MVP dla startupu AI w dziedzinie generacji wideo reklamowego

Frontend: Lovable | Backend: n8n | Supabase | Vercel | Stripe | Veo | NanoBanana | KIE
## Zadanie

Amerykański startup zwrócił się do mnie z zadaniem opracowania MVP platformy AI do generowania reklamowego wideo.

Projekt zakładał:

Dwustronny model platformy z różnymi typami użytkowników

Integrację kilku silników AI

Infrastrukturę płatniczą

Zarządzanie cyfrowymi bytami i prawami dostępu

Asynchroniczne przetwarzanie generacji mediów

Skalowalną architekturę SaaS

Należało zaprojektować i wdrożyć MVP od podstaw — od architektury po wdrożenie produkcyjne.

# Rozwiązanie architektoniczne:

Zaprojektowałem system w następujący sposób:

Frontend: Lovable (UI oparty na React)

Orkiestracja backendu: n8n

Baza danych i uwierzytelnianie: Supabase

Hosting: Vercel

Płatności: Stripe

Silniki AI: Veo, NanoBanana, KIE

Zrealizowana logika

Platforma obejmuje złożony model interakcji między różnymi typami użytkowników a cyfrowymi bytami.

# Zrealizowano:

- Uwierzytelnianie oparte na rolach i podział praw dostępu

- System zarządzania cyfrowymi presetami i bytami

- Asynchroniczna orkiestracja procesów AI przez n8n

- Integracja kilku dostawców AI

- Przetwarzanie statusów generacji w czasie rzeczywistym

- Stripe (checkout + webhooks)

- Zarządzanie transakcjami i dostępem do funkcjonalności

- Supabase Storage dla mediów

- Obsługa błędów i logowanie

Trudności projektu:

- Synchronizacja stanów frontend i backend

- Asynchroniczne procesy generacji AI

- Podział logiki dostępu między typami użytkowników

- Skalowalna architektura SaaS

- Integracja kilku dostawców AI w jedną system

# Wynik:

Działające MVP

Architektura gotowa do produkcji

Gotowość do skalowania

Infrastruktura do przetwarzania treści AI

Przygotowanie do pozyskania inwestycji