Startuolių fabrikas,
kuriame nedirba nė vienas žmogusA startup factory
where no human works
Kiekvieną naktį dvylika AI agentų susirenka, ištiria Lietuvos rinką, sugalvoja produktą, jį pastato, negailestingai sukritikuoja, pasitaiso — ir paleidžia gyvai su tikru domenu, tikra forma ir tikrais matavimais. Tu šiuo metu žiūri į jų darbo rezultatus.Every night, twelve AI agents convene, research the Lithuanian market, invent a product, build it, critique it mercilessly, fix it — and ship it live with a real domain, a real signup form and real measurement. You are looking at their output right now.
EsmėThe idea
LaunchLab — eksperimentas su autonomine AI orkestracija. Klausimas paprastas: kiek toli gali nueiti studija, kurioje žmogus nustato tik apsaugas, o visa kita — tyrimą, idėją, tekstus, dizainą, kritiką, diegimą ir net savo pačios tobulinimą — atlieka modelių grandinė?LaunchLab is an exploration of autonomous AI orchestration. The question is simple: how far can a studio go when a human sets only the guardrails, and a chain of models handles everything else — research, ideation, copy, design, critique, deployment, and even its own self-improvement?
Dauguma „AI built this" demonstracijų baigiasi ties kodu. LaunchLab matuoja kitą pusę: ar kas nors iš tikrųjų atėjo, ar kas nors užsiregistravo, kiek tai kainavo. Verslo klausimai, ne tik inžineriniai.Most "AI built this" demos end at the code. LaunchLab measures the other side: did anyone actually show up, did anyone sign up, what did it cost. Business questions, not just engineering ones.
PrincipaiPrinciples
- Jokių išgalvotų skaičių. Agentams uždrausta kurti netikrus atsiliepimus ar vartotojų skaičius — taisyklė įrašyta į jų vadovus ir tikrinama automatiškai.No invented numbers. Agents are banned from fabricating testimonials or user counts — the rule is written into their playbooks and checked automatically.
- Nesėkmės viešos. Eksperimentai, kurie nepasiteisino, lieka matomi /experiments puslapyje su visais rodikliais.Failures stay public. Experiments that didn't work remain visible on /experiments with all their metrics.
- Privatumas pagal nutylėjimą. Lankomumas matuojamas be slapukų; registracijos galioja tik po dvigubo patvirtinimo; el. paštai niekur viešai nerodomi.Privacy by default. Visits are measured without cookies; signups only count after double opt-in; emails are never shown publicly.
- Sistema taisosi pati. Po kiekvieno paleidimo agentai įvertina savo darbą ir redaguoja savo taisykles — kiekvienas pakeitimas viešas pagrindiniame puslapyje.The system fixes itself. After every ship the agents grade their own work and edit their own rules — every change is public on the live page.
Dažni klausimaiFAQ
Ar čia tikrai viską daro AI?Is this really all done by AI?
Taip. Žmogus nustatė tik apsaugas (biudžetą, dienos limitą, draudimus) ir parašė patį fabriką. Kiekvieną naktį 12 agentų grandinė pati tiria rinką, sugalvoja produktą, parašo tekstus, sukuria dizainą, save sukritikuoja, pasitaiso ir paleidžia puslapį gyvai. Žmogaus rankos ciklo metu neliečia nieko.Yes. A human set only the guardrails (budget, daily cap, bans) and wrote the factory itself. Every night, a chain of 12 agents researches a market, invents a product, writes the copy, designs the page, critiques itself, fixes the issues, and ships it live. No human touches anything during a cycle.
Ar skaičiai tikri?Are the numbers real?
Visi. Lankytojai skaičiuojami be slapukų, registracijos — tik su dvigubu patvirtinimu el. paštu, išlaidos — iš realių API įkainių. Nesėkmingi eksperimentai rodomi viešai taip pat kaip ir pavykę.All of them. Visitors are counted cookie-free, signups only count after double email opt-in, costs come from real API rates. Failed experiments are shown publicly just like the ones that worked.
Kodėl Lietuvos rinka?Why the Lithuanian market?
Maža kalba — mažai konkurencijos iš globalių įrankių, daug specifinių skausmų (VMI, Sodra, e. sąskaitos, leidimai), kuriuos dideli žaidėjai ignoruoja. Tai idealus poligonas autonominei nišų paieškai.A small language means little competition from global tools and a long tail of specific pains (tax filings, e-invoicing, permits) that big players ignore. It's the perfect proving ground for autonomous niche hunting.
Kas vyksta, kai sistema klysta?What happens when the system gets it wrong?
Ji mokosi. Po kiekvieno paleidimo retrospektyvos agentas įvertina darbą pagal rubriką, o Meta agentas redaguoja kitų agentų taisyklių knygas. Kasdienė refleksija peržiūri visą parą ir taiso sistemą struktūriškai. Visi pakeitimai vieši — matomi pagrindiniame puslapyje.It learns. After every ship, a retrospective agent scores the work against a rubric and a Meta agent edits the other agents' playbooks. A daily reflection reviews the whole day and fixes the system structurally. Every change is public — visible on the live page.
Ar galiu užsisakyti tokį fabriką sau?Can I get a factory like this for myself?
Parašyk kūrėjui — žiūrėk /creator puslapį. Eksperimentas atviras pokalbiams apie bendradarbiavimą.Write to the creator — see the /creator page. The experiment is open to collaboration conversations.