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VirtualJK

Il clone AI di un consulente, venduto come abbonamento

Incasso mensile: 48.492 USD (fonte indicata nella scheda)

Cosa fa

Una copia AI del consulente James Kemp, addestrata sui suoi materiali: aiuta coach e consulenti a creare un'offerta da 3.000 $, a lanciarla e a vendere. Il cliente ottiene strategia e piano operativo senza pagare il consulente vero.

Come guadagna

97 $ a settimana o 5.000 $ all'anno, solo 93 abbonati ma oltre 3,3 milioni di dollari incassati in totale. Nato a gennaio 2026. Incassi verificati con Stripe (dato fermo al 23 ottobre 2026).

Rendilo tuo

Lo si rifà con i propri contenuti: un commercialista, un personal trainer, un esperto di Amazon.
Servizio per esperti italiani: trasformi i loro corsi e video in un clone AI a pagamento.
Clone con limiti chiari: rimanda all'esperto vero per i casi difficili, e vende le consulenze.

Le frasi da scrivere all'AI

1. Base del sito e grafica

Crea un'app web in italiano chiamata "Il Mio Clone": una piattaforma che trasforma i contenuti di un esperto (corsi, video, articoli, metodo) in un assistente AI a pagamento che risponde come lui, con le sue fonti e i suoi limiti. Usa React, Vite, TypeScript e Tailwind CSS.

Pagine da creare:
1. Pagina di vendita dell'esperto con il prezzo
2. Registrazione dei clienti
3. Chat con il clone, con le fonti citate sotto ogni risposta
4. Percorsi guidati (es. "crea la tua offerta in 5 passi")
5. Area dell'esperto: caricamento dei materiali e domande dei clienti

Stile: personale e premium: sfondo bianco, blu notte #0F172A, oro #CA8A04, carattere "DM Serif Display" per i titoli e "Inter" per il testo, foto dell'esperto in evidenza. Nessuna immagine generica di stock.

Tutto deve funzionare perfettamente da telefono. Tutti i testi in italiano, chiari e senza parole tecniche.

2. Database, account e sicurezza

Collega il progetto a Supabase e attiva la registrazione con email e password.

Crea queste tabelle:
- "materiali": titolo, tipo (video, pdf, articolo), testo estratto
- "pezzi": pezzi di testo dei materiali con il loro embedding per la ricerca
- "conversazioni" e "messaggi": chat dei clienti con il clone
- "percorsi": passi guidati con le domande e i risultati salvati

Regole di sicurezza obbligatorie:
- i materiali li carica e modifica solo l'esperto
- ogni cliente vede solo le sue conversazioni
- l'abbonamento non si modifica dal browser

Usa esattamente il codice SQL che trovi nei "Dettagli tecnici" di questa scheda: eseguilo nel SQL Editor di Supabase prima di continuare, poi collega le pagine alle tabelle.

3. Risponde con i contenuti dell'esperto

I materiali dell'esperto (trascrizioni dei video, PDF, articoli) si dividono in pezzi da circa 500 parole; per ognuno si calcola l'embedding e si salva con pgvector.

A ogni domanda si cercano i 6 pezzi più vicini per significato (codice nei Dettagli tecnici) e si passano a Claude con le istruzioni: rispondi con il metodo e il tono dell'esperto, solo con quello che c'è nei materiali, cita da quale video o lezione viene. Se i materiali non coprono la domanda, il clone lo dice e propone di prenotare una consulenza con l'esperto vero.

Sopra la chat: "Stai parlando con un assistente AI basato sui contenuti di…". Mai far credere che sia la persona.

4. Percorsi guidati e area dell'esperto

Percorsi a passi che portano a un risultato concreto (es. "la tua offerta": cliente ideale, problema, promessa, prezzo, garanzia). Ogni passo fa domande, l'AI propone, il cliente salva.

L'esperto vede le domande più frequenti e quelle a cui il clone non ha saputo rispondere: sono gli argomenti del prossimo contenuto da caricare.

5. Pagamenti con Stripe

Aggiungi un abbonamento a 49 € al mese o 490 € all'anno. Gratis l'utente ha: 5 domande di prova. Con il piano Pro sblocca: domande illimitate, tutti i percorsi guidati e una consulenza al mese con l'esperto.

A pagamento riuscito il webhook porta l'utente al piano Pro; se l'abbonamento viene disdetto o non rinnovato lo riporta al piano gratuito.

Per la sessione di pagamento e il webhook segui la guida "Pagamenti con Stripe" di Fattibile.

6. Controlli specifici di questo progetto

Oltre ai controlli della guida "Controllo finale", verifica in particolare:
1. Fonti: fai 5 domande e controlla che ogni risposta citi un materiale vero; poi chiedi qualcosa di fuori argomento: il clone deve dire che non lo sa.
Correggi quello che non va e scrivimi cosa hai cambiato.

Dettagli tecnici

Ricerca per significato con pgvector

I pezzi dei materiali con il loro embedding, e la funzione che trova i 6 più vicini alla domanda.

create extension if not exists vector;

create table pezzi (
  id bigint generated always as identity primary key,
  materiale_id uuid not null,
  titolo text not null,          -- es. "Lezione 4: il prezzo"
  testo text not null,
  embedding vector(1024) not null
);
create index on pezzi using hnsw (embedding vector_cosine_ops);
alter table pezzi enable row level security;   -- letti solo dalle Edge Function

create function cerca_pezzi(domanda vector(1024), quanti int default 6)
returns table (titolo text, testo text, somiglianza float)
language sql stable as $
  select titolo, testo, 1 - (embedding <=> domanda) as somiglianza
  from pezzi
  order by embedding <=> domanda
  limit quanti;
$;

Istruzioni per l'AI: chiedi-al-clone

Le istruzioni fisse che la Edge Function "chiedi-al-clone" dà a Claude. Il resto della funzione (accesso, crediti, rimborso se l'AI rifiuta) è uguale per tutti i progetti: è nella guida "Chiamare l'AI dal server".

Sei l'assistente AI basato sui contenuti di un esperto. Ricevi la domanda del cliente e alcuni pezzi dei materiali dell'esperto, ognuno con il suo titolo. Rispondi con il metodo e il tono dell'esperto usando solo quei pezzi, e alla fine indica le fonti con i titoli. Se i pezzi non bastano a rispondere, dillo chiaramente e proponi di prenotare una consulenza con l'esperto. Non dire mai di essere l'esperto in persona.

Pezzi comuni a tutti i progetti

Glossario

Embedding: Un testo trasformato in numeri, che permette di cercare per significato e non solo per parole uguali.
pgvector: L'estensione di Postgres che salva gli embedding e cerca i testi più simili per significato.
RAG: Retrieval Augmented Generation: prima si cercano i pezzi giusti nei propri documenti, poi l'AI risponde usando solo quelli.