Внутренняя функция $20,8 тыс. MRR: 60 промптов за 14 месяцев в Claude

Обучающая платформа создала своё ключевое преимущество — функцию автоматической сводки занятий — с помощью Claude всего за 3 часа. Но настоящая работа началась позже: они дорабатывали промпт более 60 раз в течение 14 месяцев. Результат? $20,8 тыс. ежемесячного дохода, 96 репетиторов, 720 бронирований в месяц и 22% родителей, которые отметили сводку как причину выбора платформы вместо отдельных репетиторов.
Что делает функция
- Репетитор пишет краткие заметки → Claude генерирует структурированную сводку → автоматически отправляется родителям
- Сводка включает: пройденные темы, области для улучшения, домашнее задание, заметки о прогрессе
- С 10-го месяца: продольные сравнения с предыдущими занятиями
- Второй слой: визуальное отслеживание прогресса — слайд-деки, созданные ИИ, показывающие улучшение за 10+ занятий
Почему это работает
Отдельные репетиторы не могут предоставлять структурированные сводки в масштабе. Платформа может, потому что Claude генерирует их из кратких заметок. Функция ИИ — это и есть конкурентное преимущество.
Трёхчасовая разработка стала основой для $20 тыс. ежемесячного дохода. Ключевое понимание автора: «Скорость создания функций, которую обеспечивает Claude, заключается не в том, чтобы создавать больше функций. А в том, чтобы создавать НУЖНУЮ функцию быстрее, чем конкуренты, которым нужны 6-недельные циклы разработки».
Практические выводы
- Инженерия промптов — это итеративный процесс, а не одноразовое действие. Ожидайте десятки доработок в течение месяцев
- Начните с тонкой v1 (3 часа), затем наращивайте ценность (продольное отслеживание на 10-м месяце, визуальные деки позже)
- Используйте ИИ, чтобы предоставить то, что конкуренты с ручными процессами не могут воспроизвести
📖 Читать полный источник: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Разработчик рассматривает переход с DeepSeek на Grok для создания финансового AI-агента
Разработчик, создающий финансовое веб-приложение с ИИ на FastAPI/Python, сообщает, что у DeepSeek V3.2 Reasoning время до первого токена составляет 70 секунд, а скорость вывода — около 25 токенов в секунду, из-за чего потоковая передача работает очень плохо. Он рассматривает переход на Grok 4.1 Fast Reasoning с временем до первого токена около 15 секунд и скоростью вывода около 75 токенов в секунду.

Использование Claude Code для создания конвейера анализа спутниковых изображений для розничных прогнозов
Разработчик использовал Claude Code для создания полного конвейера анализа спутниковых снимков, который загружает оптические данные Sentinel-2 и радарные данные Sentinel-1 через Google Earth Engine, обрабатывает границы парковок из OpenStreetMap и рассчитывает метрики заполненности для прогнозирования финансовых результатов ритейлеров.

Эксперимент OpenClaw проверяет временную непрерывность ИИ с помощью систем памяти и обязательств.
Команда использовала OpenClaw в течение 8 дней, чтобы проверить, могут ли постоянная память и накопленные обязательства создать временную непрерывность в ИИ. Они внедрили разделение эпизодической/дистиллированной памяти, проверку обязательств и журналирование состояния на каждый ход в формате JSONL.

Разработчик использует Claude для создания генератора аудиорекламы на базе бэкенда на Go с интеграцией ElevenLabs.
Разработчик создал Prompt Audio Ads — инструмент, который генерирует готовые аудиорекламы из текстовых сценариев примерно за 30 секунд, используя ИИ-голос и фоновую музыку. Бэкенд на Go интегрирует API ElevenLabs, обработку аудио через ffmpeg и 18 пресетов музыкальных жанров.