Фрилансер создает агента OpenClaw для визуального тестирования приложений и привлекает 11 клиентов.

Как всё началось: Выявление предотвратимой ошибки

Фронтенд-фрилансер работал над приложением для маркетплейса домашних услуг с примерно 890 тысячами загрузок. При переработке процесса поиска и фильтрации он заметил повторяющиеся обращения в службу поддержки о том, что система отзывов прикрепляет рейтинги не к тому поставщику услуг. Ошибка возникала из-за того, что отправка отзыва связывала рейтинги по последней временной метке бронирования, а не по ID бронирования, которое пользователь фактически выбрал на экране отзыва. Это создавало состояние гонки, когда порядок списка бронирований менялся между моментом нажатия пользователем "оставить отзыв" и загрузкой экрана отзыва.

Ведущий инженер знал об этой проблеме два месяца, но его процесс тестирования заключался в открытии приложения на телефоне, переходе по основным экранам и выпуске обновления, если ничего не выглядело сломанным. Он никогда не тестировал процесс отзыва с несколькими бронированиями, потому что у него всегда был только один тестовый аккаунт с одним бронированием за раз. Ошибка проявлялась только тогда, когда у реальных пользователей были пересекающиеся бронирования в одну неделю, что касалось большинства их активных пользователей.

Решение: Создание агента для визуального тестирования

Используя OpenClaw в своём рабочем процессе в течение трёх месяцев, разработчик создал агента, который:

• Принимает шаги теста, написанные простыми утверждениями
• Подключается к облачному эмулятору
• Проходит через приложение визуально
• Захватывает каждый шаг по пути
• Показывает точно, где что-то ломается и как выглядел экран

После двух недель практики с небольшими приложениями друзей, чтобы освоить написание шагов, он предложил клиенту в сфере домашних услуг 5 бесплатных прогонов тестов. Процесс отзыва провалился на втором прогоне, выявив именно ту ошибку со скриншотами, показывающими, где всё пошло не так.

Бизнес-модель и привлечение клиентов

Сервис стоит $180 в месяц за 26 сценариев, покрывающих основные пользовательские пути. Разработчик запускает агента, поддерживает контекст, добавляет сценарии при выпуске функций и отмечает всё, что ломается, занимая около 2,5 часов в месяц на клиента.

Первые клиенты пришли через профессиональные связи:

• Приложение для отслеживания автопарка (1,4 миллиона загрузок) с проблемами логирования маршрутов, когда отслеживаемые пути показывали пробелы при потере приложением состояния переднего плана во время долгих поездок. $320/месяц.
• Приложение для школьной коммуникации (1,3 миллиона загрузок) с проблемами маршрутизации уведомлений, когда объявления класса отправлялись не в те родительские группы, когда учителя были назначены на несколько секций. $200/месяц.

Дополнительные клиенты включали приложение для доставки продуктов ($220/месяц), приложение для синхронизации инвентаря ($130/месяц) и приложение для бронирования в салонах ($140/месяц). Сарафанное радио от существующих клиентов способствовало дальнейшему росту через групповые чаты основателей, встречи и сообщества разработчиков.

Один потенциальный клиент не сложился: основатель, создающий приложение с рецептами на основе ИИ, увидел пробную версию, но планировал крупный переписывание и решил, что тестирование текущей версии не имеет смысла.

Текущие показатели

Всего 11 клиентов: 9 активных, 2 завершают адаптацию. Общий регулярный доход, когда все будут активны: $3,840/месяц. Разработчик тратит около 22 часов в месяц на всех клиентов, в среднем 2-3 часа обслуживания на клиента. Это составляет примерно $170 в час за работу, которая в основном заключается в просмотре отчётов и написании новых сценариев при выпуске функций.

Разовые сборы добавили в общей сложности $1,600, включая $500 за полную документацию сценариев для приложения автопарка и $450 для школьного приложения, которому требовались отдельные сценарии для 6 различных пользовательских ролей.