PreCode AI. Проверить идею до первой строки кода.

Задача

Прежде чем вкладываться в разработку B2B-продукта, полезно увидеть возражения разных участников решения о покупке. Финансовые, операционные и технические ограничения часто возникают раньше, чем вопрос о функциях приложения.

PreCode AI помогает сформулировать эти вопросы: пользователь описывает идею, а виртуальный buying committee рассматривает её с нескольких позиций. Это предварительная AI-проверка, а не доказательство рыночного спроса.

Моя роль

Самостоятельно проектирую и создаю продукт с использованием AI-assisted development: от концепции взаимодействия с AI-комитетом до интерфейса, интеграции LLM API, обработки результатов и развёртывания на Cloudflare Pages.

Четыре AI-персоны

Как устроен сценарий

1. Пользователь вводит описание бизнес-идеи или B2B-продукта.
2. Системные инструкции задают каждой AI-персоне отдельную роль и фокус анализа.
3. Приложение взаимодействует с LLM API и обрабатывает ответы AI-комитета.
4. Результаты отображаются в интерфейсе и доступны для экспорта.

Что реализовано

• Multi-agent AI validation: анализ идеи с несколькими AI-персонами.
• Отдельные системные инструкции и ролевые критерии.
• Интерфейс взаимодействия с AI-комитетом.
• Интеграция LLM API, обработка и экспорт результатов.
• Публикация приложения на Cloudflare Pages.

Границы результата

AI-персоны — симуляция точек зрения, а не реальные покупатели или эксперты. Ответы могут содержать ошибки и зависеть от полноты исходного описания. Выводы нужно проверять интервью, исследованием рынка и фактическими данными.

Я не заявляю подтверждённую коммерческую эффективность, количество пользователей или точность анализа. Практический результат кейса — созданный инструмент и реализованный сценарий работы с LLM.

Что показывает этот кейс

Умение соединить продуктовую гипотезу, ролевые инструкции, интерфейс и LLM-интеграцию в самостоятельное приложение. Подробнее о моём подходе — в разделе разработка AI-продуктов.