Живем в удивительное время, дамы и господа! Нейросети с одной стороны отбирают у нас работу. С другой — открывают новые возможности. Сегодня я хочу поделиться кейсом, как простой копирайтер (ваш покорный слуга) с помощью ChatGPT за пару дней создал и запустил свой онлайн-сервис (т.н. SaaS — Software as a Service) для проверки читабельности текста. С нуля. Для сравнения: обычным путем тот же результат потребовал бы более двух лет. Или $2000, если заказывать у фрилансера. Да-да, я все посчитал! 🤓
Что за сервис: для самых нетерпеливых
Это сервис проверки читабельности текста. В первую очередь для копирайтеров. С его помощью можно оценить уровень сложности материала (в классах образования) и увидеть ритм. А еще он выводит ряд второстепенных показателей: степень эгоизма, вероятность вовлечь читателя, долю грубых отрицаний и пр.
С чего все началось…
Началось все с того, что мне как копирайтеру и преподавателю регулярно нужно проверять ритм и простоту восприятия текстов. Своих и студентов. И если сам за 14 лет худо-бедно научился эти вещи чувствовать нутром, то со студентами все сложнее. Ритм и простоту на пальцах не объяснишь — нужно наглядно показывать. Тогда-то и пришла идея сделать свой сервис. Вопрос был лишь в ресурсах и во времени.
Несмотря на то, что по образованию я инженер, последний раз программировал лет 15 назад. Да и то на C++ для микроконтроллеров. Освоение технологий HTML + CSS + PHP + JS для решения этой задачи потребовало бы уйму времени. Более двух лет с учетом текущей загрузки и занятости. И такой роскоши у меня просто не было.
Нанять программиста — вариант, но не выход. Хотя бы потому что даже по минимальному функционалу проект уходил далеко за разумную грань окупаемости. Все-таки, сервис специфический и вспомогательный. Забегая вперед: модель монетизации я все же продумал, и о ней тоже расскажу чуть ниже.
Так идея бы и «мариновалась» в голове, но тут пришла светлая мысль реализовать ее с помощью ChatGPT. Причем в бесплатной версии (у меня пунктик насчет жлобства бережливого производства, но об этом я рассказывать не буду).
Создание авторской формулы
Прежде чем запускать проект в виде веб-сервиса, нужно было проработать его функционал. В интернете уже были SaaS для проверки читабельности, например как на скриншоте ниже.
Такие проекты базируются на модифицированных формулах типа Флеша–Кинкейда, адаптированных под русский язык. Но для небольших текстов они, увы, не работают. Плюс, меня не устраивала их точность. Не говоря о том, что другой нужный мне функционал в них просто не был реализован.
Поэтому я решил все сделать сам. С нуля. И разработать собственную формулу! И скромно, но гордо наречь ее именем своим! Гхм… Занесло, извините 😳 .
Это был, пожалуй, самый долгий этап из всех. На него я потратил примерно полдня. Чуть больше. Суть его свелась к мозговому штурму с нейронкой и разработке основных алгоритмов формулы: линейные, логарифмические, экспоненциальные, квадратичные… Несколько часов напролет сидели и обсуждали, пока не выбрали 4-5 основных вариантов.
Перевод формулы в код на Python
Затем, чтобы проверить эти варианты, я установил простенькую программу для разработки на Python — Thonny. После попросил ChatGPT написать код расчета показателей по каждой из формул.
С промптом (запросом к нейросети) особо не заморачивался. Хотя мог бы по этой формуле. Но не стал. Просто описывал задачу, что и как должно работать. Как ставил бы ее человеку-программисту. В итоге получал код, проверял его работу. Если что-то было не так, — писал замечания, получал новый код, снова проверял и т.д.
Иногда нейронку заносило, и она на базе одной ошибки с каждым исправлением начинала плодить кучу новых. Тогда я просто закрывал чат и начинал все заново. Иногда приходилось так делать с десяток раз. Ну да ладно. Я терпеливый.
Из всех формул я в итоге выбрал одну, которая плюс-минус все точно считала и была стабильной. Прогонял по десяткам тестовых текстов разной сложности и размеров: от «Мама мыла раму. Папа мылил мыло…» до сложных научных публикаций о теории струн и квантовой гравитации.
Остаток дня потратил на то, чтобы довести эту формулу до ума, подобрать и настроить коэффициенты. В результате получил ядро сервиса на Python — программу, которая считала индекс читабельности, переводила этот индекс в классы образования и выдавала результат в виде чисел. Вместе с промежуточными данными для отладки.
Перевод кода из Python в Веб
Мои познания в HTML, JS, CSS и PHP сводятся только к пониманию, что для чего из них нужно (по назначению). Ну, и немного понимаю синтаксис. Все. Сам писать программу или делать верстку я не умею.
Поэтому план был очень простой: беру программу на Python и тупо прошу ChatGPT реализовать то же самое для веб на выбранном стеке (четыре технологии, описанных выше). А поскольку разбираться в структуре файлов тоже не особо хотелось, попросил ИИ все сделать в одном-единственном файле — index.php. Чтобы просто закачать его на хостинг и посмотреть: работает или нет.
На удивление нейросеть с этой задачей справилась с первого раза 😳. Код оказался рабочим и делал ровно то, что от него требовалось. И все в рамках одного файла, который я загрузил на заранее подготовленный поддомен — text.shardakov.com. А благодаря простым базовым стилям (т.н. CSS, или каскадным таблицам стилей) форма выглядела вполне аккуратно. Я боялся, что все «поедет», но нет. Вышло неплохо.
Добавление графики и красивостей
С этого момента работа с нейронкой начала напоминать общение капризного заказчика с очень спокойным и терпеливым исполнителем.
Я: а можно ли сделать, чтобы сервис выводил классы образования в виде красивых прогресс-баров?
ИИ: конечно! Это легко делается с помощью JavaScript! Просто добавь вот такой код.
Я: я не знаю, куда добавлять! Добавь сам и дай мне готовый файлик index.php!
ИИ: конечно, вот тебе файлик, только загрузи на хостинг.
Я: мне не нравится цвет! Хочу более зеленый! Более насыщенный! И хочу, чтобы он менялся!
ИИ: конечно, вот я изменил цвета, чтобы все было как тебе надо.
Я: а еще… А еще… Можно ли, чтобы сервис…
Примерно так строилось общение. И таких мелочей «А можем ли мы…» было очень много. Например, очистка формы при обновлении страницы. Или стартовая позиция скроллинга. Или динамическая отрисовка графиков. Или адаптивная верстка, чтобы сервис работал и на компьютерах, и на смартфонах.
Главное здесь было — регулярно «сохраняться». Потому что если нейронка ошибалась, то все шло наперекосяк: приходилось открывать новый чат и начинать все заново со стабильного варианта.
Зато результат порадовал. Графика и красивости здорово преобразили сервис и привели его к тому виду, который вы видите сейчас.
Фактор обучения и новые функции
Когда десятки раз просматриваешь код, начинаешь лучше понимать, что и в каком месте он делает. Но этого мне было мало. Я хотел знать все 🧐! Поэтому когда что-то было непонятно, я просил нейронку мне пояснить. Плюс, просил делать подробные комментарии в самом коде. Так я мог параллельно быстро учиться. И со временем стал видеть свой проект не как один файл с непонятным кодом, а как четкую и понятную структуру.
Поскольку с каждой новой функцией объем файла увеличивался, я созрел для нового типа задач — оптимизации кода и разнесения его по разным документам. Код для сервера — в одном. Стили — в другом. Верстка страницы — в третьем. Скрипты для пользователей — в четвертом. И так далее. Иначе был страх того, что рано или поздно лимиты ChatGPT не позволят мне получить весь код документа целиком. И проект рисковал накрыться медным тазом. Я не мог этого допустить. Поэтому пришлось параллельно интенсивно учиться.
Зато потом стало гораздо легче добавлять новые функции. Например, функцию расчета оценки эгоизма в тексте или расчет доли грубых отрицаний я добавлял именно как модули, без изменения основной программы. Все-таки, ничто не учит быстрее, чем свой практический проект!
Дальнейшее развитие сервиса
Планирую ли я дальше развивать сервис и добавлять новые функции? Да, планирую. С помощью нейросетей? Да, с помощью нейросетей. Я теперь понял, что многие вещи и возможности, которые раньше были мне недоступны, теперь могу делать спокойно. И смело. А потому для себя решил, что буду осваивать и подключать новые технологии. Чтобы еще больше усилить сервис. Например, с помощью баз данных типа MySQL. Или что-нибудь с помощью API (это такой протокол передачи данных). Словом, много чего можно сделать!
Идеи я наметил и даже начал воплощать и тестировать. Поначалу на Python, потому что так проще и быстрее. Но, как говорится, была бы основа — а в веб перевести — дело техники!
Монетизация проекта
Говорят, что если не собираешься монетизировать проект, его не стоит даже начинать. И запуская свой сервис, всегда нужно держать в уме, как ты на этом сервисе будешь зарабатывать. Хотя бы потому что программная разработка — удовольствие недешевое.
Например, я посчитал, что если бы заказал такой же проект у фрилансера, без использования нейросетей, то мне пришлось бы заплатить за разработку около $2000. И это не говоря о том, что у фрилансера была бы копия моего проекта, формулы и прочее. С помощью ChatGPT я эти деньги сэкономил. И сохранил приватность формулы 😎.
Из минусов: технически в конкретно данном случае нейросеть отобрала работу у одного программиста. Так что, как видите, не только копирайтеры от этого страдают.
Теперь что касается монетизации. Я решил не делать этот проект платным, а просто органично встроить его в свою инфраструктуру. Основной доход мне приносят услуги копирайтинга и продажа курсов и мастер-классов. Если я сделаю проект популярным, то благодаря ему больше людей узнают обо мне и моих продуктах, а значит, больше людей их закажут. Вырисовывается вполне себе рабочая воронка.
Сложности, которые я осознал
Запустив свой первый сервис, я понял две вещи.
- Первая: создать и запустить проект — лишь малая часть всей работы. Гораздо больше ресурсов, времени и сил требуют маркетинг и продвижение. Потому что если проектом не пользуются люди — зачем он тогда? А чтобы пользоваться, люди как-то должны мой сервис найти. Для этого нужно либо вкладываться в рекламу, либо в контент для органического трафика. Но тут меня ждало разочарование 👇.
- Вторая: никто не застрахован от «черных лебедей». Это непредвиденные трудности, которые могут резко изменить правила и ход игры. Например, сразу после выхода сервиса, Google вначале включил его в индекс, а потом тут же выкинул. И больше не показывает в поиске. А проект-то нишевый! Под узкие запросы. И вот, глядишь, уже один источник пользователей отвалился. Что очень обидно, т.к. в Беларуси или Казахстане это одна из доминирующих поисковых систем.
Словом, программная часть оказалась не самым сложным испытанием. За ней стоят куда более комплексные вызовы и проблемы, которые мне теперь предстоит решать.
С другой стороны — так даже интереснее. В конце концов, никто и не говорил, что будет легко. А к чему это приведет — покажет время. Постараюсь держать вас в курсе, если вам это интересно.
Надеюсь, у меня получилось хоть чуть-чуть вас вдохновить, а может и подтолкнуть попробовать самостоятельно создать что-то новое.
Искренне ваш, Даниил Шардаков.
