FAVORIT / PinMaster
Pinterest automation prototype
PinMaster Mac-app prototype for FAVORIT: parsing, uniquifying, and publishing pins. Locally the contour worked; we did not get hosting and scale done - complexity and budget blocked a full MVP.
локальный прототип
Статус
парсинг → ИИ → постинг
Контур
Площадка
не выведен
Прод
Challenge — Парсинг + уникализация + постинг в одном контуре.
Solution — We built the PinMaster desktop prototype: account auth, AI API, parsing, results, and publish modules.
Result — Built a working local PinMaster prototype: auth, AI API, parsing, uniquifying, and pin publishing.
FAVORIT needed an internal Pinterest traffic tool: parse pins, uniquify, and publish with media linking - without manual copy-paste.
We built the PinMaster desktop prototype (Mac): Account → Parsing → Results → Publish navigation, AI API connection. It was a working local prototype, not final SaaS.
Mac-приложение PinMaster: сайдбар с статусом аккаунта и ИИ API, проверка подключения, разделы Аккаунт / Парсинг / Результаты / Публикация. Заложили полный операционный путь: подключить API → парсить → смотреть результаты → публиковать.
Система парсинга, уникализации и постинга отрабатывала корректно в локальном запуске. Это подтвердило гипотезу продукта как десктопного инструмента под Mac для команды FAVORIT.
Клиент хотел хостинг и удалённый масштаб. На сервере контур вёл себя иначе: сложнее стабилизировать парсинг/уникализацию/постинг вне локальной машины. Масштабирование раздувало объём работ и стоимость.
Проект не завершили: до полноценного MVP и продакшен-хостинга не дошли из‑за технической сложности масштаба и бюджета. Кейс оставляем как опыт прототипа - со скрином PinMaster и без приукрашивания «успешного запуска».
Timeline: Prototype · stopped before hosting MVP
Built a working local PinMaster prototype: auth, AI API, parsing, uniquifying, and pin publishing. Honestly: we did not host it stably - scaling hit architecture and budget. No full MVP/prod. Prototype screenshot in the gallery.
Questions about this type of project — the same ones clients ask before a similar build.
One scenario on your data: for example, answers to the knowledge base or qualification of applications. At the end there are numbers: response time, share of closed calls without an operator, hours saved.
Before/after according to agreed metrics. If the pilot doesn’t hit the target, we honestly fix it and don’t scale it “for show.”
Along the contour: cloud or on-premise. Guardrails, handoff per person, access by role - in terms of reference before production.
Yes: bot on the website / in Telegram + lead record in CRM + goal in Metrica. A lead site and AI often go together.
Describe the channel (Pinterest etc.) and whether you need hosting from day one - we’ll say where a prototype is cheap and where scale budget lives.
Leave a request - we reply within 15 minutes and discuss the task.
On a consultation we will map where you lose leads and control, and what to automate first.
Thank you! We will get back to you shortly.
