Магазин трендов и шаблонов: как превратить «чистый холст» генеративного ИИ в «нажми и повтори»
Коротко о главном (BLUF)
В этом материале мы разбираем ключевые аспекты работы с нейросетями: актуальные модели, практические советы по промптам и примеры генераций. Читайте дальше, чтобы узнать подробности.
Главная проблема генеративных ИИ-сервисов для обычного пользователя — не качество моделей, а чистый холст. Человек открывает генерацию видео или картинки, видит пустое поле «запрос» и… закрывает. Он не знает, что писать, и не верит, что у него выйдет как в тех вирусных роликах. Мы в NeuralSpace решали это магазином трендов и шаблонов: галерея готовых эффектов, где виден результат, и повторить его — один клик. Разбор, как это устроено под капотом.
Продуктовая гипотеза
Люди не хотят «генерировать с нуля» — они хотят повторить то, что уже видели и что зацепило. Значит, интерфейс должен идти от результата к рецепту, а не наоборот. Вместо «вот пустой запрос» — «вот тренд, нажми, и сделаем такое же с твоим фото».
Архитектура
Тренд как единица контента. Каждый тренд — не просто картинка в галерее, а упакованный рецепт: превью-результат, модель, запрос-шаблон с подставляемыми слотами (твоё фото, твой текст), нужные параметры. Пользователь видит только превью и одно поле «подставь своё» — вся сложность (какая модель, какие настройки) спрятана в рецепте.
Два уровня витрины. У нас разведены кураторские тренды (которые мы готовим и раскладываем на главной) и пользовательские шаблоны. Технически это два разных модала с общим движком запуска — чтобы добавление нового тренда не требовало трогать логику генерации.
Статика отдельно от кода. Превью трендов — тяжёлые медиа. Мы держим их как статику, отделённую от бандла приложения, чтобы галерея грузилась быстро, а добавление тренда было операцией с контентом, а не релизом фронта.
Один клик → предзаполненная генерация. Клик по тренду не «открывает генератор» — он открывает генератор, уже заполненный рецептом: модель выбрана, запрос подставлен, осталось загрузить своё фото и нажать. Это главный рычаг: путь от «хочу так же» до результата — минимальный.
Самое недооценённое: учёт конверсии
Тут была наша главная инженерная ошибка, о которой расскажу честно. Изначально мы засчитывали в аналитику только один тип трендов, а остальные генерации «из тренда» проходили как обычные — и мы не видели реальную конверсию галереи. Тысячи картинок сделаны из трендов, а помечена была едва ли одна.
Вывод, который дорого дался: если фича существует ради конверсии, учёт этой конверсии надо проектировать вместе с фичей, а не приделывать потом. Мы перестроили атрибуцию так, чтобы любая генерация, запущенная из тренда или шаблона, несла метку источника до самого результата. Только после этого стало видно, какие тренды реально работают, а какие — просто красивая витрина.
Практическое правило для любого, кто строит «магазин чего-то, что запускает действие»: метка источника должна путешествовать вместе с действием до конца воронки, иначе вы оптимизируете вслепую.
Почему это архитектурно интереснее, чем кажется
«Галерея с картинками» звучит тривиально. Но как только тренд становится исполняемым рецептом с атрибуцией, всплывают настоящие задачи: версионирование рецептов (модель обновилась — старый тренд должен продолжать работать или гладко мигрировать), разделение контента и кода, сквозная аналитика источника. Это уже не витрина, а маленький движок «контент → предзаполненное действие → измеримый результат».
Если строите онбординг через шаблоны и пресеты — интересно обсудить, как вы версионируете рецепты и атрибутируете конверсию. Сам магазин трендов: neuralspace.pro/trends.
🇬🇧 English version
The biggest problem with generative-AI products for normal users isn't model quality — it's the blank canvas. Someone opens video or image generation, sees an empty “prompt” field, and… closes it. They don't know what to type, and don't believe theirs will look like those viral clips. At NeuralSpace we tackled this with a trends and templates store: a gallery of ready effects where you see the result, and reproducing it takes one click. Here's how it works under the hood.
Product hypothesis
People don't want to “generate from scratch” — they want to reproduce what they already saw and liked. So the interface should go result → recipe, not the reverse. Instead of “here's an empty prompt,” it's “here's a trend — click it, and we'll make the same with your photo.”
Architecture
A trend as a content unit. Each trend isn't just a gallery image — it's a packaged recipe: preview result, model, a prompt template with fillable slots (your photo, your text), required params. The user sees only the preview and one “drop yours in” field; all the complexity is hidden in the recipe.
Two storefront tiers. We separate curated trends (which we prepare and lay out on the homepage) from user templates. Technically that's two modals sharing one launch engine — so adding a trend never touches generation logic.
Static separate from code. Trend previews are heavy media. We keep them as static assets, decoupled from the app bundle, so the gallery loads fast and adding a trend is a content op, not a frontend release.
One click → prefilled generation. Clicking a trend doesn't “open the generator” — it opens the generator already filled from the recipe: model chosen, prompt substituted, just upload your photo and hit go. That's the core lever: minimize the path from “I want that” to a result.
The most underrated part: conversion accounting
Here's our real engineering mistake, honestly. Originally we counted only one trend type in analytics; other “from-a-trend” generations passed as ordinary ones — so we couldn't see the gallery's real conversion. Thousands of images made from trends, barely one tagged.
The hard-won takeaway: if a feature exists for conversion, design the conversion accounting with the feature, not bolted on later. We rebuilt attribution so any generation launched from a trend or template carries a source tag all the way to the result. Only then could we see which trends actually work, and which are just a pretty shelf.
A practical rule for anyone building a “store of things that launch an action”: the source tag must travel with the action to the end of the funnel, or you're optimizing blind.
Why it's more interesting than it sounds
“A gallery of images” sounds trivial. But once a trend becomes an executable recipe with attribution, real problems surface: recipe versioning (the model updated — the old trend must keep working or migrate cleanly), content/code separation, end-to-end source analytics. It's not a shelf anymore — it's a small “content → prefilled action → measurable result” engine.
If you build onboarding via templates and presets, we're curious how you version recipes and attribute conversion. The store itself: neuralspace.pro/trends.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Вопрос: Как получить лучший результат от нейросети?
Ответ: Используйте подробные промпты (описания) на английском языке, задавайте стиль и детали сцены.
Вопрос: Можно ли использовать эти материалы в коммерческих целях?
Ответ: Да, сгенерированный контент полностью принадлежит вам.