Groselia

Budowanie przestało być wąskim gardłem. Stała się nim widoczność.

AI zbiło koszt tworzenia oprogramowania. Założyciel bez technicznego zaplecza może dziś wypuścić produkt w weekend — i każdy inny też. Tańsze nie stało się jedno: sprawienie, żeby ktokolwiek go zauważył. Dystrybucja to ciągła operacja, nie zadanie: publikowanie codziennie, w ośmiu sieciach, z których każda chce innego formatu, odpowiadanie na każdy komentarz i czytanie liczb, które każda aplikacja podaje inaczej.

Startupy płacą za to na jeden z trzech sposobów. Zatrudniają zespół, na który jeszcze ich nie stać, sklejają tuzin narzędzi, z których każde rozwiązuje jeden kawałek, albo nic nie publikują i płacą wzrostem. Groselia istnieje, żeby być czwartą opcją.

Groselia czterokrotnie zmieniała kształt, zanim odnalazła to, czym jest. Każdy zwrot zachowywał to, co działało, a resztę odrzucał.

1. 

   Koniec 2025 – lut 2026

   Argibee

   Platforma AI do projektowania marek. Pod koniec 2025 roku powstała jako prototyp, a w lutym 2026 stała się prawdziwą firmą. Nie znalazła swojego rynku, ale jej silnik brand kitów stał się kręgosłupem wszystkiego, co przyszło potem.

2. 

   Kwi 2026

   Filmy motion design

   Groselia zaczynała od filmów premierowych w stylu Apple, robionych z szablonów After Effects. Ręcznie sprawdziłem cały pipeline, a potem zobaczyłem, że nie da się go skalować do wymaganej jakości.

3. 

   Cze 2026

   Pre-seed od Link Vector

   Dołączyliśmy do Startup School w Link School of Business, 100-dniowego programu dla założycieli kręconego jak reality show (zobacz sezon ↗). Zakończył się demo day, na którym pitchowałem Groselię na scenie, i naszą rundą pre-seed na R$100k od Link Vector, akceleratora Link School of Business, którą ukończyłem.

   

4. Sie 2026

   Lovable dla marketingu

   Jedna rozmowa zamiast formularza: opisz kampanię, a Groselia ją zaplanuje, napisze i opublikuje. Agent czatu z narzędziami, a nie zestaw botów.

5. Wrz 2026

   Social media manager

   Klienci nie chcieli, żeby AI tworzyło im treści. Chcieli, żeby ich własne zdjęcia były dobrze publikowane, a komentarze miały odpowiedzi. Wycięliśmy generowanie i poszliśmy w głąb prowadzenia kanałów.

6. 

   Teraz

   Service as a software

   Sprzedajemy pracę, a nie narzędzie. Nasz zespół prowadzi social media każdego klienta na platformie, dzięki której jedna osoba ogarnia to, co kiedyś wymagało agencji.

Budowane publicznie

Od początku budowaliśmy publicznie. Jeszcze jako Argibee dzieliliśmy się tą drogą na YouTube, od startu listy oczekujących Argibee po pierwszy film, w którym pokazaliśmy Groselię. Resztę historii, film po filmie, znajdziesz na naszym kanale ↗.

Chciałem, żeby marka Groselii była odważna: taka, przy której ludzie się zatrzymują i patrzą — na stronie, w aplikacji i w każdym poście w naszych social mediach. Gdziekolwiek ktoś na nią trafi, ma zrobić wrażenie, wzbudzić odrobinę podziwu i sprawić, że będzie chciał nas zatrudnić przez to, co właśnie zobaczył. Przede wszystkim musiała świetnie wyglądać w oczach startupów technologicznych — ekosystemu, którego jesteśmy częścią, i klientów, dla których budujemy w pierwszej kolejności.

Całą markę zaprojektowałem za pomocą pluginu Figmy w Codex: logo, typografię i to, jak łączy się z symbolem we właściwych proporcjach, warstwę wizualną, bibliotekę ikon SVG, style tekstu i uporządkowaną paletę kolorów. Każda decyzja trafiała na jedną tablicę, zwymiarowana, żeby można ją było porównać i się o nią spierać.

Symbol

Symbol był pierwszy i został. Trzy miękkie płatki obracające się wokół środka przeszły z pierwszej wersji firmy, a nowe logo zbudowano wokół niego, a nie na nim: jego geometrię kopiowano i skalowano, nigdy nie rysowano od nowa.

Logotyp

Logotyp to TT Commons Pro Bold, małymi literami, zamieniony na wektory, żeby wszędzie wyglądał tak samo. Przy naturalnych odstępach wydawał się luźny obok symbolu, więc zacisnąłem go do −4% trackingu, przesuwając każdą literę w lewo o dodatkowe 6,4 jednostki przy 160px. Brzmi jak drobiazg; słowo zwęziło się z 564 do 520 jednostek i zaczęło czytać się jak jeden kształt.

Siatka z H

Wszystko mierzy się w H, czyli widocznej wysokości logotypu, na siatce H/10. Dzięki temu logo się skaluje i nikt nie musi go znowu ustawiać na oko.

Do wersji pionowej narysowałem sześć opcji: trzy rozmiary symbolu (1.50H, 1.75H, 2.00H) na dwa odstępy (0.15H, 0.25H), i wybraliśmy B: symbol 1.75H, 0.15H nad słowem. Przy wersji poziomej porównałem odstępy od 0.20H do 0.35H i zostałem przy symbolu 1.10H z odstępem 0.35H.

Poziome

Symbol 1.10H · odstęp 0.35H

Pionowe

Symbol 1.75H · odstęp 0.15H

Symbol

Oryginalne proporcje, 0.93 : 1

Colour

The palette is fifteen colours, loud on purpose. But the logo only ever comes in four treatments: blue symbol with black text, blue with white, all black and all white. The other colours are grounds, never the symbol.

To prove that, I put the symbol and both lockups on twelve backgrounds, 24 studies each, and kept the ones where its silhouette survives. On blue grounds the symbol goes monochrome. Click a colour to copy it.

Typografia

TT Commons Pro robi wszystko: sześć grubości od Light do ExtraBold, jedenastostopniowa skala od 12 do 96px i prawdziwa kursywa. Przeniosłem na niego wszystkie 688 warstw tekstowych w pliku, więc brandbook, aplikacja i strona mówią teraz jednym głosem.

Ikona aplikacji

Ikona aplikacji to jedyne miejsce, w którym marka staje się trójwymiarowa: symbol z porcelany, warstwowy, oświetlony z góry i lekko błyszczący. W późniejszym odświeżeniu zmniejszyłem symbol w środku o 10%, żeby miał więcej oddechu w kafelku. Ma też własne zestawienie z logotypem: kafelek w rozmiarze 1.5H.

Świat obiektów 3D

Wokół logo żyje obsada obiektów 3D: serce z ruchomymi oczkami, dymki czatu, hashtag, iskierki. To one są głosem marki na stronie i w naszych postach, i nigdy nie stoją w miejscu: unoszą się, a na stronie reagują na kursor. Te też: popchnij je albo odciągnij jeden i puść.

Neo doodles

Do wszystkiego, co płaskie, jest Neo, nasz zestaw ikon: grube czarne kontury, wypełnienia z palety i jeden biały odblask. Na stronie każda zaczyna jako zwykła ikona liniowa w białym kafelku i po najechaniu zamienia się w swój doodle, a jej części pojawiają się po kolei: dysk wyskakuje, paski opadają, odblask się rysuje. To oryginalne doodle i animacje ze strony, skopiowane jeden do jednego. Najedź na którąś.

Wszystko w Groselii robi się, pisząc w jednym czacie. Piszesz, co ma wyjść i kiedy, a ona to planuje, publikuje, odpowiada na komentarze i mówi ci, co zadziałało. Praca przychodzi jako jeden plan, który zatwierdza właściciel, a nie tuzin ekranów do obsługi.

Najważniejsze funkcje

• Brand kit z jednego linku

  Wklej adres strony i połącz konta. Groselia zbiera dane ze strony, czyta twoje wcześniejsze posty i sama uzupełnia logo, kolory, fonty, głos i grupę docelową.

• Jedna rozmowa

  Agent AI z 41 narzędziami pisze opisy do twoich mediów, dobiera godziny na podstawie twoich własnych danych o zaangażowaniu, czyta metryki i szkicuje odpowiedzi, a potem łączy wszystko w plan.

• Kalendarz dla ośmiu sieci

  Instagram, LinkedIn, TikTok, YouTube, X, Facebook, Threads i Reddit, każda w swoim natywnym formacie, z zaimportowanymi wcześniejszymi postami, więc kalendarz nigdy nie jest pusty.

• Odpowiedź na każdy komentarz

  Komentarze i wiadomości ze wszystkich sieci w jednej skrzynce, ze szkicami odpowiedzi głosem marki, a wszystko, co drażliwe, czeka na człowieka.

• Statystyki prostym językiem

  Zasięg, wyświetlenia i zaangażowanie na wszystkich kontach, uczciwie pokazujące, co każda platforma raportuje, a czego nie, i odpowiedź na pytanie „co działa?”.

• Cykle i akceptacje

  Praca idzie w cyklach. Każdy otwiera spotkanie, a zamyka raport, który AI pisze na podstawie liczb, a każdy post może czekać na akceptację klienta.

Zbudowane z agentami AI

Zbudowałem Groselię z agentami AI jako moim zespołem inżynierskim. Codex i Claude Code pisały kod, każdą zmianę na osobnym branchu, a ja go projektowałem, przeglądałem każdy pull request i decydowałem, co trafia na produkcję.

Większość promptów nie pisałem, tylko mówiłem, z Wispr Flow. Dobry prompt to długi, szczegółowy brief, a mówienie pozwalało mi go podać tak szybko, jak myślałem.

• 

  Codex

  Agent do kodowania

• 

  Claude Code

  Agent do kodowania

• 

  Wispr Flow

  Dyktowanie głosowe

Strona to miejsce, gdzie marka jest najgłośniejsza. Zaprojektowałem i zbudowałem ją w Next.js. Jest w siedemnastu językach i przy rejestracji przekazuje język każdego odwiedzającego do aplikacji.

Hero, którym można się bawić

Podczas ładowania strony obraca się logo, a potem pojawia się hero: obiekty 3D, które unoszą się, przechylają za myszą i rozpychają kursorem, oraz scena przewijania, która kończy się hasłem „Made for you”.

groselia.com

Prawdziwa aplikacja, odtworzona

„Inside your Groselia” pokazuje platformę taką, jaka jest, odtworzoną w kodzie z ekranów samej aplikacji, z marką demo.

groselia.com

Blog

Notatki o prowadzeniu social mediów. Posty to zwykłe pliki MDX, po jednym na język, bez CMS-a, a każdy ma własny feed i dane strukturalne, żeby wyszukiwarki i asystenci AI dobrze go czytali.

groselia.com

Formularz, który kwalifikuje leady

Każde „Book a call” otwiera przed kalendarzem krótki formularz: kim jesteś, gdzie publikujesz, czego potrzebujesz i jaki masz budżet. Każdy krok zapisuje się w naszej bazie na bieżąco, więc widzimy nawet niedokończone odpowiedzi, a wypełniony formularz daje znać naszemu zespołowi na Slacku.

groselia.com

Zawsze responsywna

Każda strona jest zaprojektowana także pod telefony, a nie tylko zmniejszona, żeby się zmieściła. Tam, gdzie nie ma hovera, sekcje budzą się, gdy docierają do środka ekranu.

Architektura

Platformę zbudowałem sam, z AI jako partnerem. Aplikacja to React i Vite, landing to Next.js, a obie stoją na jednym projekcie Supabase: Postgres z row-level security, logowanie, realtime i storage oraz 47 edge functions. Wszystko, co wolne albo zaplanowane, działa na Trigger.dev, sieci społecznościowe przychodzą przez jedno API publikacji, a Stripe obsługuje plany, karty i brazylijskie boleto.

Jest też serwer MCP i plugin do Codex, więc z Groselii można korzystać z poziomu agenta AI: te same marki, posty i szkice, jako narzędzia.

Gdzie jest używane

Aplikacja webowaStronaSerwer MCP

↓

Rdzeń

Supabase

AuthPostgresRealtimeStorageEdge functions

↓

Pod spodem

Czołowe LLM-yTrigger.devAPI publikacjiStripePostHog

Aplikacja, strona i serwer MCP są hostowane na Vercel.

Najedź na pole lub je dotknij, żeby zobaczyć, co robi i z czym się łączy.

Droga posta

Najlepiej zobaczyć, jak części do siebie pasują, śledząc jeden post — od zdania na czacie po jego liczby w Insights. Przeklikaj kroki albo pozwól im się odtworzyć.

Agent

Agent działa na najlepszych modelach na rynku, od Anthropic, OpenAI i innych dostawców, jako jedna streamingowa edge function z pętlą narzędzi. Model dostaje 41 własnych narzędzi plus wyszukiwanie i pobieranie stron, do ośmiu kroków na turę. Trudną częścią nigdy nie był model. Było nią to, żeby agent zawsze wiedział, co jest prawdą w tej chwili.

Dlatego w każdej turze, zanim model zobaczy wiadomość, funkcja od nowa buduje kontekst z bazy danych: datę i godzinę w strefie czasowej właściciela, dokumenty pamięci marki, kalendarz na żywo, otwarte plany, wgrane dokumenty i bieżące podsumowanie starszych wiadomości. Stała część promptu jest w cache przez godzinę; ta nigdy nie trafia do cache, więc nie może się zdezaktualizować.

Resztę ukształtowały dwie zasady. Wszystko, co publiczne albo nieodwracalne, trafia do planu, który zatwierdza właściciel, nigdy prosto na zewnątrz. A post istnieje tylko wtedy, gdy w tej turze utworzyło go narzędzie — to skończyło czasy, kiedy agent opisywał pracę, której nie wykonał. Agent nie jest też przywiązany do jednego modelu: kiedy mniejszy, tańszy model stał się wystarczająco dobry, przeniosłem na niego czat, żeby obniżyć koszt rozmowy.

Kontekst, budowany od nowa w każdej turze

Instrukcje i narzędziaw cache przez godzinę

Data i godzinastrefa czasowa właściciela

Dokumenty pamięcipreferencje, co wolno, a czego nie

Kalendarz na żywokażdy post i jego status

Otwarte planyzaproponowane i zaakceptowane

Dotychczasowa historiabieżące podsumowanie

→LLMNajlepsze modele · do 8 kroków→

Wywołania narzędzi

✓get_posting_times

✓get_insights

✓propose_plan

Plan czeka na akceptację

Tydzień zbiorów: 3 posty, 4 odpowiedzi

// Volatile block: time + memory + live calendar + active plans + rolling summary.
// Rebuilt each turn (never cached) so the agent always sees current state.
const volatileSystem = () => {
  const parts = [
    nowBlock,
    renderMemories(memories),
    renderCalendar(calendar, todayISO),
    renderPlans(plans),
  ]
  if (documents.length) parts.push(renderDocuments(documents))
  if (rollingSummary) parts.push(`STORY SO FAR (summary of earlier messages in THIS conversation):\n${rollingSummary}`)
  // … then a line for each of the brand's other conversations
  return parts.join('\n\n')
}

Model danych

Około 55 tabel w kilku czytelnych grupach. Workspace ma członków i marki; wszystko inne wisi na marce, więc row-level security wszędzie może odpowiadać na jedno pytanie: czy ta osoba jest członkiem tej marki?

Niezawodność i bezpieczeństwo

Groselia publikuje na prawdziwych kontach, więc najdroższe awarie to post, który wychodzi dwa razy, albo post, który po cichu nigdy nie wychodzi. Tam idzie większość pracy inżynierskiej.

Przez jakiś czas moja lokalna aplikacja i ta produkcyjna dzieliły jedną bazę produkcyjną, a migracja puszczona przed deployem raz wyczyściła działającą stronę Brand Kits. Od tamtej pory praca nad backendem odbywa się najpierw na branchu Supabase i trafia na produkcję razem z kodem, który jej potrzebuje.

Jakość i workflow

Około 1000 przypadków testowych w 140 plikach testów pokrywa aplikację, serwer MCP i edge functions. Niektóre testy są tam, bo coś raz się zepsuło: test parytetu wywala build, jeśli w którymś z 17 języków brakuje klucza, a zestawy testów bazy dla MCP działają na danych syntetycznych i na koniec robią rollback.

Agent ma własne ewaluacje. Jedna zadaje działającemu agentowi stały zestaw pytań o wyniki marki, każde w nowej rozmowie, i sprawdza, czy odczytał Insights za właściwy okres i czy jego odpowiedź ma te same liczby, które pokazuje strona Insights.

Jedna osoba wypuściła ponad 520 pull requestów, traktując agentów AI jak zespół. Każda zmiana dostaje własny branch we własnym git worktree, więc Claude Code i Codex mogą pracować nad kilkoma rzeczami naraz, nie wchodząc sobie w drogę. Każdy odpala testy i sprawdzanie typów, otwiera mały pull request i nic nie jest mergowane, zanim tego nie przeczytam.

Każdy wyglądał jak błąd w interfejsie, a okazywał się czymś głębszym: kształtem strumienia, znacznikiem czasu, tym, co sieć naprawdę raportuje, zegarem.

export function sameInstant(a: string | null | undefined, b: string | null | undefined): boolean {
  if (a == null && b == null) return true;
  if (a == null || b == null) return false;
  if (a === b) return true;
  const ta = Date.parse(a);
  const tb = Date.parse(b);
  return Number.isFinite(ta) && Number.isFinite(tb) && ta === tb;
}