Небольшая история про попытку сделать продукт в сфере AI QA
Некоторое время назад я очень влюбился в computer use-like тулы: browser-use, browserbase. Я думал над тем, куда можно было бы применить эти инструменты. Я думал над автоматизацией процесса выбора и покупки товаров на маркетплейсах, но быстро понял, что это очень сложная задача, даже с использованием AI: у маркетплейсов есть целые отделы для борьбы с автоматизациями со стороны клиентов; computer use тулы ещё не сильно хороши; способ монетизации мне не понятен; платежки к такому продукту подключить вряд ли получится.
Далее, я пришёл к идее проверки лендингов, которые созданы через AI coding tools: я хотел проверять работоспособность таких сайтов, соответствие лендинга изначальной идеи сайта. Начал рисёрчить и понял, что скорее всего платящую аудиторию под это я не найду, но я вышел на пару похожих open-source продуктов: Browser Use Vibe Test, Operative Web Eval Agent, OpenAI Testing Agent.
Через Operative (они YC Backed) я вышел на их конкурентов: около 10 стартапов, которые делают разного рода QA под управлением AI. (список скину в комментах)
Здесь я уже понял, что QA, конечно, профитнее. Я покрутил эту идею в голове, пообщался с людьми из QA, которые уже используют AI в своей работе (@answerr_is_42 из qase.io; @End_spiel из testit.software, спасибо, чуваки!) и понял, что, конечно, в одного будет очень сложно делать такой продукт 😅
Какие выводы?
Если вы хотите создать пет-проект в одного, который при этом должен приносить деньги, то очень важно:
- Очень хорошо разбираться в нише (QA хоть и имеет самый низкий порог входа в айтишечку, но в нём тоже нужно хорошо разбираться, чтобы не потерять время; у меня нет опыта в QA)
- Придумать такой продукт, где тебе не нужно тратить сотни часов разработки, чтобы довести его до готовности
- Умение найти мэтч между подходящей платящей аудиторией и своим продуктом
И чтобы не пропадать моим трудам даром, я решил поделиться своими знаниями: в комментах скину
Некоторое время назад я очень влюбился в computer use-like тулы: browser-use, browserbase. Я думал над тем, куда можно было бы применить эти инструменты. Я думал над автоматизацией процесса выбора и покупки товаров на маркетплейсах, но быстро понял, что это очень сложная задача, даже с использованием AI: у маркетплейсов есть целые отделы для борьбы с автоматизациями со стороны клиентов; computer use тулы ещё не сильно хороши; способ монетизации мне не понятен; платежки к такому продукту подключить вряд ли получится.
Далее, я пришёл к идее проверки лендингов, которые созданы через AI coding tools: я хотел проверять работоспособность таких сайтов, соответствие лендинга изначальной идеи сайта. Начал рисёрчить и понял, что скорее всего платящую аудиторию под это я не найду, но я вышел на пару похожих open-source продуктов: Browser Use Vibe Test, Operative Web Eval Agent, OpenAI Testing Agent.
Через Operative (они YC Backed) я вышел на их конкурентов: около 10 стартапов, которые делают разного рода QA под управлением AI. (список скину в комментах)
Здесь я уже понял, что QA, конечно, профитнее. Я покрутил эту идею в голове, пообщался с людьми из QA, которые уже используют AI в своей работе (@answerr_is_42 из qase.io; @End_spiel из testit.software, спасибо, чуваки!) и понял, что, конечно, в одного будет очень сложно делать такой продукт 😅
Какие выводы?
Если вы хотите создать пет-проект в одного, который при этом должен приносить деньги, то очень важно:
- Очень хорошо разбираться в нише (QA хоть и имеет самый низкий порог входа в айтишечку, но в нём тоже нужно хорошо разбираться, чтобы не потерять время; у меня нет опыта в QA)
- Придумать такой продукт, где тебе не нужно тратить сотни часов разработки, чтобы довести его до готовности
- Умение найти мэтч между подходящей платящей аудиторией и своим продуктом
И чтобы не пропадать моим трудам даром, я решил поделиться своими знаниями: в комментах скину
