Braicks

Раньше тратил месяцы на поиск ниш и customer development. Теперь ИИ делает всю грязную работу за меня. Показываю точный алгоритм на реальном примере с цифрами и ROI 48x.

Недавно я протестировал связку современных ИИ-инструментов для анализа ниш и получил детальный GTM-план за 2 часа. Как результат получил идею micro-SaaS с потенциальным ROI 48x и четким пониманием целевой аудитории. Рассказываю, как это работает.

Проблема традиционного подхода

Классический анализ ниши выглядит так:

• Неделя на изучение рынка и конкурентов (как минимум неделя, обычно куда больше)

• Еще неделя на интервью с потенциальными клиентами (еще и клиенты могут быть слишком занятыми и это растянется на месяцы)

• Несколько дней на анализ и систематизацию данных

• Риск пропустить важные инсайты из-за ограниченной выборки (самая большая проблема)

Итого: 2-3 недели работы (а то и несколько месяцев) + высокий шанс ошибки в гипотезах.

Решение: Исследование рынков с помощью связки ИИ инструментов

Современные инструменты изменили правила игры:

🤖 Claude с MCP (Model Context Protocol) — ваш главный исследователь. Может одновременно анализировать веб-данные, изучать конкурентов, собирать отзывы пользователей и формировать гипотезы.

Если будет полезно, напишу отдельно статью про MCP, которые сейчас использую, пишите комментарии, либо заходите на мой ТГ канал (ссылка внизу поста), там уже есть пост про базу MCP инструментов

🧠 Google NotebookLM — синтезирует всю собранную информацию, находит паттерны и генерирует инсайты, которые легко пропустить при ручном анализе.

Вы не представляете, насколько этот инструмент облегчил мне жизнь

Кейс: анализ ниши психотерапии

Покажу на реальном примере, как я за 2 часа проанализировал рынок ПО для психологов и получил готовый GTM-план.

🎯 Шаг 1: Постановка задачи Claude

1 запрос:
Проанализируй нишу психологов в США. Найди задачи, на которые они тратят 1-2 часа в день. Среди этих задач выдели те, которые можно решить с помощью программного продукта.

2 запрос:
Изучи конкурентов, которые решают эти проблемы, определи размер рынка и потенциальные ниши для micro-SaaS.

Главное подключить правильные MCP, рассказывал тут о лучших MCP для анализа ниш.

Claude с MCP начал работу:
• Изучил 50+ сайтов конкурентов
• Проанализировал отзывы на профильных ресурсах
• Собрал данные о ценообразовании
• Нашел статистику по рынку психологических услуг

📊 Шаг 2: Загрузка данных в NotebookLM

Все собранные Claude материалы загрузил в NotebookLM. Выделил для себя боль "Измерений результатов терапии для клиентов и страховых". После задал такой промпт:

На основе этих данных создай детальный профиль идеального клиента (ICP), опиши их основные болевые точки и сформируй ценностное предложение для продукта в нише измерения результатов терапии.

✅ Шаг 3: Результаты анализа

NotebookLM выдал поразительно точный анализ:

Идеальный клиент:
• Женщины-психологи 35-45 лет
• Совладелицы малых групповых практик (2-5 специалистов)
• Доход $100-150k в год
• 75-100 активных пациентов
• Работают со страховыми компаниями

Ключевая болевая точка: 5-10 часов еженедельно тратится на неавтоматизированную оценку прогресса пациентов и составление отчетов для страховых компаний.

Ценностное предложение: Платформа OutcomePulse автоматизирует 85% процесса измерения результатов терапии и сокращает время на административную работу на 70%.

💰 Шаг 4: Экономическая модель

ИИ рассчитал убедительную экономику:

Цены: • Solo: $29/месяц (до 30 пациентов) • Practice: $49/месяц (до 100 пациентов) • Professional: $79/месяц (до 250 пациентов)

ROI для клиента:
• Экономия времени: как минимум 3.5 часа в неделю
• Стоимость часа психолога: $100-150
• Месячная экономия: $1,400
• ROI на тарифе Solo: 48x ($1,400 экономии при $29 инвестиций)

Что делает этот подход особенным

⚡ Скорость: 2 часа vs 2-3 недели традиционного исследования

🔍 Глубина: ИИ анализирует тысячи источников одновременно — гораздо больше, чем способен человек

🎯 Объективность: нет предвзятости исследователя, только данные и паттерны

📈 Конкретика: не общие фразы, а четкие цифры, сегменты и ценностные предложения

Практические советы по использованию

1. Начинайте с широкого запроса — дайте Claude максимальную свободу для исследования

2. Используйте итеративный подход — после первого анализа задавайте уточняющие вопросы

3. Комбинируйте инструменты — Claude для сбора данных, NotebookLM для синтеза и инсайтов

4. Проверяйте ключевые гипотезы — ИИ может ошибаться, всегда валидируйте критические выводы

5. Фокусируйтесь на числах — просите конкретные метрики, размеры рынка, цены конкурентов

⚠️ Ограничения метода

ИИ-анализ не заменяет полностью человеческую экспертизу:

• Нужна валидация гипотез с реальными пользователями
• Важно учитывать локальную специфику рынков
• Креативные инсайты пока лучше генерирует человек

Но как стартовая точка для исследования — это революция в скорости и качестве анализа.

Заключение

ИИ-инструменты кардинально меняют подход к анализу ниш. То, что раньше требовало недель работы, теперь можно сделать за часы, получив при этом более глубокие и обоснованные выводы.

Главное — правильно настроить процесс и не забывать о финальной валидации с реальными пользователями.

Хотите больше практических кейсов по использованию ИИ в бизнесе? Подписывайтесь на телеграм-канал AI Samurai Path — делюсь реальными экспериментами и работающими подходами к внедрению ИИ.

Разбираю самые эффективные техники работы с ИИ-редактором кода на основе опыта разработчиков из топовых компаний.

Что такое Cursor AI и почему о нём все говорят

Cursor AI — это ИИ-редактор кода, построенный на базе VS Code, который интегрирует возможности GPT-4 и Claude прямо в процесс разработки. В отличие от обычных автодополнений, Cursor понимает контекст всего проекта и может генерировать, редактировать и объяснять код на уровне, сопоставимом с опытным разработчиком.

Главное отличие от GitHub Copilot — глубокая интеграция с рабочим процессом. Cursor не просто предлагает фрагменты кода, а может работать с множеством файлов одновременно, выполнять команды в терминале и понимать архитектуру проекта.

Лайфхак #1: Глобальные правила ИИ

Проблема: Приходится повторять одни и те же требования к стилю кода в каждом диалоге.

Решение: Настройте глобальные правила в Settings → Rules → User Rules:

Я обычно беру уже готовые rules с сайта https://cursor.directory/rules

Почему это работает:

• ИИ автоматически применяет эти правила ко всему проекту (можно также добавлять отдельные rules под определенные ситуации)

• Не нужно объяснять предпочтения в каждом диалоге

• Код получается более консистентным

Дополнение: Для каждого проекта создавайте файл .cursorrules в корне (либо через настройки самой Cursor IDE).

Вот пример очень простого rules:

This repository is a Next.js e-commerce platform. Tech stack:

- Next.js 14 with App Router

- TypeScript

- Supabase for backend

- TailwindCSS + shadcn/ui

Code style:

- Create small, single-purpose components

- Always add error handling for API calls

- Use React Server Components where possible

Лайфхак #2: Test-Driven Development с ИИ

Проблема: ИИ иногда генерирует код, который выглядит правильно, но содержит ошибки.

Решение: Используйте подход "тесты сначала":

Write tests first, then the code, then run the tests and update the code until tests pass.

Как это работает:

1. ИИ создаёт тесты для вашей задачи

2. Пишет первоначальную реализацию

3. Запускает тесты и видит, что не работает

4. Итеративно исправляет код до прохождения всех тестов

Практический пример: Вместо "напиши функцию для валидации email" пишите "создай тесты для валидации email, затем реализацию, и запускай тесты до полного прохождения".

Результат: Получаете протестированный, работающий код с гарантией корректности.

Лайфхак #3: YOLO Mode для автоматизации

Проблема: ИИ генерирует код, но вам нужно вручную запускать тесты, проверять сборку и исправлять ошибки.

Решение: Включите YOLO Mode в настройках и добавьте промпт:

any kind of tests are always allowed like vitest, npm test, nr test, etc. also basic build commands like build, tsc, etc. creating files and making directories (like touch, mkdir, etc) is always ok too

Что происходит: • ИИ сам запускает npm test или tsc после изменений • Видит ошибки в выводе и автоматически их исправляет • Итерируется до полного успеха сборки

Реальный кейс: Задача "исправь все TypeScript ошибки в проекте" решается одной командой:

I've got some build errors. Run npm run build to see errors, then fix them until build passes.

ИИ найдёт и исправит все ошибки типизации без вашего участия.

Лайфхак #4: Контекстная работа через @

Проблема: ИИ не понимает структуру проекта и генерирует код без учёта существующих компонентов.

Решение: Используйте символ @ для добавления контекста:

• @filename.ts — включить конкретный файл

• @Folder/ — включить всю папку

• @Web — поиск актуальной информации в интернете

• @docs — добавить документацию API

Практические примеры:

Создай компонент UserProfile используя стили из @components/Button.tsx и типы из @types/user.ts Добавь аутентификацию к @api/users.ts используя @Web поиск по JWT best practices

Продвинутая техника: Добавьте документацию через @Docs:

1. В чате наберите @Docs

2. Вставьте URL документации (например, https://pytorch.org/docs/)

3. Дайте название (например, "PyTorch")

4. Используйте в запросах: @PyTorch создай нейронную сеть для классификации

Лайфхак #5: Поиск по кодовой базе через описание

Проблема: В больших проектах сложно найти нужную функцию или компонент.

Решение: Используйте ИИ как умный поиск по коду:

Find the function that handles user authentication Where is the component that renders product cards? Show me the API endpoint for updating user profile

Как это работает:

• ИИ анализирует всю кодовую базу

• Находит релевантные файлы по описанию функциональности

• Показывает точное местоположение и код

Практический кейс: Недавно мне нужно было найти функцию расчёта скидок в большом e-commerce проекте. Вместо поиска по файлам написал "найди функцию расчёта скидок для товаров" — ИИ сразу показал нужный файл и функцию.

Дополнительные полезные техники

Работа с изображениями Перетащите скриншот дизайна в чат Cursor — ИИ сгенерирует соответствующий HTML/CSS код. Не идеально, но отличная отправная точка (в следующей статье покажу связку, где дизайн будет сразу хороший, но тут уже просто cursor не обойтись).

Горячие клавиши

• Cmd+K — быстрое редактирование выделенного кода

• Cmd+L — открыть чат с ИИ

• Cmd+I — Agent mode для сложных задач

Отладка через логи Застряли с багом? Попросите ИИ добавить логирование, запустите код, а затем покажите логи ИИ для анализа (но не нужно с этим сильно переусердствовать).

Добавление MCP MCP дает дополнительные возможности для Cursor, но про них я расскажу отдельно. Но главный факт, у Cursor много встроенных инструментов и некоторые MCP могут стать просто избыточными. Но если хочется поразбираться самому, то вот хорошая база с различными https://mcp.so/

Ограничения и реальность

Cursor AI не заменяет программиста. Он эффективен только когда вы понимаете, что делаете. Для новичков без базовых знаний программирования толку будет мало.

Требует интернет. Все ИИ-функции работают через облако.

Не идеален. ИИ может генерировать избыточный или неоптимальный код. Всегда проверяйте результат.

Лучше всего работает с популярными технологиями — React, Python, JavaScript. С экзотическими языками может быть менее эффективен.

Заключение

Cursor AI — это мощный инструмент, который может кардинально повысить продуктивность, но только при правильном использовании. Пять описанных лайфхаков — это основа эффективной работы с ИИ-помощником.

Главное — начать применять их постепенно. Не пытайтесь освоить всё сразу. Начните с глобальных правил и контекстной работы через @, затем добавляйте остальные техники.

Есть вопросы по работе с Cursor AI? Рассказываю продвинутые техники ИИ-разработки в телеграм-канале "AI - путь самурая" — делюсь практическими кейсами и разбираю сложные вопросы.

🔗 https://t.me/ai_samurai_path