Проект: xR2 — платформа для хранения промптов  Публичный пост
6 марта 2026  145
xR2 — платформа для хранения промптов
https://xr2.site/

Расскажите о себе и сути проекта?

Привет! Меня зовут Павел, я тот самый чувак, который год назад постил сюда бота для защиты от накруток в телеге (кто помнит — привет).

Сейчас делаю другое. xR2 — это платформа для управления промптами. Если коротко: вместо того чтобы хардкодить промпты в коде или в n8n-сценариях, вы храните их в одном месте и дёргаете по API.

Плюс к этому A/B-тесты между вариантами промптов со статзначимостью и воронки конверсий — какой промпт реально приносит деньги, а какой просто "вроде работает".

Как появилась идея? Что вдохновило?

В какой-то момент начался этот бум генерации AI контента, когда все СММ побежали в n8n, чтобы генерить псевдо посты и ролики с котиками. Я подумал, что можно было бы создать удобный инструмент, чтобы СММ менеджер не заходил в 10 своих сценариев,а просто сидела в одном месте и сразу редактировала все свои промты.

Запилил. Потом оказалось, что уже есть похожие решения от больших дядечек: Langfuse, PromptLayer, Helicone. Я начал глубже их изучать и остраивать продукт. Сделал акцент на продуктовиков и no-code пользователей.

Так я увлекся аналитикой, создал A/B тесты, воронки и самое главное научился привязывать события к промпатам.

Что вошло в прототип и сколько времени на него было потрачено?

Первый прототип собрал за пару недель: дашборд для промптов + API для их получения. Минимум, чтобы проверить — буду ли я сам этим пользоваться. Пользовался. Ок, значит можно копать дальше.

Потом полгода допиливал: версионирование, A/B-тесты с рандомизацией и статзначимостью, трекинг ивентов, воронки конверсий, интеграции, SDK.

Самое муторное — нативные ноды для n8n. Написать их просто, сложно опубликовать в официальном магазине. Ощущение, что на той стороне использую AI для оценки приложений, так как в каждой итерации они возвращают мне новые замечания. При этом замечания не критичные, а типо "эта переменная не используется, уберите. Вот эту функцию лучше переписать и тд". И каждое ревью приходится ждать 3-4 недели.

Какой технологический стек вы использовали? Почему?

Next.js + FastApi + Cloudflare

Как вы запускались и искали первых пользователей?

Вот тут начинается самое интересное....

Запустился на Product Hunt три дня назад. Результат: 1 upvote, 0 комментариев. Позиция: #134 и падает. Классика.

Написал в n8n Community ("Built with n8n") — один комментарий: чувак говорит что $20/мес дорого. Болезненно, но полезно — хоть какой-то фидбек.

Написал в Make Community — заблокировали как спам через час. Ну ок.

Запостил Show HN на Hacker News — тишина.

LinkedIn оказался самым живым каналом. Два поста: первый (личная история) набрал 1252 impressions и 11 лайков. Второй (просьба поддержать на PH) — 263 impressions. Ещё и индусы набежали в личку с предложениями "200 upvotes за $50, all organic not bots".

Вчера опубликовал большую статью на vc.ru — пока 20 просмотров, ждём.

Один настоящий пользователь зарегистрировался сам — из финской консалтинговой компании Reaktor. Создал промпт. Это пока главная победа всего запуска.

Итого за 3 дня: ~130 посетителей сайта, 1 регистрация. Product Hunt мёртв. Форумы либо молчат, либо банят.

С какими самыми неожиданными трудностями пришлось столкнуться?

Две вещи, которых не ожидал:

  1. Я был уверен что Product Hunt даст хотя бы начальный буст. Нет. PH работает если у тебя уже есть аудитория, которую ты направляешь голосовать. Без этого — ноль. Форумы (Make, n8n) тоже не работают для промо — блокируют или игнорят.

  2. Конкуренты находят тебя раньше клиентов. На второй день после LinkedIn поста мне написал фаундер Endprompt — прямого конкурента. Мило)))

Сколько потратили и заработали?

Потратил: полгода своего времени.
Заработал: 0. Ни одного платящего клиента. Пока всё на этапе поиска product-market fit.
Монетизация: freemium. Бесплатный тариф — 10 промптов, 1000 API-вызовов/мес. Платный — $19/мес (безлимитные промпты, 100k вызовов).

Какие планы на будущее?

Сейчас главное — найти хотя бы 10 человек, которые реально пользуются продуктом. Не "зарегались и забыли", а создали промпт, подключили API, гоняют трафик.

Параллельно пишу контент (статья про A/B-тестирование промптов для Medium/Dev.to) и пробую разные каналы. Возможно попробую платную рекламу — но сначала хочу убедиться что лендинг конвертит (пока не конвертит, но сегодня переделал hero section).

Нужны ли какие-то советы или помощь Клуба?

Если вы используете AI в продукте — как вы сейчас управляете промптами? Хардкод? Конфиг-файл? Своё решение? Или может вообще не парит?

Какой совет вы бы сами могли дать идущим по вашим стопам?

Не запускайтесь на Product Hunt без аудитории. Серьёзно. Это не платформа для поиска первых пользователей — это платформа, где фаундеры меряются у кого больше лояльной аудитории в других каналах. Без сети поддержки, которая придёт голосовать в первые часы, вы получите то же что я — ноль. Ну либо я чего не понимаю в этой жизни)

11 комментариев 👇
Bakhti Baymukhamedov Network Engineer, Python Developer, Junior DevOps 3 часа назад

Решил поделиться.
Мы уже пару лет пользуемся сервисом для управления промптами:
https://portkey.ai/ - в бесплатном tier можно создать до 3 промптов, в платном - безлимит, платный стоит $50/мес.

Думаю, надо где-то писать, что вот у них 50, а у тебя 20 долларов, к примеру, если функционал схож. Portkey богат на функционал, но мы пользуемся самым минимумом.

Кстати, дизайн страницы создания промптов у вас очень похож.
А так, крутой проект, так держать! Продублируй пост в чатике Индихакеров, расскажи там о нем, наверняка кто-то заинтересуется.

  Развернуть 1 комментарий

@legeminus, спасибо за коммент. Все эти ресурсы более профессиональные что ли и затонечы на людей, которые разбираются и шарят за LLM. Я же целюсь больше в ребят, которые считаю что LLM - это магия и с помощью нее и n8n/make можно автоматизировать все что угодно. (как раз недавно читал одного чела в телеге, который рассказывал что с помощью AI оказывается можно сотворить магию и отслеживать посетителей твоего сайта и потом его догонять через рекламу).

Кароче для тех, кто использует простые сервисы по автоматизации процессов и генерят много промптов. Как я писал выше, например, ребята которые автоматизироваоли постинг в социальных сетях. Если им показаться сложные и продвинутые интерфейсы по работе с промптами - они обалдеют от космического корабля. Имхо;

  Развернуть 1 комментарий

Пользуюсь для этих целей Langfuse, потому что помимо менеджмента промптов система сразу зает трейсинг, подсчет токенов и многое многое другое

  Развернуть 1 комментарий

@DanilSmirnov, а вы проджект / продакт и зачем вам трейсинг и токены? я это к тому, что вы скорее более технически подкованы, чем моя ца)

  Развернуть 1 комментарий

@PavelKuzko, я проджект/продакт, да. Касательно сложности: на самом деле попросить любого мидла поднять контейнер это уж не рокет-сайнс.

Мой комментарий был больше про то, что как-будто бы просто хранилище промптов это классно, но не имеет обратной связи. Непонятно, как этот промпт был использован и что LLM на него ответила. Langfuse как раз из коробки это решает и помогает отслеживать поведение LLM и пользователей.

По поводу вашего вопроса про трейсинг и токены: трейсинг очень удобен для сбора аналитики по промптам в удобной форме, токены просто как бонус идут и их можно использовать в своем проекте и сэкономить время на своей реализации.

К слову, не припомню, что у Langfuse есть а/б тестирование промптов. Расскажите, пожалуйста, как это работает у вас? Ведь любой а/б тест должен иметь метрики, а в случае с промптами единого подхода для оценки его качества как-будто бы нет. Очень интересно ваше мнение

  Развернуть 1 комментарий

😱 Комментарий удален его автором...

  Развернуть 1 комментарий

@DanilSmirnov, я не про сложность установки, а про редактор.

да, хранилище само по себе не уникально. Но есть еще метрики, которые могу быть интересны и там принцип, как в любой аналитике:

  • ты запрашиваешь промпт
  • мы присваиваем этому запросу уникальный id
  • мы потом ты кидаешь любые метрики к этому id и мы строим аналитику

По факту обычная аналитическая система, где все метрики строят вокруг твоего промпта (или версии).

Например,

  • у нас промпт приветственного сообщения
  • пользователь зашел на сайт и получил сообщение + создали id
  • пользователь создал аккаунт и мы отправили событие signed_up с уникальным идентификаторов пользователя и id запросам промпта

Потом заходим и смотрим, по какому промпту/версии была лучше конверсия в воронке (получить промпт -> отправить событие signed_up)

  Развернуть 1 комментарий

@PavelKuzko, да, в таких случаях можно провести а/б тестирование. У меня уже, видимо, деформация после разработки chain'ов в агентах)

  Развернуть 1 комментарий
Bakhti Baymukhamedov Network Engineer, Python Developer, Junior DevOps 3 часа назад


Ввёл данные от демо учетки.
Кнопку Регистрации не нашел.

  Развернуть 1 комментарий

@legeminus, fixed

  Развернуть 1 комментарий
Bakhti Baymukhamedov Network Engineer, Python Developer, Junior DevOps 2 часа назад

API ключи - имя не сохраняется.
Если длина превышает неизвестное значение - пишет Internal error, вместо того, чтобы показать какое ограничение по длине текста.

  Развернуть 1 комментарий

@legeminus, оооо.. спасибо

  Развернуть 1 комментарий

😎

Автор поста открыл его для большого интернета, но комментирование и движухи доступны только участникам Клуба

Что вообще здесь происходит?


Войти  или  Вступить в Клуб