Гайд по проектированию архитектуры микростартапа

Этот гайд поможет вам спроектировать логику работы вашего продукта простыми словами, без сложных технических терминов. Мы разберём, как “собрать пазл” из разных частей так, чтобы всё работало вместе.

Что такое архитектура и зачем она нужна

Архитектура — это план того, как разные части вашего продукта будут работать вместе. Представьте, что вы строите дом: сначала нужен чертёж, где будет кухня, где спальня, как они соединяются. То же самое с продуктом: нужно понять, что происходит, когда пользователь нажимает кнопку, куда идут данные, как они обрабатываются.

Зачем это нужно:

• Чтобы не запутаться в процессе разработки
• Чтобы понять, какие инструменты вам понадобятся
• Чтобы избежать ситуаций, когда “всё работает, но не вместе”
• Чтобы быстро найти и исправить ошибки

Важно: Для микростартапа архитектура должна быть простой. Не нужно строить “небоскрёб”, когда достаточно “однокомнатной квартиры”. Наша цель — запустить быстро, а не создать идеальную систему.

Шаг 1: Опишите основной сценарий использования

Начните с самого простого: что делает пользователь и что происходит в ответ.

Пример 1: AI-помощник для ответов на вопросы студентов

Сценарий:

1. Пользователь загружает материалы курса (PDF, текст)
2. Студент задаёт вопрос через форму на сайте
3. Система находит ответ в материалах с помощью AI
4. Студент получает ответ на email или видит его на сайте

Что происходит “под капотом”:

• Форма отправляет вопрос в ваш workflow (n8n/Make)
• Workflow обращается к AI API (OpenAI) с вопросом и материалами
• AI генерирует ответ
• Ответ отправляется пользователю

Пример 2: Генератор описаний товаров для интернет-магазинов

Сценарий:

1. Владелец магазина загружает таблицу с названиями товаров
2. Нажимает кнопку “Сгенерировать описания”
3. Система создаёт описания для каждого товара с помощью AI
4. Владелец получает готовую таблицу с описаниями

Что происходит “под капотом”:

• Пользователь загружает файл через форму
• Workflow читает файл, извлекает названия товаров
• Для каждого товара отправляется запрос к AI API
• AI генерирует описание
• Все описания собираются в новую таблицу
• Таблица отправляется пользователю на email

Как описать свой сценарий

Возьмите лист бумаги или документ и ответьте на вопросы:

1. Что делает пользователь? (нажимает кнопку, заполняет форму, загружает файл)
2. Что происходит дальше? (куда идут данные, что их обрабатывает)
3. Что получает пользователь в итоге? (ответ, файл, доступ к сервису)

Совет: Начните с одного простого сценария. Не пытайтесь описать все возможные варианты сразу. Лучше сделать одно хорошо, чем десять плохо.

Шаг 2: Определите компоненты системы

Теперь разберём, из каких “кирпичиков” состоит ваш продукт. Для микростартапа обычно нужно всего несколько компонентов.

Компонент 1: Лендинг (фронтенд)

Что это: Страница, где пользователь видит ваш продукт, читает описание и нажимает кнопки.

Инструменты: Tilda, Carrd, Readymag и т.д.

Что на нём должно быть:

• Описание проблемы и решения
• Форма для ввода данных (если нужно)
• Кнопка “Купить” или “Запустить”
• Инструкция, как пользоваться

Простыми словами: Это “лицо” вашего продукта. Пользователь видит его первым.

Компонент 2: Workflow (автоматизация)

Что это: Последовательность действий, которая выполняется автоматически. Например: “получил вопрос → отправил в AI → получил ответ → отправил пользователю”.

Инструменты: n8n, Make (Integromat, аналоги)

Что он делает:

• Принимает данные от пользователя (через форму или webhook)
• Обрабатывает их (например, отправляет в AI API)
• Отправляет результат обратно пользователю

Простыми словами: Это “мозг” вашего продукта. Он связывает все части вместе и выполняет основную работу.

Компонент 3: AI API (если используется)

Что это: Сервис, который обрабатывает данные с помощью искусственного интеллекта. Например, генерирует текст, анализирует документы, отвечает на вопросы.

Инструменты: OpenAI API, Anthropic Claude API, российские аналоги (YandexGPT, GigaChat)

Что он делает:

• Получает запрос от вашего workflow
• Обрабатывает его с помощью AI
• Возвращает результат обратно в workflow

Простыми словами: Это “умная часть” вашего продукта. Она делает то, что человек не может сделать быстро или качественно.

Компонент 4: База данных (если нужно хранить данные)

Что это: Место, где хранятся данные пользователей, истории запросов, настройки.

Инструменты: Supabase, Airtable, Google Sheets (для простых случаев)

Когда она нужна:

• Если нужно запоминать данные пользователей между сессиями
• Если нужно хранить историю запросов
• Если нужно управлять доступом пользователей

Когда она НЕ нужна:

• Если каждый запрос независимый (например, генерация текста “здесь и сейчас”)
• Если данные не нужно хранить долго

Простыми словами: Это “память” вашего продукта. Она нужна, если вы хотите что-то запомнить.

Компонент 5: Платежи

Что это: Система приёма денег от пользователей.

Инструменты: ЮKassa, Робокасса, CloudPayments, Gumroad, Stripe, аналоги

Что она делает:

• Принимает оплату от пользователя
• Отправляет уведомление в ваш workflow (webhook)
• Выдаёт доступ к продукту после оплаты

Простыми словами: Это “касса” вашего продукта. Она принимает деньги и даёт доступ.

Компонент 6: Email-рассылки (если нужно)

Что это: Система отправки писем пользователям.

Инструменты: UniSender, SendGrid, Mailjet

Что она делает:

• Отправляет welcome-письмо после покупки
• Отправляет результаты работы продукта
• Отправляет напоминания и запросы фидбека

Простыми словами: Это “почтальон” вашего продукта. Он доставляет сообщения пользователям.

Шаг 3: Нарисуйте схему потока данных

Теперь визуализируйте, как данные “текут” через вашу систему. Это поможет понять, что с чем соединяется.

Простая схема для AI-помощника:

Пользователь → Форма на лендинге → Workflow (n8n) → AI API → Workflow → Email пользователю

Более сложная схема с оплатой:

Пользователь → Лендинг → Кнопка "Купить" → Платёжная система → Webhook → Workflow → Выдача доступа → Email с инструкцией

Как нарисовать свою схему

1. Начните с пользователя (слева)
2. Покажите, куда он попадает (лендинг, форма)
3. Покажите, куда идут данные (workflow, API)
4. Покажите, что происходит с данными (обработка, генерация)
5. Покажите, куда идёт результат (email, сайт, файл)

Совет: Используйте простые стрелки и прямоугольники. Не нужно делать сложные диаграммы. Главное — понять последовательность.

Шаг 4: Определите входные и выходные данные

Для каждого компонента нужно понять: что он получает на входе и что отдаёт на выходе.

Пример: AI-генератор описаний товаров

Входные данные:

• Таблица с названиями товаров (файл Excel или CSV)
• Параметры генерации (стиль, длина описания)

Выходные данные:

• Таблица с описаниями товаров (файл Excel или CSV)
• Email с результатом

Для каждого компонента:

Форма на лендинге:

• Вход: данные от пользователя (текст, файл)
• Выход: данные отправляются в workflow (через webhook)

Workflow:

• Вход: данные от формы, настройки
• Выход: обработанные данные, запросы к API

AI API:

• Вход: запрос с данными и инструкциями
• Выход: сгенерированный текст или результат анализа

Email-сервис:

• Вход: текст письма, адрес получателя
• Выход: письмо отправлено

Зачем это нужно: Чтобы понять, какие данные передавать между компонентами и в каком формате.

Шаг 5: Определите точки интеграции

Интеграция — это место, где два компонента соединяются и обмениваются данными.

Основные типы интеграций:

1. Webhook (вебхук)

• Что это: Способ отправки данных из одного сервиса в другой в реальном времени
• Когда используется: Когда форма отправляет данные в workflow, когда платёжная система уведомляет об оплате
• Простыми словами: Это “труба”, по которой данные текут от одного сервиса к другому

2. API (Application Programming Interface)

• Что это: Способ обращения одного сервиса к другому за данными или функциями
• Когда используется: Когда workflow обращается к AI API, когда нужно получить данные из базы
• Простыми словами: Это “телефон”, по которому один сервис звонит другому и просит что-то сделать

3. MCP (Model Context Protocol)

• Что это: Стандартизированный протокол для подключения AI-моделей к инструментам и данным. Позволяет AI-агентам безопасно взаимодействовать с внешними системами.
• Когда используется: Когда нужно дать AI-агенту доступ к инструментам (поиск в интернете, работа с файлами, базами данных) или когда агент должен выполнять сложные многошаговые задачи.
• Простыми словами: Это “стандартный разъём”, который позволяет подключить “мозг” (AI) к “рукам” (инструментам) и “глазам” (данным).

4. Форма на сайте

• Что это: Способ сбора данных от пользователя
• Когда используется: Когда нужно получить данные от пользователя (вопрос, файл, контакты)
• Простыми словами: Это “анкета”, которую заполняет пользователь

Примеры интеграций:

Интеграция формы с workflow:

• Форма на Tilda отправляет данные через webhook в n8n
• n8n получает данные и начинает обработку

Интеграция workflow с AI API:

• n8n отправляет HTTP-запрос к OpenAI API
• OpenAI API возвращает результат
• n8n получает результат и продолжает работу

Интеграция платежей с workflow:

• Платёжная система отправляет webhook в n8n после успешной оплаты
• n8n получает уведомление и выдаёт доступ пользователю

Пример интеграции по MCP: Сценарий: AI-агент для анализа рынка, который сам ищет данные в интернете и составляет отчёт. Интеграция:

• AI-агент (например, Claude Desktop) подключается к MCP-серверу с инструментами поиска.
• Пользователь просит: “Найди последние тренды в нише AI-помощников для образования”.
• Агент через MCP запускает поиск в Google, анализирует первые 10 результатов.
• Затем через MCP читает найденные PDF-отчёты и статьи.
• Агент структурирует данные и генерирует сводный отчёт. Простыми словами: MCP даёт агенту “руки” для поиска и “глаза” для чтения файлов, чтобы он мог работать автономно.

Шаг 6: Определите обработку ошибок

Обработка ошибок — это то, что происходит, когда что-то идёт не так.

Типичные ошибки:

1. Пользователь не заплатил, но пытается использовать продукт

   • Решение: Проверять статус оплаты перед выдачей доступа

2. AI API не ответил или вернул ошибку

   • Решение: Повторить запрос через несколько секунд или отправить пользователю сообщение об ошибке

3. Пользователь загрузил неправильный формат файла

   • Решение: Проверить формат перед обработкой и показать понятное сообщение об ошибке

4. Workflow перестал работать

   • Решение: Настроить уведомления об ошибках, чтобы быстро узнать о проблеме

Как обрабатывать ошибки:

1. Предвидьте возможные проблемы — подумайте, что может пойти не так
2. Добавьте проверки — проверяйте данные перед обработкой
3. Сообщайте пользователю — если что-то не работает, объясните почему простыми словами
4. Логируйте ошибки — записывайте ошибки, чтобы потом их исправить

Простыми словами: Обработка ошибок — это “план Б” на случай, если что-то пойдёт не так. Лучше подготовиться заранее.

Шаг 7: Определите минимальный набор функций (MVP)

MVP (Minimum Viable Product) — это минимальная версия продукта, которая решает основную проблему.

Что должно быть в MVP:

✅ Основная функция — то, ради чего пользователь покупает продукт ✅ Способ оплаты — чтобы пользователь мог заплатить ✅ Способ получения результата — чтобы пользователь получил то, за что заплатил

Что НЕ должно быть в MVP:

❌ Дополнительные функции “на будущее” ❌ Сложная аналитика ❌ Множество вариантов настроек ❌ Красивый дизайн (достаточно простого и понятного)

Пример MVP для AI-помощника:

✅ Пользователь задаёт вопрос → получает ответ ✅ Оплата работает ✅ Результат приходит на email

❌ Нет истории вопросов ❌ Нет разных стилей ответов ❌ Нет мобильного приложения

Правило: Если без функции продукт не работает — она нужна. Если без неё можно обойтись — отложите на потом.

Практический пример: Полная архитектура AI-помощника для ответов на вопросы

Давайте разберём полный пример, чтобы увидеть, как всё работает вместе.

Описание продукта:

AI-помощник, который отвечает на вопросы студентов на основе материалов курса.

Компоненты:

1. Лендинг (Tilda)

   • Описание продукта
   • Форма для загрузки материалов курса (при первой покупке)
   • Форма для вопроса (после покупки)
   • Кнопка “Купить”

2. Платёжная система (ЮKassa)

   • Принимает оплату
   • Отправляет webhook в n8n после успешной оплаты

3. Workflow (n8n)

   • Получает уведомление об оплате → отправляет welcome-письмо
   • Получает материалы курса → сохраняет в базу данных
   • Получает вопрос от студента → отправляет в AI API с материалами
   • Получает ответ от AI → отправляет студенту на email

4. AI API (OpenAI)

   • Получает вопрос и материалы курса
   • Генерирует ответ на основе материалов
   • Возвращает ответ в workflow

5. База данных (Supabase)

   • Хранит материалы курса для каждого пользователя
   • Хранит историю вопросов (опционально)

6. Email-сервис (UniSender)

   • Отправляет welcome-письмо
   • Отправляет ответы на вопросы

Поток данных:

Сценарий 1: Первая покупка

Пользователь → Лендинг → Кнопка "Купить" → ЮKassa → Оплата → Webhook → n8n → 
→ Welcome-письмо с формой загрузки материалов → Пользователь загружает материалы → 
→ n8n → Сохранение в базу данных → Подтверждение пользователю

Сценарий 2: Задать вопрос

Студент → Форма вопроса на лендинге → Webhook → n8n → Загрузка материалов из базы → 
→ Отправка вопроса и материалов в AI API → AI генерирует ответ → n8n → 
→ Отправка ответа студенту на email

Точки интеграции:

• Tilda → n8n: Webhook при отправке формы
• ЮKassa → n8n: Webhook при успешной оплате
• n8n → OpenAI API: HTTP-запрос с вопросом и материалами
• n8n → Supabase: Сохранение и загрузка данных
• n8n → UniSender: Отправка email

Обработка ошибок:

• Если AI API не ответил → повторить запрос через 5 секунд (максимум 3 попытки)
• Если пользователь не загрузил материалы → напомнить в welcome-письме
• Если оплата не прошла → показать сообщение на лендинге

Чек-лист проектирования архитектуры

Пройдитесь по этому чек-листу, чтобы убедиться, что вы ничего не пропустили:

• Описан основной сценарий использования (что делает пользователь и что получает)
• Определены все компоненты системы (лендинг, workflow, API, база данных, платежи)
• Нарисована схема потока данных (как данные движутся через систему)
• Определены входные и выходные данные для каждого компонента
• Определены точки интеграции (где компоненты соединяются)
• Продумана обработка ошибок (что делать, если что-то пойдёт не так)
• Определён минимальный набор функций для MVP (только самое необходимое)
• Понятно, какие инструменты использовать для каждого компонента

Типичные ошибки при проектировании

Ошибка 1: Переусложнение

Проблема: Попытка создать сложную систему “на будущее”

Пример: Добавление аналитики, множества настроек, сложной системы доступа, когда достаточно простой формы и email

Решение: Начните с самого простого варианта. Добавляйте сложность только когда она действительно нужна.

Ошибка 2: Игнорирование обработки ошибок

Проблема: Не продумано, что делать, если что-то сломается

Пример: Если AI API не ответил, пользователь просто не получает ответ и не понимает, что произошло

Решение: Продумайте основные сценарии ошибок и добавьте обработку.

Ошибка 3: Непонятный поток данных

Проблема: Неясно, как данные движутся через систему

Пример: Непонятно, откуда workflow берёт данные пользователя и куда отправляет результат

Решение: Нарисуйте схему потока данных, даже простую от руки.

Ошибка 4: Попытка сделать всё идеально

Проблема: Долгая разработка “идеальной” архитектуры вместо быстрого запуска

Пример: Недели на проектирование вместо дней на создание простого MVP

Решение: Помните: лучше запустить простой продукт быстро, чем идеальный никогда.

Следующие шаги

После того, как вы спроектировали архитектуру:

1. Изучите инструменты — посмотрите базовые туториалы по n8n/Make (1-2 часа достаточно, есть на каналах разработчиков в youtube)
2. Создайте простой workflow — начните с самого простого сценария
3. Протестируйте интеграции — убедитесь, что компоненты соединяются правильно
4. Итеративно улучшайте — добавляйте функции по мере необходимости

Помните: Архитектура — это не финальный план, а отправная точка. Вы всегда можете изменить её, когда поймёте, что нужно улучшить.

Глоссарий

API (Application Programming Interface) — способ, с помощью которого один сервис обращается к другому за данными или функциями. Например, ваш workflow обращается к AI API, чтобы сгенерировать текст.

Архитектура — план того, как разные части продукта работают вместе. Это “чертёж” вашего продукта.

База данных — место, где хранятся данные (информация о пользователях, история запросов, настройки). Как библиотека для данных.

Webhook (вебхук) — способ отправки данных из одного сервиса в другой в реальном времени. Когда происходит событие (например, оплата), сервис автоматически отправляет уведомление в другой сервис.

Workflow (воркфлоу) — последовательность автоматических действий. Например: “получил данные → обработал → отправил результат”. Это “мозг” вашего продукта.

Интеграция — место, где два компонента соединяются и обмениваются данными. Например, форма на сайте интегрируется с workflow через webhook.

Лендинг (landing page) — страница, где пользователь видит ваш продукт и может купить его или начать использовать. Это “лицо” вашего продукта.

MVP (Minimum Viable Product) — минимальная версия продукта, которая решает основную проблему. Только самое необходимое для запуска.

No-code — создание продуктов без программирования, используя визуальные инструменты и готовые сервисы.

Обработка ошибок — то, что происходит, когда что-то идёт не так. План действий на случай проблем.

Поток данных — путь, по которому данные движутся через систему: от пользователя через разные компоненты к результату.

Фронтенд (frontend) — видимая часть продукта, с которой взаимодействует пользователь (лендинг, формы, кнопки).

Backend (бэкенд) — невидимая часть продукта, которая обрабатывает данные и выполняет основную работу (workflow, API, база данных).

Последнее обновление: 09-01-2026