«Я превратил боль соискателей в SaaS за $10/мес» — разбор бизнеса и архитектуры

Есть вещь, которая объединяет всех, кто ищет работу: переделывать резюме под очередную вакансию, пока не сойдёшь с ума. Знакомо?

Несколько месяцев назад я помогал другу оптимизировать резюме под разные роли. Мы часами переписывали пункты, подгоняя их под описание вакансии, и быстро поняли: вручную так масштабироваться невозможно.

Тут меня и осенило. Это не просто раздражение, а кричащая потребность рынка. Люди готовы платить, лишь бы вернуть себе время и нервы.

Так появился сервис на базе ИИ, который подгоняет резюме под конкретную вакансию. Цена — $10 в месяц, чтобы не думали. Сейчас он приносит стабильный MRR. Делюсь разбором бизнес-модели и архитектуры.

Бизнес-модель

Всё просто:

1. Суть: пользователь вставляет описание вакансии, загружает своё резюме. LLM переписывает и оценивает его под эту позицию.
2. Крючок: бесплатный тариф с 3 попытками. Это важно, чтобы человек поверил.
3. Платёжка: после трёх раз — жёсткий пейволл. За $10/мес — безлимит, экспорт в PDF и генерация сопроводительных писем.
4. Юнит-экономика: вызовы API стоят доли цента. При $10/мес маржа свыше 95%.

Технологический стек

• Фронтенд: Next.js + TailwindCSS — быстро собирать интерфейс.
• Бэкенд: API-роуты Next.js — всё в одном репозитории.
• База данных: Supabase (PostgreSQL + авторизация).
• Оплата: Stripe Checkout.
• ИИ: Google Gemini API — быстрый, умный и недорогой.

Как устроена логика

Вот упрощённая схема backend для анализа резюме. Спойлер: с правильной инфраструктурой всё оказывается очень просто.

1. Проверяем статус подписки и кредиты пользователя в Supabase.
2. Собираем промпт: «Ты — эксперт по ATS. Сравни резюме с описанием вакансии. Верни JSON: score, missingKeywords, improvedBullets».
3. Отправляем его в Gemini.
4. Если пользователь не на Pro — списываем кредит.
5. Отдаём результат на фронт, который красиво его показывает.

Это и есть движок всего бизнеса: принимает текст, прогоняет через нейросеть, возвращает структурированные данные для отчёта.

Секрет скорости

Честно, сама интеграция с ИИ заняла примерно день. Всё остальное время уходит на скучную рутину: авторизация, вебхуки Stripe, схема базы данных, лендинги.

Мне не хотелось снова неделями писать интеграцию с Stripe. Если хотите собрать такой же мини-SaaS, не изобретая велосипед, нужна готовая основа. Можно месяцами настраивать Auth, платежи и БД, а можно сразу перейти к интересному.

Я упаковал архитектуру, которую использовал, в готовый шаблон для запуска.

Хотите запустить свой SaaS уже в эти выходные? Вот шаблон за $99.