Platforma do aplikowania o granty oparta na AI dla wiedeńskiego startupu fintech
O projekcie
Startmatch.ai to wiedeński startup z sektora fintech oferujący platformę, która pomaga firmom B2B aplikować o dofinansowania rządowe. Na start Austria (Forschungsprämie), w planach ekspansja na rynek DACH. Klient trafił do fireup.pro z polecenia. Wewnętrzny zespół: jedna osoba od sprzedaży, dwóch developerów.
Przepisanie MVP na produkcyjną platformę
Automatyzacja procesu ubiegania się o granty
Od wyzwania
Kluczowe wyzwania
Mała konkurencja, wysoka złożoność
Mała konkurencja, wysoka złożoność
Na rynku austriackich grantów niemal nie ma dobrych narzędzi. Żadne z istniejących nie oferowało takiego poziomu automatyzacji, jaki planował Startmatch. Wyzwanie polegało na zbudowaniu czegoś naprawdę nowego. Nie digitalizacji papierów, ale automatyzacji procesu prawnie uregulowanego, gdzie obliczenia musiały być zgodne z wymogami rządowymi co do grosza.
Mały, szybko działający zespół z ambicjami enterprise
Mały, szybko działający zespół z ambicjami enterprise
Cały zespół produktowy, po stronie klienta i fireup.pro, liczył pięć osób. Tempo było zabójcze, wymagania zmieniały się na bieżąco, a margines na poprawki był wąski. Developerzy musieli podejmować trafne decyzje architektoniczne szybko, często wspierając się narzędziami AI.
Przepisanie platformy bez zatrzymania rozwoju produktu
Przepisanie platformy bez zatrzymania rozwoju produktu
Migracja ze Svelte na Next.js odbywała się równolegle z budowaniem nowych funkcjonalności. Wyszukiwarka grantów oparta na AI, napisana pierwotnie w Svelte, musiała zostać przepisana od zera bez przerywania prac nad resztą produktu.
Supabase jako wąskie gardło przy skali
Supabase jako wąskie gardło przy skali
W miarę jak platforma rosła i wymagania stawały się bardziej złożone niestandardowe uwierzytelnianie, asymetryczny JWT, kontrola dostępu do wrażliwych danych standardowe możliwości Supabase okazały się niewystarczające. Wymagało to własnych obejść i przemyślanych decyzji architektonicznych.
Kluczowe wymagania funkcjonalne i niefunkcjonalne
Funkcjonalne
- Edytor z agentem AI - generowanie treści wniosków na podstawie kontekstu dostarczanego przez użytkownika: pliki, prezentacje, zdjęcia, notatki, filmy.
- Wyszukiwarka grantów - zapytania w języku naturalnym, wyniki dopasowane do profilu firmy.
- Moduł kosztowy - cztery kategorie kosztów kwalifikowalnych, import zbiorczy, obliczenia zgodne z wymogami prawnymi grantu.
- Zarządzanie pracownikami - czas pracy, dane płacowe, przypisanie do projektów na potrzeby wniosku.
- White-label odsprzedaż platformy pod marką klientów B2B
- Sprawdzarka zgodności - weryfikacja opisu projektu pod kątem kryteriów Forschungsprämie.
- Eksport raportu FP - komplet danych aplikacyjnych jako plik .docx.
- Panel administracyjny - zarządzanie organizacjami, użytkownikami i subskrypcjami.
Niefunkcjonalne
- Bezpieczeństwo danych - MFA, asymetryczny JWT, własna ochrona endpointów REST, dedykowana rola dostępu do wrażliwych danych kadrowych.
- Kontrola dostępu (RBAC) - uprawnienia na poziomie komponentów, tras i warstwy danych.
- Archiwum dokumentów - długoterminowe przechowywanie na GCP na potrzeby kontroli urzędowej.
- Optymalizacja kosztów AI - wydajnościowa i kosztowa optymalizacja wywołań zewnętrznych serwisów AI.
- Backup i cleanup - automatyczne archiwizowanie i czyszczenie danych edytora w chmurze.
- System subskrypcji - limity dostępu do zasobów per plan.
Przez rozwiązanie
Przez rozwiązanie
Współpraca, nie outsourcing
Bez formalnych sprintów, za to z codziennym standupem i retro co 2 tygodnie. Developerzy fireup.pro działali jako integralna część zespołu produktowego Startmatch - ze wspólną odpowiedzialnością za decyzje techniczne i tempo dostarczania, nie jako zewnętrzny wykonawca rozliczany z zakresu.
Podejście do rozwoju produktu
Projekt łączył przepisanie istniejącego kodu z równoległym budowaniem nowych funkcjonalności. Każda decyzja techniczna musiała uwzględniać oba te wymiary jednocześnie.
- Migracja wyszukiwarki grantów ze Svelte na Next.js realizowana równolegle z rozwojem nowych ficzerów.
- Własne rozszerzenia do Tiptap pisane od zera. Biblioteka nie obsługiwała out of the box trybu sugestii ani zaawansowanego blokowania sekcji.
- Narzędzia AI (Claude Code, LLMParse) wbudowane w codzienny workflow developerski, nie jako eksperyment, ale jako stały element procesu wytwarzania.
Bezpieczeństwo i zgodność
Platforma przetwarza wrażliwe dane kadrowe i dokumenty aplikacyjne podlegające kontroli urzędowej, co wymagało podejścia do bezpieczeństwa wykraczającego poza standardowe środki.
- R&D przed implementacją asymetrycznego JWT w Supabase. Najpierw ocena możliwych podejść, potem wdrożenie wybranego rozwiązania.
- Własna ochrona endpointów REST w Supabase oparta na tokenach, jako obejście ograniczeń platformy
- Dedykowana rola dostępu do wrażliwych danych (wynagrodzenia, urlopy) implementowana na poziomie komponentów, tras i warstwy danych.
Po sukces
Efekty technologiczne
Przepisanie ukończone, produkt rozszerzony
Platforma została pomyślnie przepisana ze Svelte na Next.js. Wszystkie kluczowe funkcjonalności z oryginalnego MVP zostały przeniesione, przeprojektowane i uzupełnione o nowe.
Adopcja white-label przez klientów enterprise
Conda i Bergfürst (dwie firmy działające w obszarze doradztwa grantowego) przyjęły edytor Startmatch jako własne rozwiązanie white-label. To bezpośredni efekt jakości i elastyczności edytora: zintegrowały go ze swoimi operacjami klientowymi.
Wiarygodny workflow agenta AI
Integracja zewnętrznych serwisów AI została zoptymalizowana pod kątem wydajności i kosztów. System kontekstu w edytorze, obsługujący pliki, prezentacje, zdjęcia i notatki jako wejście dla agenta, został zaprojektowany tak, by dawać agentowi wystarczającą podstawę do generowania treści aplikacyjnych powiązanych ze stanem prawnym grantu, a nie ogólnikowych tekstów.
Architektura bezpieczeństwa dostosowana do regulowanych danych
Platforma przetwarza wrażliwe dane kadrowe (wynagrodzenia, urlopy) i długoterminowe dokumenty prawne. Zaimplementowany stos bezpieczeństwa - asymetryczny JWT, RBAC z rolą dostępu do wrażliwych danych, MFA, własna ochrona endpointów Supabase i dedykowane archiwum dokumentów, adresuje każde z tych wymagań osobno.
Hipoteza biznesowa zweryfikowana
Startmatch wszedł we współpracę z MVP. Wyszedł z funkcjonalną, skalowalną aplikacją webową zaadoptowaną przez klientów enterprise. Produkt jest gotowy do monetyzacji i ekspansji na kolejne programy grantowe w regionie DACH.
Korzyści biznesowe
MVP przekształcone w komercyjnie dojrzały produkt z płacącymi klientami enterprise.
Dwa wdrożenia white-label potwierdziły rynkowy popyt na edytor jako samodzielny produkt.
Produkt znacząco przewyższający istniejące na rynku alternatywy, pod względem głębokości automatyzacji.
Zgodność procesu aplikacyjnego z przepisami, prawnie wrażliwy wymóg, zaadresowana end-to-end, zmniejszając ryzyko dla klientów B2B Startmatch.
Korzyści technologiczne
Skalowalna architektura Next.js zastępująca proof of concept w Svelte.
Edytor współpracy rozbudowany daleko poza możliwości domyślnego Tiptap z własnymi rozszerzeniami dla sugestii, komentarzy, obrazów i blokowania sekcji.
Optymalizacja kosztów i wydajności wywołań serwisów AI, redukująca koszty operacyjne przy skali.
Kompleksowy system kontroli dostępu obejmujący trasy, komponenty i uprawnienia na poziomie danych.
Architektura przechowywania w chmurze z automatycznym backupem, wersjonowaniem i czyszczeniem, redukująca koszty i rozrost danych.
Zespół projektowy
Szymon
Full stack developer
Tech stack
Next.js
React
TypeScript
Node.js
Supabase
PostgreSQL
Google Cloud Platform
Tiptap
Claude Code
Twoja sukces to nasz sukces!
Zobacz, jak możemy wspólnie zbudować technologiczną przewagę dla Twojej firmy
Mamy zespół, który naprawdę zna się na rzeczy — pomożemy Ci znaleźć rozwiązanie, które działa.
Wnioski i rekomendacje
AI w workflow developerskim, nie tylko w produkcie
Zespół używał narzędzi AI przez cały czas trwania projektu. Przy takim tempie pracy to nie był wybór, lecz warunek dotrzymania kroku wymaganiom. To workflow wart standaryzowania dla każdego szybko działającego zespołu produktowego.
Next.js sprawdza się w złożonych aplikacjach webowych
Migracja potwierdziła słuszność wyboru: server actions, middleware i ogólna architektura Next.js obsłużyły złożoność, która byłaby problematyczna w Svelte przy tej skali.
Supabase ma swój sufit
Sprawdza się dobrze na wczesnym etapie rozwoju. Wraz ze wzrostem wymagań, szczególnie wokół customizacji auth i kontroli dostępu, wymagał coraz bardziej złożonych obejść. Projekty z rozbudowanymi modelami uprawnień lub enterprise auth powinny ocenić to ograniczenie wcześnie.
Mały zespół, duży zakres - działa, gdy kultura pasuje
Pięć osób w szybkim tempie działa tylko wtedy, gdy wszyscy komunikują się otwarcie, szybko adaptują i ufają swoim decyzjom. Developerzy fireup.pro wbudowali się w kulturę Startmatch zamiast działać jako zewnętrzny dostawca. To robiło różnicę.
