ИИ для продакта & CPO | Влад Прошинский
1.41K subscribers
750 photos
155 videos
11 files
1.03K links
Авторский блог об ИИ

Обо мне: https://t.me/AImademyday/4

Сайт: https://proshinsky.com

Для связи: @asmadeyi
Download Telegram
Вайбкодишь? План действий по выходу на 100 000$ MRR

12 шагов до выручки 700 000$ MRR от Тибо, он построил 4 SaaS-продукта, каждый генерирует более $100K ежемесячной выручки, общий портфель из 5 продуктов приносит $700K в месяц и растёт на 20% ежемесячно последние 6 месяцев.

Revit.ai — старейший продукт для создания видео, генерирует $400K/месяц при росте 10% м/м, что показывает зрелость продукта без потери темпов роста

Outrank начинался как генератор статей, теперь превратился в комплексный SEO-сервис с выручкой $200K/месяц

Playbook из 12 шагов:
1. Строить MVP за дни, используя no-code платформы (например, Bubble.io, webflow)
2. Найти 5-10 человек из core ЦА через твиттер, subreddit или email аутрич
3. Построить настоящие отношения с каждым из пользователей
4. Общаться с пользователями каждый день, чтобы:
- Глубоко понимать жизнь человека и его боль
- Понимать core pain для доставки ценности
- Искать повторяющиеся паттерны (retention наше всё)
- До $10K выручки направлять support-ссылку на личные DM
- Фиксить проблемы за 5-10 минут для создания лояльности
5. Понимать ultimate goal пользователей = рост х10-100
6. Не пилить фичи
- Решать проблемы пользователей, а не свои
- Быть пользователем собственного продукта
7. Быть активным в социальных сетях → Реагировать на запросы от пользователей.
8. Выдрочить Retention до момента, когда пользователи не могут жить без продукта → Убедиться в наличии stickiness перед масштабированием
9. Идти шире и пробовать много каналов привлечения (Product Hunt, СС, Building in public) до $10K выручки
10. Выйти в медиа-каналы: контент в соцсетях, SEO или через free-LM + построить систему для регулярного производства контента. Клепать отзывы и кейсы успешных клиентов
11. Масштабируемые каналы: фокус на SEO, рекламе и партнёрках + найм спецов
12. Выявить 1-2 основных канала привлечения → идти all-in
❤5👍2
Как компании «внедряют» ИИ в свою работу. Рассказывает специалист по кибербезу.

@invsetingcorp
😁4❤1👍1
Tool-use / Browser Use агенты

Какую боль решают:
- Автоматизация рутины: копирование данных, извлечение
- Работа с legacy-софтом без API

Инструменты

1️⃣ Simular — AI-агент, который буквально управляет Mac и Windows компьютерами: двигает мышь, кликает, переключается между приложениями. В отличие от браузерных расширений, работает с любым десктопным софтом TechCrunchTechCrunch — Excel, PDF-редакторами, CRM, legacy-системами. Высокоэффективный агент — автоматизирует практически все, что может сделать человек во всей среде настольных компьютеров. 🔗 Кейсы

2️⃣ Lux достигла 83,6% успеха в тесте Online-Mind2Web, который стал самым строгим в отрасли тестом для оценки агентов искусственного интеллекта, управляющих компьютерами.

3️⃣ Gemini CUA — Google выпустил Gemini 2.5 Computer Use в октябре 2025 — специализированную модель для управления браузерами и мобильными интерфейсами. В отличие от полноценного десктопного управления (как у Simular), Gemini CUA оптимизирован преимущественно для веб-браузеров, но показывает потенциал в мобильном UI.

Поддерживаемые действия:

- click_at — клик по координатам
- type_text_at — ввод текста
- scroll_document — прокрутка
- navigate — переход по URL
- mouse_move — перемещение курсора

Доступ:
Google AI Studio и Vertex AI через API

4️⃣ OpenAI Operator / CUA — Интегрирован в ChatGPT как "agent mode", Работает через виртуальный браузер в облаке OpenAI на базе GPT-4o + reasoning. Работает только в браузере.

5️⃣ Manus Browser Operator — расширение для локального браузера (ноябрь 2025), использует Browser Use как компонент. Multi-agent система с специализированными sub-agents

7️⃣ Claude Sonnet 4 Computer Use — Полноценный десктопный контроль (не только браузер)/ Работа с любыми приложениями: Excel, терминал, CRM, legacy-системы.

8️⃣ Ripplica — это no-code платформа для создания браузерных AI-агентов через запись видео. Ключевое отличие от других решений — не пишете код и не составляете промпты, а просто записываете экран. Может анализировать и SaaS-дашборды, CRM, job-порталы No-code подход: не нужно писать код или скрипты, не требуются API-интеграции.
топ-4 use cases:
- Информационные запросы — сбор данных с сайтов
- Data scraping — извлечение структурированных данных
- Social media posting — публикация контента
- Автоматическое заполнение форм

9️⃣ Skyvern — Автоматизация браузерных задач с помощью ИИ на основе промптов.

🔟 Surgeflow — Автоматизируйте задачи в браузере одной командой

🔟 Agent S — платформа с открытым исходным кодом для обеспечения автономного взаимодействия с ПК посредством интерфейса «агент-компьютер». Наша миссия — создавать интеллектуальных агентов с графическим интерфейсом пользователя, способных учиться на прошлом опыте и автономно выполнять сложные задачи на вашем компьютере.

----

Консультации по ИИ / Менторство
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1
Frigade — это современная платформа product adoption для React/Next.js, которая помогает SaaS‑командам строить нативные онбординги, туры, чеклисты, баннеры, опросы и формы прямо внутри продукта за часы, а не недели. Инструмент даёт drop‑in UI компоненты + гибкие API и дашборд, чтобы продукт, маркетинг и sales могли запускать in‑app кампании без постоянного участия разработчиков и тем самым ускорять активацию, adoption фич и конверсию из trial в платёж

Фокус на product‑led growth: Фригейд закрывает проблему «пользователи не доходят до value» за счёт управляемых из дашборда онбординговых сценариев, feature tours и триггерных флoу внутри продукта.

Гибкость для разных функций: Продакт — строит онбординг и feature adoption, маркетинг — анонсы и кампании, sales — enrichment аккаунтов и upsell, CS — триггерные обучающие сценарии

Динамическая персонализация и триггеры: Флоу можно таргетировать по событиям и сегментам, использовать опросы/формы для сбора intent‑данных и автозаполнения CRM.

Альтернатива/конкурент классических no‑code тулов (Appcues, Userflow, Chameleon), но с упором на dev‑friendly 👍
❤1👍1
OpenAI, Anthropic и Google используют 10 внутренних промптов, гарантирующих практически идеальную точность

1. Role-Based Constraint Prompting
Твоя роль [конкретная роль] и имеете [X лет] опыта работы в [области]. 
Твоя задача: [конкретная задача]
Ограничения: [перечислите 3-5 конкретных ограничений]
Формат вывода: [требуется точный формат]


2: Chain-of-Verification (CoVe)

Задача: [ваш вопрос] 

Шаг 1: Предоставьте свой первоначальный ответ
Шаг 2: Сгенерируйте 5 проверочных вопросов, которые выявят ошибки в вашем ответе
Шаг 3: Ответьте на каждый проверочный вопрос
Шаг 4: Предоставьте свой окончательный, исправленный ответ на основе верификации


3. Few-Shot with Negative Examples

Мне нужно, чтобы ты [задание]. 

Вот примеры:

ХОРОШО Пример 1: [пример]
ХОРОШО Пример 2: [пример]

ПЛОХО Пример 1: [пример]
Почему это плохо: [причина]
ПЛОХО Пример 2: [пример]
Почему это плохо: [причина]
Теперь выполни: [ваше задание]


4: Structured Thinking Protocol

Перед ответом выполните следующие шаги:

[ПОНИМАНИЕ]
- Переформулируйте проблему своими словами
- Определите, что именно спрашивается

[АНАЛИЗ]
- Разбейте задачу на подкомпоненты
- Отметьте любые предположения или ограничения

[РАЗРАБОТКА СТРАТЕГИИ]
- Опишите 2-3 потенциальных подхода
- Оцените компромиссы

[ВЫПОЛНЕНИЕ]
- Предоставьте окончательный ответ
- Объясните свою аргументацию

Вопрос: [ваш вопрос]


5: Confidence-Weighted Prompting

Ответьте на этот вопрос: [вопрос]

В своем ответе укажите:
1. Ваш основной ответ
2. Уровень уверенности (0-100%)
3. Ваши основные предположения
4. Что изменит ваш ответ
5. Альтернативный ответ, если вы уверены менее чем на 80%


6: Context Injection with Boundaries

[КОНТЕКСТ]
[вставьте вашу документацию, код, исследовательскую работу]

[ФОКУС]
Используйте для ответа только информацию из КОНТЕКСТА. Если ответ не соответствует КОНТЕКСТУ, укажите: «Недостаточно информации в предоставленном контексте».

[ЗАДАЧА]
[ваш конкретный вопрос]

[ОГРАНИЧЕНИЯ]
- При ссылке на КОНТЕКСТ указывайте конкретные разделы.
- Не используйте общие знания вне КОНТЕКСТА.
- Если существует несколько интерпретаций, перечислите все.


7: Iterative Refinement Loop

[ИТЕРАЦИЯ 1]
Создайте [черновик/план/первоначальную версию] [задачи]

[ИТЕРАЦИЯ 2]
Проанализируйте приведенный выше результат. Выявите 3 слабых места или пробела.

[ИТЕРАЦИЯ 3]
Перепишите результат, устранив все выявленные слабые места.

[ИТЕРАЦИЯ 4]
Заключительный обзор: Готов ли он к внедрению в производство? Если нет, чего не хватает?


8: Constraint-First Prompting

Жёсткие ограничения (не могут быть нарушены):
- [ограничение 1]
- [ограничение 2]
- [ограничение 3]

Мягкие предпочтения (оптимизируйте с учётом этих ограничений):
- [предпочтение 1]
- [предпочтение 2]

Задача: [ваш фактический запрос]

Перед продолжением убедитесь, что вы понимаете все ограничения.


9: Multi-Perspective Prompting

Проанализируйте [тему/проблему] с следующих точек зрения:

[ПЕРСПЕКТИВА 1: Техническая осуществимость]

[конкретная точка зрения]

[ПЕРСПЕКТИВА 2: Влияние на бизнес]

[конкретная точка зрения]

[ПЕРСПЕКТИВА 3: Пользовательский опыт]
[конкретная точка зрения]

[ПЕРСПЕКТИВА 4: Риск/Безопасность]
[конкретная точка зрения]

СИНТЕЗ:
Интегрируйте все точки зрения в окончательную рекомендацию с четко обозначенными компромиссами.


10: Meta-Prompting (The Nuclear Option)

Мне нужно выполнить: [главная цель]

Ваша задача:
1. Проанализируйте, что бы стало ИДЕАЛЬНЫМ заданием для достижения этой цели.
2. Учтите: конкретику, контекст, ограничения, формат вывода, необходимые примеры.
3. Напишите это идеальное задание.
4. Затем выполните его и предоставьте результат.

[ЦЕЛЬ]: [ваша фактическая задача]


----

Консультации по ИИ / Менторство
👍4❤1
Nerve — это «ИИ‑Chief of Staff» для всей компании, который подключается к корпоративным SaaS‑системам, ищет по ним, пишет документы, обновляет задачи и CRM, и автоматически отслеживает важные события и ToDo для сотрудников.​

Фокус — на роли (продажи, продукт, инженерия, саппорт и т.п.), безопасности уровня enterprise и понятном ROI через экономию времени и автоматизацию рутинной работы.
Прогнозы на 2026 от Sensor Tower


#1 Бум доходов Генеративного ИИ
Рынок приложений на базе ИИ (Gen AI) совершит квантовый скачок и преодолеет планку выручки в $10 млрд в 2026 году. Это сигнализирует о переходе от хайпа к реальной массовой монетизации через встроенные покупки.

#2 Short Drama побеждает стриминги
Вертикальные микро-сериалы (Short Drama) станут главным драйвером роста загрузок, обогнав традиционные онлайн-кинотеатры (OTT). Формат быстрого потребления контента окончательно захватывает мобильные экраны.

#3 ИИ становится главным источником трафика
Генеративный ИИ начнет конкурировать с платной рекламой за роль главного поставщика посетителей на сайты. Пользователи все чаще находят ответы в диалогах с нейросетями, минуя поисковую выдачу и рекламные баннеры.

#4 Ренессанс статической рекламы
Вопреки тренду на видео, рекламодатели массово перераспределяют бюджеты в пользу статических изображений. Картинки показывают более высокую динамику эффективности и роста затрат, чем видеоформаты.

#5 Гибридная монетизация игр
Лидерами мобильного гейминга станут проекты, сочетающие простые рекламные механики с глубокой in-app монетизацией (Gacha, Season Pass). Модель «только реклама» или «только покупки» уступает место гибридам.

#6 Ускорение разработки (Fast Track)
Индустрия видеоигр возвращается к коротким и умным циклам производства. Количество релизов в Steam бьет рекорды — студии отказываются от многолетних долгостроев в пользу частых запусков.

Action Items

· Пересмотреть рекламные бюджеты: увеличить долю статики, так как она растет быстрее видео (+35% vs +15%).
· Оптимизировать контент сайта под ответы нейросетей (LLM Optimization), готовясь к падению трафика с платной рекламы.
· Инвестировать в создание или интеграцию вертикальных микро-драм (Short Drama) для захвата внимания мобильной аудитории.
· Внедрять гибридные механики монетизации (подписка + гача + реклама) в цифровые продукты.
· Сократить релизные циклы продуктов, чтобы тестировать гипотезы быстрее, следуя тренду игровой индустрии.
👍2❤1
ИИ агенты в стиле кубера

Херня ваш LangChain, пока newbie юзеры только заходят в эту тему, PRO-чуваки уже устали бороться с пятью уровнями абстракции, чтобы изменить одну вещь. Вам не нужен фреймворк для написания f-строк.

Не очередной фреймворк для агентов. Не очередная обертка LLM. Настоящая инфраструктура.

Когда ваши агенты — это всего лишь скрипты на Python/TS, вызывающие API, как вы:
- Узнаете, какой агент может с чем взаимодействовать?
- Предотвратите доступ одного агента к данным другого?
- Отладите цепочку агентов, которая выходит из строя в 3 часа ночи?
- Масштабируетесь с 1 агента до 10 000?

Agentfield предоставляет инфраструктуру без фреймворка. Масштабируемую структуру для агентов в виде микросервисов (в стиле Kubernetes, а не «сделай сам») готовыми к использованию в продакшене.

Опен-сорс, лицензия Apache 2.0
👍2
100% точность при генерации изображений Nano Banana Pro

Используйте JSON-промпты

1. Банан может делать кач-ва 1K, 2K, 4K:
Самая большая ошибка? Не указывать разрешение и соотношение сторон. Nano Banana Pro может работать с разрешением 1K, 2K или 4K. Укажите точно, что вам нужно, иначе вы получите случайный размер.
{
"scene": "[describe what you want]",
"resolution": "4K",
"aspect_ratio": "16:9",
"style": "[visual style]"
}


2. Используйте параметры отрисовки текста
Секретное оружие Nano Banana Pro? Идеальное отображение текста на изображениях. Но только если вы точно укажете, какой текст, где и каким стилем.
{
"scene": "[your image description]",
"text_elements": [
{
"text": "[exact text to render]",
"position": "[where in image]",
"font_style": "[typography style]",
"language": "[if not English]"
}
]
}


3. Освойте систему референсных изображений
Вы можете загрузить до 14 эталонных изображений. Большинство пользователей этого не используют. Используйте JSON, чтобы точно указать модели, какие изображения из каждого эталона нужно взять.
{
"scene": "[what to create]",
"reference_images": [
{
"image_id": 1,
"extract": "[what to use from this image]",
"apply_to": "[where in final image]"
},
{
"image_id": 2,
"extract": "[element to extract]",
"apply_to": "[placement]"
}
]
}


4: Управляйте камерой и освещением

Укажите угол, фокусное расстояние, глубину резкости и условия освещения.
{
"scene": "[subject description]",
"camera": {
"angle": "[perspective]",
"focal_length": "[lens type]",
"depth_of_field": "[focus style]"
},
"lighting": {
"type": "[lighting setup]",
"time_of_day": "[if applicable]",
"mood": "[atmosphere]"
}
}


5. Используйте размышления для сложных задач
Для инфографики, диаграмм или многоэлементных композиций включите режим обдумывания. Модель проанализирует структуру перед генерацией.

{
"mode": "thinking",
"composition": "[complex scene description]",
"reasoning_requirements": [
"[spatial relationship to consider]",
"[visual hierarchy priority]",
"[technical accuracy needed]"
],
"visual_goal": "[what makes this successful]"
}


6: Добавить параметры согласованности
Может отображать до 5 человек на нескольких изображениях. Фиксация данных о персонажах с помощью определенных параметров JSON.
{
"scene": "[scene description]",
"characters": [
{
"character_id": 1,
"description": "[detailed appearance]",
"consistency_priority": "high",
"reference_image_id": "[if using reference]"
}
],
"character_interactions": "[how they relate in scene]"
}


7: Используйте Google Search Grounding
Nano Banana Pro может использовать поиск Google для получения данных в реальном времени. Идеально подходит для карт, графиков, текущих событий. Просто включите заземление.
{
"scene": "[scene requiring factual data]",
"grounding": {
"enabled": true,
"search_query": "[what to verify/look up]",
"data_requirements": "[specific facts needed]"
},
"visual_style": "[how to present the data]"
}



8: Точно определите понятие переноса стиля.
Хотите идеально соответствовать своему бренду? Используйте параметры переноса стиля. Загрузите образец и точно укажите, какие эстетические элементы нужно скопировать.
{
"scene": "[new content to create]",
"style_transfer": {
"reference_image_id": "[image to copy style from]",
"transfer_elements": {
"color_palette": true/false,
"lighting_setup": true/false,
"texture_style": true/false,
"composition_rules": true/false
},
"intensity": "[0-100%]"
}
}


Вот полный JSON-шаблон, объединяющий все 9 советов. Скопируйте его, настройте и создавайте идеальные изображения каждый раз

----

Консультации по ИИ / Менторство
👍2
Продакт из Google разбирает простой Go-to-market фреймворк

На вопрос об эффективном подходе PM выделяет три основных столпа:

1) Понимание своего продукта
«Вам действительно нужно понимать, что отличает его от конкурентов».
Определите свою дифференциацию, прежде чем что-либо продвигать.


2) Знание своей аудитории
«Вам действительно нужно понимать, кто ваша аудитория... Когда вы пишете своё сообщение, убедитесь, что пишете его для них, потому что именно с ними оно должно резонировать».
Будьте конкретны в отношении того, на кого вы нацелены — по демографии или другой сегментации.


3) Создание плана дистрибуции
«Вам нужен действительно хороший процесс, чтобы убедиться, что ваше сообщение распространяется на рынке».
Продумайте свои мероприятия, PR-стратегию и рекламные каналы (билборды, диджитал и т.д.).


Главный вывод:
«Я думаю, всё это должно складываться в полноценный план».


Go-to-market — это не что-то одно, сделанное хорошо.
Это три элемента, работающих вместе:
• Чёткое понимание аудитории
• Стратегия дистрибуции
• Дифференциация продукта
👍2
Карьерные советы в ИИ от Stanford CS230

Практические рекомендациями по карьерному росту в ИИ для студентов и специалистов:

Проблема продакт-менеджмента
AI-кодинг становится дешевле → бутылочное горлышко смещается на "что строить". Соотношение инженер:PM падает с 4-8:1 до 2:1 или даже 1:1. Инженеры, которые умеют общаться с пользователями и формировать продукт — самые быстрые

Люди, которыми вы себя окружаете — главный предиктор успеха

Три столпа успеха в AI:
1. Академическое понимание ML, архитектур моделей
2. бизнес-фокус. компании фокусируются на прибыли. Бизнес-фокус теперь обязателен — эпоха "AI в резюме = работа" закончилась
3. Фокус на результат. Идеи дешевы. Исполнение — всё. Показывайте реальные работающие проекты

Всегда спрашивайте: ПОЧЕМУ?
- CEO: "Нам нужны агенты!"
- Ты: "Почему?"
Реальная потребность: сделать продавцов эффективнее. Решение: агент для автоматизации исследования клиентов. Результат: 10-15% экономии времени + более счастливые продавцы

Для собеседований:
Не просто говорите о скилах — показывайте проекты
Создавайте работающие приложения
Выкладывайте на GitHub / делайте демо
👍2🔥1
Conductor — запускает несколько агентов Claude Code параллельно на Mac.

Удобно 👍
🔥6