

### То же самое с AI-продуктом

```
ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ открывает твой сервис
         ↓
ВХОД: Загружает что-то или пишет что-то
      "Проанализируй мой текст"
         ↓
ОБРАБОТКА: AI читает инструкцию (system prompt)
           Получает входные данные
           Применяет логику
           Проверяет результат
         ↓
ВЫХОД: Показывает результат пользователю
       "Твой текст написан на уровне B1"
         ↓
ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ: Смотрит результат, платит или уходит
```

**Ключевая идея:** У всех AI-продуктов одна и та же структура: **Вход → Обработка → Выход**. Твоя задача — чётко описать каждый шаг.

![Структура AI-продукта: Вход, Обработка, Выход](https://nhvwqitwebmmswnjylop.supabase.co/storage/v1/object/public/Pictures%20for%20course/Product,%20AI%20product,%20vibecoding/ai_product_structure.png)

---

## Блок 2: Вход (что попадаёт в AI)

### Что такое "вход"?

Это данные, которые пользователь предоставляет твоему AI-продукту.

### Как описать вход для своего продукта

> Полные примеры входа, обработки и выхода для трёх типов продуктов — в **Блоке 6** в конце урока. Сначала разберись с принципами здесь, потом сверься с примерами.

Ответь на 4 вопроса:

```
1️⃣ ЧТО является входом?
   Напиши конкретно, что пользователь даёт твоему AI
   Пример "Нет": "Текст"
   Пример "Да": "Текст письма от клиента (макс 5000 символов, латиница)"

2️⃣ КАК пользователь это предоставляет?
   Напиши текстовое поле? Загруженный файл? Голосовое сообщение?
   Это нужно чтобы понять какая платформа потом подойдёт

3️⃣ ЕСТЬ ЛИ ОГРАНИЧЕНИЯ на вход?
   Размер? Язык? Формат?
   Пример: "Максимум 10 MB, только текст и изображения, английский/русский"

4️⃣ КТО предоставляет вход?
   Один пользователь за раз или несколько людей?
```

---

## Блок 3: Обработка (МЕТОДОЛОГИЯ и КАЧЕСТВО — основа AI-продукта)

### Главное правило: качество определяет всё

Для AI-продукта самое важное — это **качество работы AI**. Красивый интерфейс не спасёт плохой результат.

**МЕТОДОЛОГИЯ** = как именно AI решает задачу  
**КАЧЕСТВО** = как узнаём, что решение хорошее

Это две стороны одной медали. Нельзя иметь продукт без обеих.

### Структура обработки (3 части):

![Методология обработки AI](https://nhvwqitwebmmswnjylop.supabase.co/storage/v1/object/public/Pictures%20for%20course/Product,%20AI%20product,%20vibecoding/ai_processing_methodology.png)

```
ЧАСТЬ 1: БЕНЧМАРК
──────────────────
Определяешь: какие входы будут? Что считается хорошим результатом?

ЧАСТЬ 2: МЕТОДОЛОГИЯ
─────────────────────
Описываешь: как AI шаг за шагом решает задачу

ЧАСТЬ 3: ЭВОЛЮЦИЯ КАЧЕСТВА
──────────────────────────
Планируешь: как собирать данные, как тестировать, как улучшать
```

### Пример 1: ГЕНЕРАТОР НАЗВАНИЙ

```
БЕНЧМАРК (как измеряем качество):
  Что это: 100 описаний реальных продуктов
  Правильный результат: Название звучит современно, 1-3 слога, легко запомнить, домен доступен
  Метрика: % названий которые разработчик одобрит без переделки
  Целевое значение: ≥ 85%

МЕТОДОЛОГИЯ (как AI генерирует):
  Шаг 1: Парсит описание (выделяет ключевые слова и смысл)
  Шаг 2: Генерирует 5 вариантов (разные подходы: буквальный, аббревиатура, метафора, словокомбинация)
  Шаг 3: Проверяет, что не повторяют известные бренды (Uber, Stripe и т. д.)
  Шаг 4: Выбирает 5 лучших

ЭВОЛЮЦИЯ КАЧЕСТВА (как улучшаем):
  ① Первый прототип: простой промпт "генерируй 5 названий"
  ② Тестируем на 100 примерах → может быть 50% качество
  ③ Видим проблему: много названий со спецсимволами
  ④ Итерируем: добавляем правило "без цифр и спецсимволов"
  ⑤ Тестируем снова → 75% качество
  ⑥ Добавляем примеры хороших названий → 88% качество ✓
```

### Пример 2: АНАЛИЗ РЕЗЮМЕ

```
БЕНЧМАРК:
  Что это: 200 резюме + правильные оценки эксперта-рекрутера
  Правильный результат: Балл совпадаёт с экспертом ± 1 пункт, риски реальные
  Метрика: % резюме, где балл совпадаёт с экспертом
  Целевое значение: ≥ 80%

МЕТОДОЛОГИЯ:
  Шаг 1: Парсит резюме (опыт, навыки, достижения, уровень)
  Шаг 2: Сравнивает каждый элемент с требованиями вакансии
  Шаг 3: Классифицирует (совпадаёт / похоже / не совпадаёт)
  Шаг 4: Считает балл (1-10 за % покрытия требований)

ЭВОЛЮЦИЯ КАЧЕСТВА:
  ① Прототип 1: просто считаем совпадения → 60% точность
  ② Видим: пропускает мягкие навыки (лидерство, коммуникация)
  ③ Добавляем примеры как определять мягкие навыки → 78%
  ④ Видим: завышает вес старого опыта
  ⑤ Добавляем весы (недавний опыт важнее) → 85% ✓
```

### Как описать обработку для своего продукта

Ответь на 3 вопроса:

```
1️⃣ БЕНЧМАРК (что считаем качеством?)
   ├─ Какие 50-100 реальных входов ты протестируешь?
   ├─ Что считается "хорошим результатом"? (4-5 критериев)
   └─ Какой % нужно достичь? (целевое значение)
   
   Пример: "100 писем от реальных продавцов, хорошо если маркетолог 
            использует без правок, целевой % = 80%"

2️⃣ МЕТОДОЛОГИЯ (как AI решает шаг за шагом?)
   ├─ Шаг 1: ... (что первое делает)
   ├─ Шаг 2: ... (что дальше)
   ├─ Шаг 3: ... (финальный шаг)
   └─ Инструменты: какие примеры/правила нужны AI?
   
   Пример: "1) Парсит письмо (выделяет слова-триггеры)
            2) Сравнивает с примерами хороших писем (Stripe, Apple)
            3) Определяет проблемы (спам-слова, грамматика)
            4) Выдаёт оценку + советы"

3️⃣ ЭВОЛЮЦИЯ КАЧЕСТВА (как планируем улучшать?)
   ├─ V1 (базовый): какой прототип запускаем первым?
   ├─ Как проверяем: тестируем на бенчмарке, видим ошибки
   ├─ Итерация: как исправляем (примеры? правила? другая модель?)
   └─ Целевое качество: когда готово к запуску?
   
   Пример: "V1: простой промпт → 50%
            V2: добавляем 5 примеров → 70%
            V3: добавляем правила для спам-слов → 85% (готово!)"
```

---

## Блок 4: Выход (что выдаёт AI)

### Что такое "выход"?

Это то, что видит пользователь после обработки. Это должна быть конкретная форма: текст, таблица, список, оценка и т. д.

### Как описать выход для своего продукта

Ответь на 3 вопроса:

```
1️⃣ В КАКОМ ФОРМАТЕ показываешь результат?
   Текст? Таблица? Список? Оценка (балл)? Изображение?
   Пример: "Таблица с 3 колонками: Названия, Объяснение, Риск"

2️⃣ СКОЛЬКО ДЕТАЛЕЙ в результате?
   Одна строка? Несколько параграфов? Полный отчёт?
   Пример: "Сначала краткий результат (1 абзац), потом детальный анализ"

3️⃣ КАК ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ действует с результатом?
   Просто читает? Копирует себе? Скачивает файл? Делится?
   Пример: "Пользователь видит код, копирует его в свой проект"
```

> 📝 Шаблон для заполнения и пример находятся в практическом задании: **Урок_4_практика_Структура_AI_продукта.md**

---

## Блок 5: Выбор фреймворка — на какой платформе делать

![Дерево выбора фреймворка](https://nhvwqitwebmmswnjylop.supabase.co/storage/v1/object/public/Pictures%20for%20course/Product,%20AI%20product,%20vibecoding/framework_decision_tree.png)

### Что такое "фреймворк" в нашем смысле?

Это не "технический фреймворк" (Django, React), а **платформа или способ как пользователь будет взаимодействовать с твоим AI**.

### Фреймворки для разных типов входов

```
ЕСЛИ ВХОД = текст в текстовом поле
────────────────────────────────────
Варианты платформы:
  1️⃣ Веб-сайт (самый гибкий)
     Пример: Midjourney, Runway, Copy.ai
     Плюсы: красивый интерфейс, можно подписки
     Минусы: дольше разрабатывать (1-2 недели)
  
  2️⃣ Google Sheets/Airtable (самый быстрый)
     Пример: Бизнес пишет запрос в колонку, AI отвечает в другую
     Плюсы: запустить за 1 день, знакомый интерфейс
     Минусы: ограничено 100 запросов в день, не красиво
  
  3️⃣ Telegram-бот (если целевая аудитория там)
     Пример: Шифр-бот, бот для кодогенератора
     Плюсы: очень быстро, люди уже там, не нужен логин
     Минусы: меньше возможностей (нет красивых таблиц)


ЕСЛИ ВХОД = загруженный файл
──────────────────────────────
Варианты платформы:
  1️⃣ Веб-сайт (стандартный выбор)
     Пример: Adobe/Figma плагины для обработки изображений
     Плюсы: безопасно, можно большие файлы
     Минусы: нужно разрабатывать
  
  2️⃣ Telegram/WhatsApp бот
     Пример: бот, который анализирует фото меню ресторана
     Плюсы: очень удобно для мобильных
     Минусы: медленнее, ограничения на размер файла


ЕСЛИ ВХОД = голос / разговор
──────────────────────────────
Варианты платформы:
  1️⃣ Telegram-бот (самый естественный)
     Пример: Voice ассистент в Telegram
     Плюсы: люди привыкли писать голосом в мессенджер
     Минусы: медленнее текста, качество зависит от микрофона
  
  2️⃣ Веб-сайт с микрофоном
     Пример: Otter.ai для расшифровки речи
     Плюсы: полная гибкость
     Минусы: сложнее для пользователя
```

### Фреймворки для разных типов выходов

```
ЕСЛИ ВЫХОД = простой текст (1-3 предложения)
──────────────────────────────────────────────
Идеально: Telegram-бот, Google Sheets, или простой веб-сайт
Почему: Не нужен красивый дизайн, люди просто читают


ЕСЛИ ВЫХОД = структурированный отчёт (таблица, список)
─────────────────────────────────────────────────────
Идеально: Веб-сайт с красивым форматированием
Почему: Нужна красота чтобы люди ценили результат, платили


ЕСЛИ ВЫХОД = код для запуска
─────────────────────────────
Идеально: Telegram-бот или Email
Почему: Разработчик просто копирует, не нужна красота


ЕСЛИ ВЫХОД = интеграция (данные идут в CRM/Slack/Google Sheets)
────────────────────────────────────────────────────────────────
Идеально: API или Google Sheets синхронизация
Почему: Никаких фронтов, всё автоматически
```

### Как выбрать фреймворк для своего продукта

```
ВОПРОС 1: Кто твой пользователь?
   Технический (разработчик) → можно Telegram, API, Google Sheets
   Нетехнический (маркетолог) → веб-сайт или Telegram
   Оба типа → веб-сайт (самый универсальный)

ВОПРОС 2: Какой вход у тебя?
   Текст в поле → любая платформа
   Загруженный файл → веб-сайт
   Голос → Telegram
   Данные в интеграции → API

ВОПРОС 3: Как быстро нужно запустить?
   Очень быстро (1-2 дня) → Google Sheets или Telegram-бот
   Нормально (1 неделя) → простой веб-сайт
   Есть время → Веб-сайт с красивым дизайном

ВОПРОС 4: Есть ли у тебя разработчик?
   Да → выбирай любой
   Нет → используй Lovable, v0 или Make.com для веб-сайта
         Telegram-бот самый простой для кодогенераторов
```

### Таблица: Структура → Фреймворк

| Структура | Пример выхода | Рекомендуемый фреймворк | Время запуска | Когда выбрать |
|-----------|---------------|----------------------|---------------|---------------|
| Простая (вход → прямой выход) | "Название готово" | Telegram-бот | 1-2 дня | Запускаешь MVP сейчас |
| Структурированная (таблица, список) | "Анализ + рекомендации" | Веб-сайт | 1 неделя | Хочешь красивый результат |
| С интеграцией (данные → CRM/Sheets) | "Запись в базу" | Google Sheets или API | 1-2 дня | Нужна автоматизация |
| Сложная (много шагов) | "Многоэтапный отчёт" | Веб-сайт с логикой | 2 недели | Есть время и бюджет |

---

## Блок 6: Три полных примера (вход → выход → фреймворк)

Здесь собраны цельные структуры трёх продуктов — как заполнять практику. **Обработку** (бенчмарк, методология, эволюция качества) для примеров 1 и 2 уже разобрали в **Блоке 3** — не дублируем.

### Пример 1: Генератор названий (simple)

> Методология обработки → **Блок 3, «Пример 1: ГЕНЕРАТОР НАЗВАНИЙ»**

```
НАЗВАНИЕ: CompanyNameAI

ВХОД:
  Описание продукта (макс 100 слов)
  Целевая аудитория (текст)

ВЫХОД:
  Список из 5 названий в формате:
    1. NameOne
       Почему подходит: отражает основное действие
       Статус: available / taken
    2. NameTwo
       ...

ФРЕЙМВОРК: Telegram-бот или Google Sheets
(запустить за 1-2 дня)
```

### Пример 2: Анализ резюме (medium)

> Методология обработки → **Блок 3, «Пример 2: АНАЛИЗ РЕЗЮМЕ»**

```
НАЗВАНИЕ: ResumeScorer

ВХОД:
  Резюме (PDF или текст)
  Требования вакансии (текст или файл)

ВЫХОД:
  Структурированный отчёт:
  ┌─────────────────────────────┐
  │ Балл: 7/10                  │
  │ Соответствие: Высокое       │
  │                             │
  │ Сильные стороны:            │
  │ ✓ 5 лет Python              │
  │ ✓ Лидерство проектов        │
  │                             │
  │ Риски:                      │
  │ ✗ Нет AWS (требуется)       │
  │ ✗ Только стартапы           │
  │                             │
  │ Что делать:                 │
  │ → Курс AWS за 2 недели      │
  └─────────────────────────────┘

ФРЕЙМВОРК: Веб-сайт
(запустить за 1 неделю)
```

### Пример 3: Умный помощник маркетолога (complex)

```
НАЗВАНИЕ: MarketingAssistant

ВХОД (многоэтапный):
  Шаг 1 (один раз): Загрузить брендбук (рекомендации как писать)
                    Загрузить примеры хорошего контента
  Шаг 2 (каждый раз): Напиши вопрос/задачу

ОБРАБОТКА:
  
  БЕНЧМАРК:
    Входные данные: 50 реальных вопросов от маркетологов (собрали из Slack истории)
    Что считаем хорошим: ответ в стиле бренда (совпадаёт с предыдущими постами), маркетолог использует без правок
    Целевой % качества: 80% (40 из 50 ответов используются без правок)
  
  МЕТОДОЛОГИЯ:
    Шаг 1: Читает брендбук (узнаёт стиль письма, тон, правила компании)
    Шаг 2: Вспоминает контекст (какие вопросы уже обсуждали в чате)
    Шаг 3: Генерирует 3 варианта ответа в разных стилях
    Шаг 4: Рекомендует лучший + добавляет примеры и ссылки
  
  ЭВОЛЮЦИЯ КАЧЕСТВА:
    V1 (базовый): просто генерируем ответ без контекста → ~30% качество
    V2 (улучшение): добавляем брендбук как контекст → 65% качество
    V3 (финальная): добавляем историю чата + примеры хороших ответов → 80% ✓
  
  SAFETY:
    Что может быть опасно: AI может предложить ответ, который не совпадаёт с политикой компании
    Как проверяем: маркетолог вручную проверяет каждый ответ

ВЫХОД:
  Сообщение в чате:
    "Вот 3 варианта как написать про скидку:
    
    Вариант 1 (дружелюбный): ...
    Вариант 2 (срочный): ...
    Вариант 3 (премиум): ...
    
    Рекомендую Вариант 1 (совпадаёт с бренд-гайдом)
    Примеры в Notion: [ссылка]"

ФРЕЙМВОРК: Веб-сайт с чатом (или Telegram)
(запустить за 2 недели)
```


> 📝 **Практическое задание** вынесено в отдельный урок: **Урок_4_практика_Структура_AI_продукта.md**

---

## Блок 7: Когда менять фреймворк или структуру

### Сигналы, что пора менять

```
ПРИЗНАК 1: Пользователи просят "больше функций"
──────────────────────────────────────────────────
Если выбрал: Telegram-бот
Надо перейти: На веб-сайт
Почему: Telegram не может выдать красивую таблицу или интеграцию


ПРИЗНАК 2: "Вход" усложнился (несколько файлов, контекст)
──────────────────────────────────────────────────────────
Если выбрал: Google Sheets
Надо перейти: На веб-сайт
Почему: Sheets не может хранить контекст между сеансами


ПРИЗНАК 3: "Выход" теперь встраивается в чужую систему
────────────────────────────────────────────────────────
Если выбрал: Веб-сайт
Надо перейти: На API
Почему: API может подключиться к CRM/Slack/Sheets, веб-сайт нет


ПРИЗНАК 4: Обработка требует RAG (собственные данные)
───────────────────────────────────────────────────────
Если выбрал: Простой Telegram
Надо перейти: На веб-сайт с загрузкой файлов
Почему: Нужно сохранять и искать в документах пользователя
```

### Когда НЕ менять фреймворк

```
✅ Пользователи довольны
✅ Тариф платежей работает
✅ Добавляются только мелкие фичи в обработку (AI логика)
✅ Нет запросов на интеграцию

→ Не трогай, развивай дальше
```

## 📚 Что дальше

**Урок 2.3: Метрики и жизнеспособность**
В следующем уроке ты посчитаешь:
- LTV и CAC (окупаемость продукта)
- Стоимость API (откуда берётся цена)
- Точку безубыточности (когда начнёшь зарабатывать)

После этого ты сможешь ответить на вопрос: "Мой AI-продукт окупится или нет?"

[Все уроки](https://learnvibecoding.ru/publiclessons.md) · HTML: https://learnvibecoding.ru/publiclessons