Эксперимент с zero-human компанией: GitHub-агенты, SaaS-валидаторы, поиск боли и почему готовой кнопки выбора ниши пока почти нет
Некоторые из вас знают, что я решил провести эксперимент: построить zero-human компанию.
Не в смысле "я вообще никогда не буду трогать бизнес руками". Это сказки для лендингов.
Идея другая: найти нишу, где максимум операционки можно отдать агентам. Исследования, продукт, код, QA, онбординг, поддержка, отчёты, часть продаж. Человек остаётся там, где надо принять решение, а не переносить данные из одной таблицы в другую.
И тут возник первый занимательный вопрос.
Если компания строится на ИИ, кто должен выбрать нишу?
Ну да. Тоже ИИ.
Я пошёл смотреть, что уже есть. Не "спросил ChatGPT придумать 10 идей", а открыл реальные инструменты: GitHub-репы, агентные фреймворки, SaaS-валидаторы, инструменты поиска боли в Reddit, майнеры отзывов из приложений, всякие красивые штуки в духе "ИИ-кофаундер".
Хотел понять простую вещь: можно ли сегодня нажать кнопку и получить нишу, которой хотя бы не стыдно заняться.
Спойлер: почти нет.
Но стало понятно, из каких деталей такая машина собирается.
Сначала GitHub
Я специально начал не с SaaS-сервисов.
С SaaS всё понятно: там будет красивая морда, оценка, градиент, "your idea is 87/100", кнопка оплаты и ощущение, что тебе только что продали уверенность за $29.
На GitHub обычно честнее. Там видно, что под капотом: какие агенты есть, какие данные они ждут, где лежит система оценки, как устроена цепочка шагов, насколько легко завернуть это в Codex или Claude Code CLI. Это полезная проверка на реальность.
Генераторы и критики
Первый кандидат - rhofkens/business-idea-multi-agent. Это не просто README с промптом, а нормальное приложение: агент идей, агент конкурентов, критик и генерация документации.
С ключами там всё нормально: open-source ИИ-инструмент без ключей к моделям был бы страннее, чем с ними. Реальная доработка нужна в другом месте. Чтобы пользоваться этим как частью моей цепочки, его надо немного приземлить под Codex или Claude Code CLI: дать ему мой профиль, жёсткие критерии, источник боли и отдельный проход агента-разрушителя. По архитектуре он стартует скорее с генерации идеи, а не с сырого поиска боли. То есть агент умеет придумать, сравнить, покритиковать и оформить. Но он не начинает с "пойди в Reddit, GitHub Issues, G2, App Store Reviews и принеси кровь".
Второй - ferdinandobons/startup-skill. Это вообще не продукт, а набор инструкций для Claude Code: дизайн стартапа, конкуренты, позиционирование, питч. Самая полезная часть там не "придумай идею", а протокол честности. Грубо: заставь агента задавать неудобные вопросы и убивать слабые гипотезы.
Вот это мне понравилось.
Потому что для выбора ниши нужен не "генератор идей". Идей и так слишком много. Нужен агент-разрушитель. Тот, кто смотрит на красивую нишу и говорит: покупатель мутный, бюджет непонятен, конкуренты сильнее, продажи через созвоны, доставка руками, убить.
Исследование, боль и продуктовый цикл
Дальше пошли исследовательские движки: assafelovic/gpt-researcher и langchain-ai/open_deep_research. Оба полезны, если вам нужно собрать источники и написать исследовательский отчёт. GPT Researcher выглядит как понятная основа для исследования. Open Deep Research мощнее и тяжелее: LangGraph, разные провайдеры моделей и поиска, MCP, оценка качества.
Но опять тот же момент.
Исследовательский движок не выбирает нишу. Он собирает и пересказывает. Ему нужен внешний слой: соответствие основателю, пригодность для zero-human модели, покупатель, цены, конкуренты, критерии убийства гипотезы, тест на 72 часа. Без этого можно получить красивый отчёт, после которого всё равно непонятно что строить в понедельник.
Ещё был the-wc/reddit-painpointer. Вот он ближе к делу: берёт сабреддит, тянет посты и комментарии, фильтрует слова-маркеры боли, гоняет через OpenRouter. Дальше всё ожидаемо: подключаешь данные доступа к Reddit API и ключ OpenRouter, задаёшь сабреддит, получаешь слой живых жалоб. Для статьи это хороший пример не "ИИ придумал идею", а "ИИ пошёл искать боль".
neondatabase/yc-idea-matcher интересен как отдельный модуль: сравнить идею с компаниями, куда уже инвестировал YC. По коду логика понятная: идея превращается в embedding, потом pgvector ищет похожие YC-компании в Neon. Upstash стоит рядом для ограничения частоты запросов. Это рабочий модуль проверки похожести, но не проверка ниши. Он отвечает на вопрос "я придумал что-то новое или очередную вариацию того, что уже сто раз питчили".
crshdn/mission-control вообще другая лига. По коду и документации это не инструмент выбора ниши, а автономная продуктовая операционка. В README описан Product Autopilot: подключаешь продукт и репозиторий, агенты делают исследование и генерируют идеи, ты свайпаешь идеи, дальше принятая идея уходит в очередь сборки. Ниже в How the Pipeline Works описана цепочка Builder -> Tester -> Reviewer -> Verifier, с возвратом к Builder, если тест или ревью нашли проблему. Для zero-human компании это очень близко к тому, что нужно после выбора ниши. Но выбирать нишу с нуля он не должен.
Короче, GitHub дал не готовую машину, а органы:
исследовательский движок;
поиск боли;
критик;
проверка конкурентов;
проверка похожести;
продуктовый цикл.
Организма нет.
Если собирать самому, схема получается такая: агент-искатель ищет направления, агент боли тащит реальные жалобы, агент конкурентов ищет цены и альтернативы, агент-разрушитель ломает гипотезу, оценщик ранжирует, потом агент проверки даёт тест на 72 часа.
Один ИИ-агент слишком вежливый для выбора бизнеса.
Потом я пошёл в SaaS
С готовыми сервисами я смотрел не на лендинг, а на одну практическую задачу:
может ли инструмент взять мой профиль и вернуть не "10 идей для SaaS", а нишу, которую можно проверить в ближайшие дни.
Критерии были простые:
начинает ли он с профиля основателя или просит уже готовую идею;
ищет ли живые источники боли;
показывает ли конкурентов и цены;
умеет ли сам назвать причины убить гипотезу;
даёт ли конкретный первый шаг, а не просто оценку.
Orbis: компас, а не судья
Первым я прогнал Orbis. Я дал профиль: CTO, ИИ-кодинг, голосовой ИИ, автоматизация, zero-human ограничение, быстрый MVP, продажи без длинных созвонов, реальные источники боли.
Orbis ушёл в голосовой ИИ для локальных сервисных бизнесов. Дал покупателя, варианты продуктов, прикидки цен, конкурентов и список рисков. Звучало бодро. Лучший вариант получил 85/100.
А потом я посмотрел внимательнее.
Внутри самого отчёта были причины убить гипотезу: нет защитного преимущества, забитые каналы привлечения, локальные бизнесы могут не принять общение без человека, высокий отток, много кастомной доставки. И при этом сверху красуется высокая оценка.
Вот это классическая болезнь ИИ-валидаторов. Они умеют звучать уверенно, даже когда сами нашли причины сомневаться.
Самый полезный вывод из Orbis был не "строить это". Полезный вывод был: копай голосовой ИИ, но не верь оценке. Потом я отдельно проверил рынок и стало понятно, что универсальный "ИИ-рецепционист для малого бизнеса" уже плотный. Retell, Vapi, Bland, Synthflow, куча порталов под своим брендом, агентства на каждом углу.
Зато ниже нашлась более интересная боль: агентства уже запускают голосовых агентов, а потом руками сводят использование, минуты, неудачные звонки, переводы на человека, стоимость, маржу и клиентские отчёты. Это уже не "ещё один ИИ-рецепционист". Это отчётность уровня биллинга для тех, кто этих рецепционистов уже продаёт.
То есть Orbis сработал как компас. Он быстро нащупал направление, но не должен быть финальным судьёй.
PainPointer: радар боли
Потом был PainPointer. Я выбрал r/Entrepreneur, он просканировал посты и выдал боли: поиск клиентов, цены, каналы маркетинга, комплаенс при фандрейзинге и так далее.
Нормально? Да.
Достаточно для выбора ниши? Нет.
Это радар. Он показывает "тут что-то пищит". Сильная сторона PainPointer в том, что он начинает не с фантазии, а с жалоб. Слабая - сам по себе такой результат ещё надо доводить до пакета доказательств: прямые треды, цитаты, контекст, частотность, текущие обходные решения.
PainOnSocial играет в похожую категорию: поиск боли в Reddit, цитаты, обсуждения с источниками. GapRadarберёт другой угол: не Reddit, а плохие отзывы в App Store и Google Play. И это важная мысль для статьи. Для поиска ниши инструменты поиска боли и майнеры отзывов часто полезнее, чем валидаторы, потому что они стартуют с недовольства людей, а не с желания автора получить красивое "да".
Preuve AI интереснее как слой проверки. Он принимает конкретную гипотезу, обещает живые данные, утверждения со ссылками на источники, конкурентов и развороты идеи. Это правильная форма, если идея уже есть. Но моя задача была другой: не доказать идею, которую я принёс, а выбрать нишу под мой профиль и ограничения.
FounderFlow и DimeADozen - представители красивых валидаторов. Идея превращается в отчёт: рынок, конкуренты, оценка, дорожная карта. Это может быть полезно, если у тебя уже есть гипотеза и ты хочешь структурированно её разобрать. Но если на входе пустой лист, такие сервисы легко подталкивают к ошибке: ты начинаешь валидировать первую приличную мысль, вместо того чтобы искать лучшую нишу.
FoundryStart: сначала ниша
На этом фоне FoundryStart оказался самым близким к исходной задаче.
Не потому что он самый отполированный. Как раз нет. У него много кинематографичного текста, и доказательства всё равно надо проверять. Но точка входа у него правильнее: не "вставь свою идею", а "найдём твою нишу". На главной странице Foundry прямо пишет про нишу до строительства продукта: три выжившие ниши, поиск по открытому вебу, социальные сигналы, стресс-тесты и панель из нескольких агентов. А на стартовой странице приложения Foundry сначала спрашивает роль: разработчик, маркетолог, дизайнер, менеджер, предприниматель, продавец, креатор, консультант и так далее.
Вот это ближе к моему zero-human эксперименту.
Я открыл публичный пример Creator Deal Desk. Это ниша для креаторов, которые теряют спонсорские сделки в Gmail. Внутри не просто "рынок растёт, можно строить". Там есть история покупателя, голоса из Reddit, места где искать аудиторию, конкуренты вроде Passionfroot, Beacons, Kitly, Creator.co, слепые зоны, стресс-тесты, условия смерти идеи и первый шаг.
Самое полезное там не дизайн и не оценка. Самое полезное - структура мышления. FoundryStart заставляет смотреть на нишу как на цепочку проверок:
кто ждёт;
что болит сейчас;
где эти люди живут;
кто уже продаёт рядом;
почему конкуренты не закрыли дыру;
что убьёт идею;
какой первый тест делать.
В этом же примере он не делает вид, что идея идеальна. В стресс-тестах прямо сказано, что это уже существует кусками: медиакиты, калькуляторы, маркетплейсы, платформы для брендов. Отдельно отмечено, что обычные калькуляторы ставок копируют видимую фичу за выходные. И дальше нормальное условие смерти: если креаторы с активными письмами от брендов не покупают настройку и не остаются на подписке, подписку надо убивать и сужать предложение.
Это уже похоже на практику.
Не "рынок большой, возможность высокая".
А "вот где боль, вот кто рядом, вот почему ты можешь умереть, вот первый тест".
Из всех SaaS-инструментов FoundryStart лучше всего попал в формат "сначала ниша, потом строительство продукта". Но я бы всё равно не делал его единственным судьёй. Его сильная сторона - первый проход и рамка. Его слабое место - тот же риск, что у всех красивых ИИ-отчётов: текст может звучать убедительнее, чем доказательства. Поэтому после FoundryStart всё равно нужен второй слой: поиск боли, проверка источников, проверка цен конкурентов и первые сообщения потенциальным покупателям.
И вот в такой связке он пока выглядит сильнее остальных.
Что я понял после всех прогонов
Инструменты делятся не на "хорошие" и "плохие".
Они делятся по роли.
Есть генераторы направления. Orbis туда. Они быстро дают рынок, покупателя и угол продукта. Полезно, если ты застрял на пустом листе. Опасно, если ты веришь оценке.
Есть инструменты поиска боли. PainPointer, PainOnSocial, GapRadar. Они ближе к реальности, потому что начинают не с идеи, а с жалоб. Но им нужны источники, цитаты и прямые ссылки. Без этого это просто пересказ Reddit через нейросеть.
Есть валидаторы. Preuve, FounderFlow, DimeADozen. Они могут красиво оформить мысль, найти конкурентов, дать отчёт. Но часто они оценивают то, что ты уже придумал. Это полезно, но это не выбор ниши с нуля.
Есть исследовательские движки на GitHub. GPT Researcher, Open Deep Research. Они нужны как мотор под капотом. Но мотор не выбирает маршрут.
Есть методологические слои. Startup Skill, агенты-критики, протоколы честности. Вот они важны, потому что заставляют модель не только придумывать, но и ломать.
И есть подход "сначала ниша". Среди сервисов, которые я смотрел, лучше всего эту роль закрыл FoundryStart: профиль основателя -> несколько ниш -> стресс-тесты -> план -> первый шаг.
Сырой? Да.
Но направление правильное.
Почему "ИИ выбрал нишу" всё ещё звучит слишком громко
Главная ловушка всех этих сервисов - они продают чувство, что неопределённость исчезла.
Открыл отчёт. Там рынок, конкуренты, персона, цены, дорожная карта, оценка. Мозг расслабляется: ну всё, можно строить.
Нельзя.
Ниша начинается не там, где модель написала "высокий спрос". Ниша начинается там, где есть повторяющийся платный процесс.
В моём примере с голосовым ИИ это стало видно быстро. "ИИ-рецепционист для малого бизнеса" звучит как рынок. Но когда открываешь конкурентов, это красный океан. А вот "ежемесячный отчёт по использованию для агентств, которые уже продают ИИ-рецепционистов" - это рабочий процесс. Узкий, скучный, повторяемый, с понятными данными и понятным покупателем.
Потом я даже собрал маленький генератор отчёта по использованию Retell: загрузил JSON/CSV, посчитал звонки, оплачиваемые минуты, неудачные звонки, переводы на человека, стоимость провайдера, счёт клиенту, маржу, сделал отчёт, который можно отправить PDF.
Это не продукт. Это проверка.
Если агентства не хотят прислать обезличенный экспорт ради такого отчёта, гипотеза умирает. И это нормально.
Вот чего не хватает большинству ИИ-инструментов для поиска ниши: они редко доходят до "какой маленький артефакт проверит боль за 72 часа".
FoundryStart в публичном примере хотя бы пытается идти в эту сторону: первый шаг, где искать людей, что должно случиться, чтобы идея выжила.
Мой текущий набор для выбора ниши
Если бы я сегодня собирал цепочку не для статьи, а для себя, она была бы такой:
FoundryStart - получить первые 3 ниши и нормальную рамку.
PainOnSocial или PainPointer - вытащить живые жалобы и ссылки.
GapRadar - если ниша вокруг уже существующих приложений, проверить плохие отзывы.
GPT Researcher или Open Deep Research - собрать пакет источников.
Startup Skill / свой чеклист агента-разрушителя - убить слабые варианты.
Ручная проверка страниц с ценами и конкурентов.
Маленький артефакт за вечер.
Первые сообщения потенциальным покупателям: "пришли данные, я сделаю первый результат бесплатно".
Только после этого можно говорить "около провалидировано".
Не "проверено".
Около.
Потому что настоящая валидация - это когда человек с болью дал данные, время или деньги.
Что дальше
Я начинал с наивной идеи: zero-human компания, значит ИИ сам выберет нишу.
После пары дней стало понятно: один ИИ не выберет. Один сервис тоже не выберет.
Но связка уже возможна.
GitHub даёт детали конструктора. SaaS-сервисы дают быстрые проходы и красивый UX. FoundryStart пока ближе всех попал в формат "сначала ниша, потом строительство продукта". Но финальное решение всё равно должно проходить через грязную часть: источники, конкуренты, цены, причины убить гипотезу и реальный маленький тест.
ИИ может найти направление.
Нишу выбирает не он.
Нишу выбирает повторяемая боль, за которую кто-то готов заплатить.
Если коротко: я бы не доверял ни одному сервису выбор ниши целиком. Но я бы начал с FoundryStart, потом прогнал боль через PainPointer или PainOnSocial, проверил плохие отзывы через GapRadar, добил источники исследовательским движком и только после этого собрал маленький артефакт за вечер.
Следующий шаг в эксперименте - не ещё один отчёт. Следующий шаг - первые сообщения людям, у которых эта боль может быть настоящей.
Источники и инструменты:
business-idea-multi-agent · startup-skill · GPT Researcher · Open Deep Research · reddit-painpointer · yc-idea-matcher · mission-control · Orbis · PainPointer · PainOnSocial · GapRadar · Preuve AI · FounderFlow · DimeADozen · FoundryStart · Creator Deal Desk · Retell · Vapi · Bland · Synthflow
Об авторе: Кир, CTO и серийный предприниматель. Пишу про AI для бизнеса без булшита: @ai_integr