Український AI Product Manager Віталій Кобзєв за 30 днів створив і запустив MindLoop — вебплатформу зі щоденними логічними пазлами. За цей час проєкт пройшов шлях від першого коміту до реальних платежів, а значну частину роботи виконували AI-агенти.
Український AI Product Manager Віталій Кобзєв за 30 днів створив і запустив MindLoop — вебплатформу зі щоденними логічними пазлами. За цей час проєкт пройшов шлях від першого коміту до реальних платежів, а значну частину роботи виконували AI-агенти.
Про свій експеримент Кобзєв розповів у LinkedIn. За його словами, метою було вперше спробувати побудувати власний продукт від ідеї до релізу саме за допомогою AI-агентів.
У результаті за місяць він зробив 186 комітів, агенти використали близько 40 млн токенів, а витрати на Claude становили $20 без урахування роботи над дизайном.
MindLoop задумувався як пет-проєкт, але поступово переріс початкову ідею. Окрім самого коду, Кобзєв займався продуктовою логікою, підписками, SEO та GEO, аналітикою, рекламою й інтеграцією кількох сервісів.
MindLoop — вебхаб щоденних візуально-логічних пазлів, які можна пройти за кілька хвилин без реєстрації. Зараз на платформі три гри: Mini Sudoku для логіки, Pattern Memory для пам’яті та Pentomino Fitting для просторового мислення.
Після проходження користувач бачить свій результат, percentile серед тих, хто грав цього дня, стрік, XP і рівень. Результатом можна поділитися.
Модель монетизації — freemium. Щоденні ігри доступні безплатно з рекламою, а підписка відкриває архів попередніх пазлів і premium-ігри та прибирає рекламу.
Кобзєв взяв за основу модель щоденних ігор, яку, зокрема, використовують LinkedIn та The New York Times. На його думку, у такого формату працюють одразу кілька механік: одна спроба на день, стрік, порівняння результатів з іншими та можливість ділитися результатом.
Архітектуру MindLoop Кобзєв побудував за принципом Core + окремі ігрові модулі. Core відповідає за користувачів, щоденне призначення пазлів, стріки, рейтинги, XP та доступи. Кожна гра має власний модуль із функціями генерації пазла, перевірки рішення та підрахунку результату.
Для інфраструктури він використав Next.js і TypeScript, Vercel — для деплою, Supabase — для авторизації та бази даних, Paddle — для платежів, PostHog — для продуктової аналітики, а Google AdSense — для монетизації безплатної версії.
Окрему увагу Кобзєв приділив інструментам для AI-агентів. Він використовував Claude Code, MCP та спеціальні плагіни для роботи з сервісами. Серед інструментів, які називає автор, — code-review і frontend-design від Anthropic, а також humanizer та плагіни для Vercel, Supabase, Paddle, PostHog і Figma.
За словами Кобзєва, AI-агенти виконували значну частину рутинної роботи, але рішення щодо продукту залишалися за людиною.
«Агенти складають більшу частину пазла, але петлю замикає людина», — зазначає він.
Водночас експеримент показав автору й інший бік AI-розробки. За його словами, разом із продуктивністю зросло когнітивне навантаження: рутинної роботи стало менше, зате більше часу потрібно на постановку задач, перевірку результатів і прийняття рішень.
«Раніше: подумав — переніс думки — прийняв рішення — рутинна робота. Тепер: подумав — переніс думки — прийняв рішення. І так по колу», — описує Кобзєв.
Ще одним важливим елементом він називає документацію. У MindLoop це роадмап, беклог, PRD для функціональності, інструкції для агентів і залежності між файлами. «Якщо тобі дійсно цікавий продукт, який ти робиш, і в тебе є бачення, яким він має бути, це треба чітко зафіксувати», — пише він.
Зараз Кобзєв планує зосередитися на SEO/GEO та маркетингу MindLoop, а надалі — додавати нові ігри та AI-функції.
Він також зазначає, що цей експеримент допоміг йому як продакт-менеджеру краще зрозуміти новий формат роботи «людина + агент», у якому AI бере на себе частину виконання, а людина відповідає за напрямок, рішення та результат.
