Lysn.to: Z e-mailů a článků osobní podcast

Na úvodním callu jsme byli jednou ze tří firem. Ostatní přišli s nabídkou, my s funkčním proof of conceptem a seznamem konkrétních bodů, které má smysl vyřešit dřív, než se utratí peníze za plný vývoj. To rozhodlo - a zároveň to nastavilo celou spolupráci: partnerství místo klasické dodávky, placený vývoj MVP s tím, že do budoucna je ve hře i kapitálový vstup.

Samotný build se držel čtyř pravidel. Lean stack - minimum infrastruktury, maximum rychlosti. Vývoj akcelerovaný AI nástroji. Ship to prod brzy - sbírat reálnou zpětnou vazbu místo měsíců ladění v šuplíku. A validace před monetizací - stavíme jen to, co je potřeba k učení.

Produkt jsme nadefinovali v lednu 2026 a v březnu 2026 spustili na produkci na adrese lysn.to. Hned po launchi se rozjel alfa test s prvními uživateli.

Otázka nikdy nezněla, jestli produkt umíme postavit. Těžká byla rozhodnost: z čeho ho postavit, aby dával smysl ekonomicky i kvalitou zvuku. Každý AI stavební blok má několik silných kandidátů a je snadné utopit týdny ve vyhodnocování. Klíčová rozhodnutí jsme si time-boxovali na dny, udělali je nad daty a šli dál.

MVP záměrně jede bez platební brány: cílem je ověřit produkt s prvními 100 aktivními uživateli a teprve potom řešit monetizaci. Pak přijde byznys plán a hledání investice. Se zakladateli zároveň ladíme dlouhodobou podobu spolupráce, včetně možného podílu Cookielabu v projektu.

Lysn.to je ukázka toho, jak v roce 2026 vypadá AI-native build: AI v jádru produktu i v samotném vývoji, lean stack zvolený pro rychlost a deploy na produkci, jakmile to produkt dovolil.

Produkt je v jádru pipeline. Uživatel se zaregistruje přes magic link, bez hesla, a dostane unikátní e-mailovou adresu. Cokoli na ni přepošle, projde přes LLM - GPT-4 nebo Claude - který text vyčistí a přepíše tak, aby se dobře poslouchal. Právě tenhle krok odlišuje Lysn.to od běžných text-to-speech nástrojů, které čtou text doslova. Hotové audio se publikuje jako privátní RSS feed, který si uživatel přidá do Spotify nebo Apple Podcasts vedle svých běžných pořadů.

Stack je záměrně minimální: Supabase pokrývá databázi, hosting i asynchronní zpracování přes Postgres message queues, Cloudflare řeší DNS a kolem toho skoro nic. Velkou část kódu psal Claude; naše práce byl směr, architektura a kvalita - generovaný kód potřebuje stejně přísné review jako ten lidský, občas přísnější.

Nejvíc inženýrské energie šlo do výběru text-to-speech enginu. Otestovali jsme tři modely a porovnali kvalitu, rychlost a cenu za minutu audia. Cartesia Sonic 3 je extrémně rychlá a levná, kolem 0,034 USD za minutu, čeština v ní ale zněla roboticky. ElevenLabs měl subjektivně nejlepší kvalitu hlasu a konverzační mód, za cenu vyšších nákladů a pomalejšího generování. Google Chirp 3 HD se kvalitou ElevenLabs vyrovnal, byl ale pomalejší a vázaný na GCP. Do produkce jsme nasadili kombinaci Cartesia + ElevenLabs - a celému vyhodnocování jsme dali dny, ne týdny.

Reálný svět si přidal vlastní domácí úkoly - třeba Outlook, který magic linky otevíral automaticky dřív, než se k nim dostal uživatel. Napsali jsme workaround a šli dál.

Zpětná vazba od prvních uživatelů chodí přes tlačítko přímo v appce, které padá rovnou do Slacku, a reálné edge case opravujeme za běhu. Po validaci s prvními 100 aktivními uživateli přijde na řadu monetizace a prohloubení celé pipeline.