Реальный кейс разработки SaaS с AI

За 2 месяца я собрал SaaS-платформу, которой уже пользуются несколько команд в двух компаниях. Код при этом писали дружбаны Claude Code и Codex. Фактически я переквалифицировался в продуктового AI-инженера: агенты закрыли роли разработчика, тестировщика, девопса и дизайнера.

Что за продукт
AI-платформа анализа обратной связи игроков для геймдев-студии. Она собирает фидбек из 8 каналов: сторы, Discord, Telegram, VK, тикетная система и внутриигровой чат. Это до 10 тысяч сообщений со всех проектов, отзывов и тикетов в неделю.

Как было
Комьюнити-менеджер читал каждый канал вручную, тратил несколько часов на еженедельное сведение отчета, а до части каналов руки не доходили вовсе. Чем больше каналов, тем больше слепых зон.

Как стало
1. Пайплайн сам собирает сообщения, дедуплицирует и группирует по субкластерам и проблемам, что сокращает время на подготовку отчета до 6 раз, либо полностью отменяет потребность в этом
2. На критические сообщения прилетают алерты в мессенджер, туда же приходят агрегированные дайджесты-сводки
3. Есть чат-агент, которому можно задать вопрос вроде «когда начался рост жалоб на X» и получить анализ по запросу — как единая точка правды для продюсеров и продуктовой команды

Больше всего ценности сейчас дают алерты и дайджесты: один из них уже помог команде оперативно поймать и починить отвалившийся валидатор покупок в игре.

Главная боль в неоднородных данных из разных источников и корректной дедупликации по игроку и по субкластеру. Это те самые «последние 20%», про которые я писал в посте об ошибках AI-стратегий: они сложнее первых 80%.

Главный инсайт
Ценность не в сэкономленных часах КМа. Ценность в том, что впервые виден масштаб проблем: то, что раньше выглядело как пара жалоб в Discord, оказывается системным багом на сотни игроков. А это уже меняет приоритеты и скорость реакции.

Если интересен разбор: как делал дискавери, архитектура пайплайна, стек, грабли дедупликации или как я ставлю задачи агентам, напиши «+» в комментариях, сделаю отдельный пост.

#AI