MVP для AI-стартапа в сфере рекламной видеогенерации

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

Американский стартап обратился ко мне с задачей разработки MVP AI-платформы для генерации рекламного видеоконтента.

Проект предполагал:

Двустороннюю модель платформы с различными типами пользователей

Интеграцию нескольких AI-движков

Платежную инфраструктуру

Управление цифровыми сущностями и правами доступа

Асинхронную обработку генерации медиа

Масштабируемую SaaS-архитектуру

Необходимо было спроектировать и реализовать MVP с нуля — от архитектуры до production-развертывания.

# Архитектурное решение:

Я спроектировал систему следующим образом:

Frontend: Lovable (React-based UI)

Backend orchestration: n8n

Database & Auth: Supabase

Hosting: Vercel

Payments: Stripe

AI Engines: Veo, NanoBanana, KIE

Реализованная логика

Платформа включает сложную модель взаимодействия между несколькими типами пользователей и цифровыми сущностями.

# Были реализованы:

- Role-based authentication и разграничение прав доступа

- Система управления цифровыми пресетами и сущностями

- Асинхронная оркестрация AI-процессов через n8n

- Интеграция нескольких AI-провайдеров

- Обработка статусов генерации в реальном времени

- Stripe (checkout + webhooks)

- Управление транзакциями и доступом к функционалу

- Supabase Storage для медиа

- Error handling и логирование

Сложности проекта:

- Синхронизация frontend и backend состояний

- Асинхронные процессы генерации AI

- Разделение логики доступа между типами пользователей

- Масштабируемая SaaS-архитектура

- Интеграция нескольких AI-провайдеров в единую систему

# Результат:

Рабочий MVP

Production-ready архитектура

Готовность к масштабированию

Инфраструктура для обработки AI-контента

Подготовка к привлечению инвестиций