Знакомство с инструментами: FlutterFlow, Supabase, n8n. Настройка рабочего окружения. Первый проект — приложение для ресторана. Результат: готовое окружение и понимание структуры проекта.
24 занятия · 4 модуля
Программа обучения: от первого экрана до дохода на глобальных рынках
Вайб-кодинг, Low-Code, автоматизация с ИИ, маркетинг и продвижение мобильных приложений. Полный цикл — от идеи до стартапа, который зарабатывает.
4 модуля. 24 занятия. Один результат — стартап.
Модуль 1 · 9 занятий
Интерфейсы и Low-Code
Собираешь первое приложение для ресторана: меню, заказы, админка, ИИ-отчёты.
→ Рабочий прототип с автоматизацией
Модуль 2 · 9 занятий
CRM и поддержка с AI
Строишь Help Desk: заявки, роли, ИИ-классификация, автоответы, уведомления.
→ CRM-система с ИИ-помощником
Модуль 3 · 8 занятий
AI-продукт как стартап
Создаёшь ИИ-ассистента с чатом, памятью, подпиской и монетизацией.
→ Прототип ИИ-стартапа с подпиской
Модуль 4 · 6 занятий
Маркетинг и рост
Привлечение пользователей, аналитика, юнит-экономика, A/B-тесты, масштабирование.
→ Навыки запуска и роста продукта
Подробная программа по занятиям
Каждое занятие — практика. Каждый модуль — готовый проект в портфолио.
Модуль 1: Интерфейсы и Low-Code (Smart Restaurant)
Создание экранов «Меню», «Детали блюда», «Корзина». Работа с Widget Tree, стилизация, навигация между страницами. Результат: готовый дизайн мобильного приложения.
App State vs Page State. Корзина, расчёт суммы заказа, кнопка «Добавить». Условные проверки. Результат: динамичное поведение приложения — пользователь выбирает блюда и оформляет заказ.
Создание проекта в Supabase: таблицы, Storage для изображений, ключи доступа, интеграция с FlutterFlow. Результат: приложение подключено к живой базе данных.
Загрузка меню из Supabase, отображение в UI, оформление заказа через Insert Row, экран заказов для администратора. Результат: полный цикл — пользователь видит меню, заказывает, администратор видит заказ.
CRUD-операции: форма добавления блюда, загрузка изображений в Storage, удаление с подтверждением. Результат: рабочая админ-панель для управления меню.
Настройка n8n, первый workflow: Cron-триггер → запрос в Supabase → подсчёт суммы → отправка e-mail. Результат: автоматический ежедневный отчёт о продажах.
Подключение OpenAI к workflow. ИИ анализирует, какие блюда продавались, и даёт рекомендации. Результат: письмо-отчёт с выводами и советами от ИИ.
Тестирование всего приложения: UI, заказы, админка, n8n. Отладка, Debug Console, проверка workflow. Результат: полностью рабочий прототип приложения для ресторана.
Модуль 2: CRM и поддержка с AI (Smart Support)
Проектирование структуры: экраны клиента и агента, таблицы (тикеты, комментарии, статусы), логика автоматизации. Результат: чёткая схема приложения — визуально и логически.
Экраны входа и регистрации через Supabase Auth. Обработка ошибок, email-подтверждение. Результат: система авторизации с разделением ролей.
Dashboard с заявками, фильтрация по ролям (клиент/агент), форма создания заявки. Результат: главный экран приложения с разделением по ролям.
Форма заявки → сохранение в Supabase → визуальное подтверждение → основа для автоматических уведомлений. Результат: клиент создаёт обращение и получает подтверждение.
Webhook → OpenAI классифицирует заявку (категория, приоритет) → обновление в Supabase → уведомление в Slack. Результат: ИИ автоматически обрабатывает входящие заявки.
Экран деталей заявки для агента, отправка ответов, обновление статуса, автоматическое письмо клиенту. Результат: полный цикл коммуникации клиент → агент → клиент.
Кнопка «Сгенерировать ответ AI» → Webhook → OpenAI формирует черновик → агент редактирует и отправляет. Результат: ИИ-помощник ускоряет работу поддержки.
Строка поиска, фильтрация по статусу, цветовые индикаторы приоритета, спиннеры загрузки. Результат: профессиональный, отзывчивый интерфейс.
End-to-end тестирование: клиент → агент → ИИ → ответ. Граничные случаи, логи n8n, производительность. Результат: AI-усиленная CRM готова к использованию.
Модуль 3: AI-продукт как стартап (AI Coach)
Определение ценности, планирование функционала, архитектура данных, вопросы приватности. Результат: чёткий план ИИ-стартапа.
Таблицы для сообщений, профилей, дневника. Экран чата с AI — отправка и отображение сообщений. pgvector для эмбеддингов. Результат: работающий чат с AI-ассистентом.
Webhook → эмбеддинг запроса → векторный поиск в Supabase → персонализированный system prompt → GPT-4. Результат: ИИ отвечает с учётом контекста и прошлых записей пользователя.
Экран профиля: статистика, график настроения, редактирование данных, информация о подписке. Результат: персонализированный опыт с визуальным прогрессом.
Stripe Checkout через n8n. Экран «Премиум», ограничение бесплатных функций, проверка статуса. Обзор RevenueCat и Adapty. Результат: приложение с работающей монетизацией.
E2E тестирование, нагрузочные тесты, безопасность данных. Публикация как веб-версия или APK. Метрики, оптимизация расходов, план развития. Результат: готовый прототип ИИ-стартапа с подпиской.
Модуль 4: Маркетинг, аналитика и рост продукта
Модуль 4 проходит на примерах реальных проектов команды. 6 занятий покрывают полный маркетинговый цикл: от первого пользователя до масштабирования.
PPC, SEO, ASO, SMM, дисплейная реклама, инфлюенсеры, рефералки, партнёрства. Особенности глобальных рынков: США, Европа, Азия, Латинская Америка. Результат: понимание, откуда и как привлекать пользователей.
Генерация рекламных текстов с GPT, визуалы с Midjourney/DALL·E, AI-анализ рекламных результатов, A/B-гипотезы. Результат: набор рабочих креативов и умение анализировать их эффективность.
Google Analytics, Firebase, AppsFlyer, Adapty. Настройка событий, ретеншн, когорты, атрибуция. Результат: приложение с подключенной аналитикой, видишь всё в цифрах.
CAC, LTV, ARPU, Conversion Rate, Retention, Payback Period, ROI. Расчёт на реальных данных. Результат: умение считать, зарабатывает ли продукт или сливает.
Создание внутреннего дашборда: пользователи, подписчики, активность. Графики и визуализация. Результат: инструмент для принятия решений на основе данных.
Сбор отзывов, анализ с помощью ИИ, планирование улучшений, цикл постоянного развития. Финальная сессия: итоги, перспективы, подключение к проектам команды. Результат: понимание полного цикла от создания до масштабирования продукта.
Технологии, которые ты освоишь
Один курс — десятки навыков. Полный стек для создания и продвижения ИИ-стартапов.
FlutterFlow
Supabase
n8n
OpenAI / GPT-4
Claude
pgvector
Stripe
Firebase
Google Analytics
AppsFlyer
Adapty
Midjourney
GitHub
ASO
Первое занятие — бесплатно
Напиши в Telegram — дадим доступ к первому уроку и ответим на все вопросы.
Написать в Telegram →