От идеи к SaaS: как я автоматизировал создание флеш-карт с помощью ИИ-агентов и бросил Anki

Почему я ненавижу создавать флеш-карты (и вы тоже)

Я готовлюсь к сертификации по Kubernetes. У меня есть 300 страниц документации, 50 статей в блогах и 20 часов видео. Теоретически я должен создать 500+ флеш-карт. Практически? Я создал ровно 7 карточек за неделю, потратил на это 3 часа и возненавидел сам процесс.

Каждая карточка - это микро-пытка. Что вынести на лицевую сторону? Как сформулировать вопрос? Что писать на обороте? Сколько деталей добавлять? Мозг сопротивляется этой рутине так яростно, что проще вообще не учиться.

Идея: если я ненавижу делать карточки, пусть за меня это делает ИИ

Я бэкенд-инженер с 8 годами опыта. Мой мозг устроен просто: вижу рутину - автоматизирую. Если процесс можно описать правилами, его можно делегировать машине. Создание флеш-карт - идеальный кандидат:

• Есть исходный материал (текст, видео, PDF)
• Есть четкая структура карточки (вопрос-ответ)
• Есть правила хорошей карточки (одна идея, конкретность, лаконичность)
• Есть проверка качества (карточка должна быть понятной через месяц)

В феврале 2025 года я начал эксперимент. Не просто "скормить текст GPT и получить карточки", а построить систему агентов, которые понимают контекст, поддерживают диалог и адаптируются под стиль обучения.

Архитектура: три агента вместо одного промпта

Первая ошибка новичков - думать, что одна большая модель решит все проблемы. Я разбил задачу на три специализированных агента, каждый со своей зоной ответственности:

1 Анализатор контента

Его задача - понять, что в материале важно, а что - шум. Он работает с разными форматами:

# Упрощенная версия анализатора
class ContentAnalyzerAgent:
    def __init__(self, llm_client):
        self.llm = llm_client  # Используем Claude 3.7 Sonnet (2025)
        
    async def extract_key_concepts(self, content: str, content_type: str) -> List[Concept]:
        """Извлекает ключевые концепции из контента"""
        prompt = f"""Ты эксперт по анализу образовательного контента.
        Извлеки ключевые концепции из этого {content_type}.
        Правила:
        - Каждая концепция должна быть самостоятельной единицей знания
        - Избегай дублирования
        - Оцени сложность (1-5)
        - Определи связи между концепциями
        
        Контент:
        {content[:5000]}  # Ограничиваем для экономии токенов
        """
        
        # Используем структурированный вывод через JSON mode
        response = await self.llm.chat(
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            response_format={"type": "json_object"}
        )
        return self._parse_concepts(response)

Анализатор использует Claude 3.7 Sonnet (последняя версия на февраль 2026) потому что у него лучшее понимание контекста длинных текстов по сравнению с GPT-4.5. Для технической документации это критично.

2 Генератор карточек

Самый сложный агент. Он превращает концепции в конкретные вопросы и ответы. Здесь я потратил больше всего времени на промпт-инжиниринг:

Генератор запоминает, какие типы карточек пользователь чаще всего одобряет, и адаптируется. Если пользователь постоянно удаляет карточки с открытыми вопросами, система переключается на закрытые.

3 Редактор качества

Проверяет карточки на:

• Ясность (будет ли понятно через месяц?)
• Конкретность (один вопрос - один ответ)
• Отсутствие двусмысленностей
• Соответствие принципам интервального повторения

Редактор - это страховка от "глупых" карточек, которые иногда генерирует ИИ. Он работает на более консервативной модели (GPT-4.5 Turbo с низкой температурой), чтобы минимизировать креативность там, где нужна точность.

Технический стек: что работает в 2026 году

Я перепробовал десятки комбинаций. Вот что осталось в продакшене:

Самая большая техническая проблема - стоимость. Обработка 100-страничного PDF через Claude 3.7 Sonnet стоит $3-5. Моя первая версия разорила бы пользователей. Решение:

# Стратегия оптимизации затрат на LLM
def optimize_llm_calls(content: str, strategy: str = "hybrid") -> str:
    """
    Комбинируем разные подходы:
    1. Сначала извлекаем текст через локальные модели (дешево)
    2. Ключевые разделы отправляем в Claude
    3. Рутинную проверку делаем через GPT-4.5 Turbo (в 3 раза дешевле Sonnet)
    4. Кэшируем результаты для похожих документов
    """
    
    if strategy == "hybrid":
        # Используем open-source модель для предобработки
        local_summary = extract_with_local_model(content[:10000])
        
        # Определяем, какие части действительно нуждаются в мощном ИИ
        critical_sections = identify_critical_sections(local_summary)
        
        # Отправляем только 20% самого важного контента в Claude
        return process_with_claude(critical_sections)
    
    # ... другие стратегии

От прототипа к SaaS: три фазы, которые нельзя пропускать

Фаза 1: Доказательство концепции (2 недели)

Я создал простой скрипт, который принимает текст и выдает 10 карточек. Показал 5 друзьям-разработчикам. Выводы:

• 30% карточек были бесполезными (слишком очевидные или слишком сложные)
• Карточки по программированию получались лучше, чем по гуманитарным наукам
• Все хотели возможность редактировать карточки перед сохранением

Фаза 2: MVP с обратной связью (1 месяц)

Добавил веб-интерфейс, систему оценок карточек и простую аналитику. Запустил в закрытом бета-тесте для 50 пользователей. Ключевые метрики:

Фаза 3: Продакшен и монетизация (3 месяца)

Самое сложное - найти баланс между стоимостью API и ценой для пользователя. Модель:

• Бесплатно: 50 карточек в месяц (ограничение по количеству)
• Базовый ($9/мес): 500 карточек + экспорт в Anki
• Pro ($19/мес): неограниченно + приоритетная обработка + кастомные шаблоны

Важный урок: пользователи готовы платить не за "ИИ", а за сэкономленное время. 10 часов в месяц на создание карточек стоят больше $19 для большинства профессионалов.

Пять ошибок, которые я совершил (чтобы вы их не повторили)

Что дальше? Мультиагентные системы для обучения

Сейчас я экспериментирую с агентом-репетитором, который анализирует ошибки в повторениях и создает целевые карточки для слабых мест. Это следующий уровень: вместо пассивного создания контента - активное участие в учебном процессе.

Технически это требует перехода к архитектуре мультиагентных систем, где разные агенты специализируются на разных аспектах обучения: диагностика пробелов, адаптация сложности, мотивация, планирование повторений.

Стоит ли делать свой образовательный SaaS в 2026?

Да, если:

• Вы решаете конкретную боль ("ненавижу создавать карточки" - хорошая боль)
• Можете предложить 10-кратное улучшение по времени/качеству
• Готовы работать с нишевой аудиторией сначала (например, только программисты)
• Понимаете экономику LLM API и можете уложиться в разумную стоимость

Нет, если:

• Хотите сделать "еще одного ИИ-помощника для всего"
• Не готовы к тонкой настройке промптов под каждую предметную область
• Ожидаете, что ИИ решит все проблемы с качеством контента
• Боитесь, что крупные игроки (Notion, Quizlet) добавят аналогичный функционал

Мой прогноз: в 2026-2027 годах мы увидим взрыв нишевых образовательных SaaS, построенных на специализированных агентах. Не "ИИ для учебы вообще", а "ИИ для подготовки к экзамену по гистологии" или "ИИ для изучения японских иероглифов для программистов". Глубокая специализация побеждает.

P.S. Сейчас мой сервис создает около 5000 карточек в день для 1200 активных пользователей. Лучший отзыв: "Я наконец-то начал учиться, потому что перестал ненавидеть подготовку материалов". Это и есть настоящая ценность.