Решения CTO в первый год стартапа
Я CTO Meme Factory с момента основания. За первый год техническая команда выросла с трёх человек до десяти, а количество запущенных продуктов — с одного до семи. Делюсь решениями, которые оказались правильными, и теми, что пришлось откатывать.
Решение 1: монорепа vs поли
Начинали с поли-репозиториев: «каждый сервис — свой git». Через три месяца стало понятно — для команды до 10 человек это лишний оверхед: рассинхрон версий, дублирование utils, страх лезть в чужой код.
Перешли на монорепу с pnpm workspaces и NX. Шеринг кода стал тривиальным, общие библиотеки версионируются в одном месте. Минус — IDE подтормаживает, пришлось купить mac-и помощнее.
Решение 2: TypeScript везде, кроме узких мест
TypeScript — стандарт по умолчанию. Python оставили там, где он не имеет конкурентов: ML-инференс, Telethon-скрипты, ad-hoc data-задачи. Go использовали один раз для high-throughput сервиса и пожалели — не было экспертизы в команде, поддержка стала больной точкой.
Правило: язык выбирается под навыки команды, а не под красоту бенчмарков.
Решение 3: Kubernetes с первого дня
Многие говорят «k8s overkill для стартапа». Я в очередной раз убедился — нет. C первого дня поднял k3s на одном узле, написали Helm-чарты, настроили GitLab CI/CD. Когда понадобилось масштабироваться, мы просто добавили nodes — без переезда.
- k3s в один узел = 0/месяц на VPS, готово через час.
- GitLab CI runners на самохосте — /tmp/eniseev_site/build_blog.sh за CI-минуты.
- Прометей + Графана с первого дня — алерты в TG-канал команды.
Решение 4: тестируем то, что ломается
Мы не пишем 100% покрытие. Пишем тесты на:
- Платежи и любая работа с деньгами.
- Авторизация и доступы.
- Интеграции с внешними API (мокаем).
- Бизнес-логика, которую нашёл баг-репорт.
UI и CRUD без интересной логики живут без тестов. Время команды дорого.
Решение 5: AI как инструмент, а не как маркетинг
Команда использует Claude Code и Cursor каждый день. Это не «AI-стартап» — это «стартап, который грамотно использует AI». Разница в том, что мы не пишем «powered by AI» в pitch-deck, но пишем код в 2-3 раза быстрее за счёт правильного промптинга.
Что откатили
- GraphQL. Поставили вначале — оверкил для нашего размера. Перешли на REST + Zod. Скорость разработки выросла.
- Микросервисы во фронтенде. Module Federation казался хорошей идеей. Не было. Теперь монолит с code splitting.
- Слишком ранний переход на event-driven. Kafka добавили на 5-м проекте, не на первом. До этого хватило очередей в Redis.
Найм: с кем работаем
Берём людей, которые могут показать живой код или продукт. Не верим в «синьорность по годам» — берём по технической дискуссии и тестовому. Любим, когда у кандидата есть pet-проект, который он реально использует сам.
Что планируем дальше
Развиваем платформу для memecoin-проектов на TON, расширяем команду до 15 человек, переходим на собственный orchestration слой для AI-агентов. План на 2026 — три новых продукта, каждый с собственной выручкой.
Если у вас стартап и нужен второй взгляд CTO — напишите в @EniseevE. Веду 2-3 консультации в неделю бесплатно.
← Все статьи