AI-асистент, якого салон вбудовує до себе за дві хвилини

Проблема

Б'юті-салони потопають у повторюваних повідомленнях — скільки коштує балаяж, чи працюєте в неділю, чи спрацює на фарбованому волоссі. Власник проводить години, відповідаючи на ті самі питання, замість того щоб працювати. Готові чатботи це не вирішують: вони загальні, не знають саме цей салон з його послугами й цінами, а підключити їх — це IT-проєкт, який нетехнічний власник ніколи не доведе до кінця. Потрібен був асистент, який знає конкретний бізнес — і якого власник може встановити сам.

Як я підійшов

Зробив Futura як мультитенантний SaaS, шарами:

• Маленький лоадер віджета (~3 КБ, IIFE-bundle) — єдине, що салон вставляє у свій сайт.
• Iframe-додаток віджета (Next.js) — ізольований від CSS і JavaScript основного сайту.
• .NET-бекенд — тенанти, розмови та оркестрація AI.
• Claude з retrieval (pgvector) по власному каталогу кожного тенанта, щоб відповіді ґрунтувалися на реальних послугах і цінах, а не вигадувалися.
• Мультитенантність з першого дня — кожен запис прив'язаний до тенанта, закріплено в ADR ще до першої таблиці.

Стек і чому

• Embed = лоадер + iframe, не SDK — салон вставляє один <script>; iframe ізолює віджет, щоб він не зламав і не був зламаний стилями хост-сайту.
• .NET 10 clean architecture — Domain / Application / Infrastructure / Api; правила тенантів і розмов — це реальна доменна логіка, тестована.
• Claude Sonnet 4.5 + Haiku 4.5 — Sonnet для реальних відповідей, Haiku для дешевого шляху. Контроль витрат — це фіча, коли тариф стартує з $0/міс.
• pgvector у тій самій Postgres — retrieval по каталогу тенанта без окремої векторної бази.
• Hetzner для API, Vercel + Cloudflare R2 для edge — stateful-бекенд залишається дешевим на VPS, а лоадер і віджет віддаються швидко з edge.

Результат

• Живий продукт на beautyfutura.com — салон встановлює асистента одним тегом <script> приблизно за дві хвилини, без жодної інтеграції.
• Асистент відповідає трьома мовами (англійською, українською, російською), обробляє фото й голосові повідомлення, передає людині, коли треба.
• Архітектура масштабується по тенантах: новий салон — це новий запис, а не новий деплой.

Що було складно

Дві складні частини. По-перше, embed: віджет, що завантажується на чужому сайті, має лишатися невидимим до моменту потреби, бути несприйнятливим до їхнього CSS і залишатися крихітним — звідси лоадер ~3 КБ плюс iframe замість важкого SDK. По-друге, grounding: асистент, який вгадує ціни салону, гірший за відсутність асистента. Реальна робота була в шарі retrieval — щоб Claude відповідав суворо з каталогу конкретного тенанта і казав «давайте з'єднаю вас з командою» замість вигадування відповіді.