Vibe-кодинг на уровне Senior разраба
У Vibe-кодинга была не очень хорошая репутация, отчасти из-за шумихи в Twitter, а отчасти потому, что до сих пор код, создаваемый LLM-моделями, был не очень хорош.
Но 3 месяца назад все изменилось с выходом Claude Sonnet 4 и Gemini 2.5 Pro. Эти модели — нечто иное. Если вы пробовали ИИ-генерацию кода в прошлом и были разочарованы, попробуйте еще раз.
Вопреки распространенному мнению, я считаю, что Vibe-кодинг наиболее эффективен если вы знаете, что делаете, имеете глубокое понимание фреймворков и библиотек и четкое представление о том, что вы делаете (цели, функции).
1️⃣ Начните с монорепозитория, например ai‑monorepo‑scaffold. Он включает миграции, маршруты, схемы Zod, настройки React Hook Form и т. д. ИИ нужны обширные примеры для обучения.
2️⃣ Строгие правила
Используйте Cursor's .cursor/rules для кодификации соглашений проекта. Например, мои правила включают:
1. Прежде чем писать какой-либо код, придумайте очень хороший план, просмотрите его, а затем попросите у пользователя разрешения на его выполнение.
2. После выполнения плана запустите: pnpm typecheckи pnpm lint
3. Для запуска тестов: pnpm test --filter @app/<web/api/db>
4. Никогда не пытайтесь запустить сервер разработки или выполнить curl для локальной конечной точки.
// Ознакомьтесь с другими правилами (они охватывают такие вещи, как модели баз данных, добавление миграции, как использовать env, соглашения React, какие компоненты shadcn доступны, как использовать tRPC и соглашения о коде Typescript)
3️⃣ Идеальный контекст
ИИ страдает от амнезии. Ему нужен правильный контекст.
Откройте каждый соответствующий файл, включая .d.ts файлы типов, в редакторе (cmd+click при импорте). Затем в курсоре активируйте Добавить все открытые файлы в контекст
Не скупитесь на контекст.
4️⃣ Используйте Cursor
Cursor вместо инструментов CLI, таких как Claude Code. Он предлагает быстрый линтинг, автоматическую проверку типов, интеграцию правил и поиск в коде.
5️⃣ Только топ-модели
Используйте лучшее из доступного: Claude Opus 4 , Sonnet 4 , Gemini 2.5 Pro или o3‑pro
6️⃣ Говорим, а не пишем
Я часто использую SuperWhisper
7️⃣ Промпты — это всё
Хороший промпт превращает ИИ в компетентного младшего инженера. Плохой промпт превращает его в галлюцинаторную обузу.
1. Всегда начинайте с плана
2. Будьте конкретны в отношении результата
3. Приведите примеры и контекст
4. Используйте ограничения. Чем больше, тем лучше.
5. Сохраняйте узкие рамки
6. Если сомневаешься, говори.
8️⃣ В чем ИИ действительно плох?
- Автоматическое управление контекстом
- Типы TypeScript
- Автоматическое планирование
- Вкус и архитектура (У ИИ нет чувства шаблонов проектирования, модульности и стилистических правил, специфичных для проекта)
Источник
У Vibe-кодинга была не очень хорошая репутация, отчасти из-за шумихи в Twitter, а отчасти потому, что до сих пор код, создаваемый LLM-моделями, был не очень хорош.
Но 3 месяца назад все изменилось с выходом Claude Sonnet 4 и Gemini 2.5 Pro. Эти модели — нечто иное. Если вы пробовали ИИ-генерацию кода в прошлом и были разочарованы, попробуйте еще раз.
Вопреки распространенному мнению, я считаю, что Vibe-кодинг наиболее эффективен если вы знаете, что делаете, имеете глубокое понимание фреймворков и библиотек и четкое представление о том, что вы делаете (цели, функции).
Используйте Cursor's .cursor/rules для кодификации соглашений проекта. Например, мои правила включают:
1. Прежде чем писать какой-либо код, придумайте очень хороший план, просмотрите его, а затем попросите у пользователя разрешения на его выполнение.
2. После выполнения плана запустите: pnpm typecheckи pnpm lint
3. Для запуска тестов: pnpm test --filter @app/<web/api/db>
4. Никогда не пытайтесь запустить сервер разработки или выполнить curl для локальной конечной точки.
// Ознакомьтесь с другими правилами (они охватывают такие вещи, как модели баз данных, добавление миграции, как использовать env, соглашения React, какие компоненты shadcn доступны, как использовать tRPC и соглашения о коде Typescript)
Эти правила обеспечивают планирование, безопасность типов, линтинг и тестовое покрытие, заставляя ИИ вести себя как аккуратный и ответственный младший инженер.
ИИ страдает от амнезии. Ему нужен правильный контекст.
Откройте каждый соответствующий файл, включая .d.ts файлы типов, в редакторе (cmd+click при импорте). Затем в курсоре активируйте Добавить все открытые файлы в контекст
Не скупитесь на контекст.
Cursor вместо инструментов CLI, таких как Claude Code. Он предлагает быстрый линтинг, автоматическую проверку типов, интеграцию правил и поиск в коде.
Используйте лучшее из доступного: Claude Opus 4 , Sonnet 4 , Gemini 2.5 Pro или o3‑pro
Я часто использую SuperWhisper
Хороший промпт превращает ИИ в компетентного младшего инженера. Плохой промпт превращает его в галлюцинаторную обузу.
1. Всегда начинайте с плана
2. Будьте конкретны в отношении результата
3. Приведите примеры и контекст
4. Используйте ограничения. Чем больше, тем лучше.
5. Сохраняйте узкие рамки
6. Если сомневаешься, говори.
- Автоматическое управление контекстом
- Типы TypeScript
- Автоматическое планирование
- Вкус и архитектура (У ИИ нет чувства шаблонов проектирования, модульности и стилистических правил, специфичных для проекта)
Источник
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5
Ссылка на вакансию
Меня зовут Влад (обо мне)
Ищу ассистента который поможет бежать быстрее.
Много интересной работы на стыке бизнес ассистента & проджекта с ИТ, ИИ, блогом.
Если интересно:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍1
Forwarded from e/acc
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
То, что делает этот стартап, на мой взгляд, недооцененный и супер популярный в будущем подход. Их продукт — это довольно общий ИИ агент для бизнес-задач, типа заполнения форм, кодинга, тестирования и мелких задач.
Но главное тут, что подключение такого продукта — это не стандартный процесс интеграции через API или нажимания кнопочек в SaaS интерфейсе, а обучение. Это естественный, skeuomorphic, подход. Мы привыкли так поступать с новыми сотрудниками: показываешь ему экран, рассказываешь что и как работает, проверяешь и дальше он сам.
Примерно так же мы будем работать с агентами: голосовой рассказ в свободной форме как и что работает, агент задает вопросы а ты отвечаешь, показ экрана к записи которого агент может вернуться если что-то не получается.
Что еще я бы добавил сверху: агенты всегда читают слак и почту и адаптируют все изменения в бизнесе или продукте, предлагаю оптимизацию процессов, взаимодействуют между собой. Например, агент-аналитик маркетинга дает инструкции агенту который генерирует видео-креативы для рекламы в инстаграме (два реальный стартапа, с которыми общался на прошлой неделе).
Короче, если вы строите юникорн, который призван убить SaaS и заменить на агента в конкретной вертикали — это крутейший хак для вас. И, пусть пока не 100% reliably, но вполне реализуемо сегодняшними технологиями.
Но главное тут, что подключение такого продукта — это не стандартный процесс интеграции через API или нажимания кнопочек в SaaS интерфейсе, а обучение. Это естественный, skeuomorphic, подход. Мы привыкли так поступать с новыми сотрудниками: показываешь ему экран, рассказываешь что и как работает, проверяешь и дальше он сам.
Примерно так же мы будем работать с агентами: голосовой рассказ в свободной форме как и что работает, агент задает вопросы а ты отвечаешь, показ экрана к записи которого агент может вернуться если что-то не получается.
Что еще я бы добавил сверху: агенты всегда читают слак и почту и адаптируют все изменения в бизнесе или продукте, предлагаю оптимизацию процессов, взаимодействуют между собой. Например, агент-аналитик маркетинга дает инструкции агенту который генерирует видео-креативы для рекламы в инстаграме (два реальный стартапа, с которыми общался на прошлой неделе).
Короче, если вы строите юникорн, который призван убить SaaS и заменить на агента в конкретной вертикали — это крутейший хак для вас. И, пусть пока не 100% reliably, но вполне реализуемо сегодняшними технологиями.
❤4
Vibe-гейминг 😳
У меня есть сильное ощущение, что вайб-гейминг, как и вайб-кодинг, станет новым способом самовыражения.
Mirage — это новый генеративный движок в реальном времени, который исследует эту самую идею.
Он позволяет игрокам совместно создавать и изменять мир во время игры, используя естественный язык. Игровые демо-версии в стиле GTA и Forza показывают, насколько сильна эта концепция.
У меня есть сильное ощущение, что вайб-гейминг, как и вайб-кодинг, станет новым способом самовыражения.
Mirage — это новый генеративный движок в реальном времени, который исследует эту самую идею.
Он позволяет игрокам совместно создавать и изменять мир во время игры, используя естественный язык. Игровые демо-версии в стиле GTA и Forza показывают, насколько сильна эта концепция.
Будущее игр не создается уровень за уровнем опытными дизайнерами — его придумывает, генерирует и играет любой человек в режиме реального времени.
❤4
Как ИИ может следить за вашей командой и спасать от выгорания?
Как ИИ может стать вашим вторым пилотом в управлении?
Klarops — ИИ, который следит за тем, кто и как работает в вашей команде. Отчеты по сотрудникам, командам и отделам — все на блюдечке. А еще система предупреждает о тихом увольнении, переработках и даже выгорании.
- Анализирует задачи → показывает, кто на чем сфокусирован
- Генерирует отчеты → никаких часов на аналитику
- Сигнализирует о проблемах → выгорание или низкая продуктивность не останутся незамеченными
- Дает инсайты → оптимизируйте ресурсы и растите быстрее
Где это работает?
Представьте: ваш дизайнер тянет проект, но на грани выгорания. Klarops замечает снижение активности и бьет тревогу. Вы вовремя вмешиваетесь, перераспределяете задачи и спасаете проект. Или разработчик тихо саботирует — ИИ это видит, а вы принимаете меры.
Как ИИ может стать вашим вторым пилотом в управлении?
Klarops — ИИ, который следит за тем, кто и как работает в вашей команде. Отчеты по сотрудникам, командам и отделам — все на блюдечке. А еще система предупреждает о тихом увольнении, переработках и даже выгорании.
- Анализирует задачи → показывает, кто на чем сфокусирован
- Генерирует отчеты → никаких часов на аналитику
- Сигнализирует о проблемах → выгорание или низкая продуктивность не останутся незамеченными
- Дает инсайты → оптимизируйте ресурсы и растите быстрее
Где это работает?
Представьте: ваш дизайнер тянет проект, но на грани выгорания. Klarops замечает снижение активности и бьет тревогу. Вы вовремя вмешиваетесь, перераспределяете задачи и спасаете проект. Или разработчик тихо саботирует — ИИ это видит, а вы принимаете меры.
❤5
ИИ для продакта & CPO | Влад Прошинский
Как адаптироваться к меняющемуся ландшафту SEO ☑️ Чек-лист для LLM SEO Кейс: Vercel получает 10% регистраций из ChatGPT. Это больше, чем 4,8% в предыдущем месяце и 1% шесть месяцев назад. Другие тоже: Tally увидела, что поиск на основе ИИ стал их крупнейшим…
Locomotive анализирует, насколько хорошо ваша веб-страница работает с поисковыми запросами, управляемыми ИИ.
При вводе целевого ключевого слова и URL-адреса он генерирует связанные варианты поиска, разбивает вашу страницу на разделы и использует семантический анализ для сопоставления контента с намерением поиска.
Он выявляет возможности ключевых слов, показывает, какие части вашей страницы лучше всего соответствуют запросам, выделяет пробелы в контенте и сравнивает вашу страницу с основными конкурентами.
Это помогает вам улучшить видимость поиска ИИ и лучше структурировать контент для SEO.
При вводе целевого ключевого слова и URL-адреса он генерирует связанные варианты поиска, разбивает вашу страницу на разделы и использует семантический анализ для сопоставления контента с намерением поиска.
Он выявляет возможности ключевых слов, показывает, какие части вашей страницы лучше всего соответствуют запросам, выделяет пробелы в контенте и сравнивает вашу страницу с основными конкурентами.
Это помогает вам улучшить видимость поиска ИИ и лучше структурировать контент для SEO.
👍4
ИИ для управления нетворком
Тот, кто качал нетворк знает, что отслеживать тысячи связей на бесчисленных платформах невозможно. Мы забываем отвечать, пропускаем важные моменты и теряем связь.
Как насчет собрать все свои контакты из соцсетей в одном месте и использовать их на полную мощь?
Pally — собирает все ваши контакты во всех социальных сетях (включая iMessage, WhatsApp, LinkedIn, Google, е-почту, Календарь и X), а затем ИИ исследует все, что они когда-либо публиковали в сети.
Как это помогает?
Pally использует глубокое понимание ваших отношений, чтобы:
- Подготовить вас к встречам, подсказывая ключевые детали о собеседнике.
- Напомнить о необходимости поддерживать связь с клиентами, сотрудниками, инвесторами (или даже просто позвонить маме).
- Найти нужного человека в вашей сети по любому запросу
- Добавить контакты в рабочие ИИ конвейеры для систематизации общения.
Тот, кто качал нетворк знает, что отслеживать тысячи связей на бесчисленных платформах невозможно. Мы забываем отвечать, пропускаем важные моменты и теряем связь.
Как насчет собрать все свои контакты из соцсетей в одном месте и использовать их на полную мощь?
Pally — собирает все ваши контакты во всех социальных сетях (включая iMessage, WhatsApp, LinkedIn, Google, е-почту, Календарь и X), а затем ИИ исследует все, что они когда-либо публиковали в сети.
Как это помогает?
Pally использует глубокое понимание ваших отношений, чтобы:
- Подготовить вас к встречам, подсказывая ключевые детали о собеседнике.
- Напомнить о необходимости поддерживать связь с клиентами, сотрудниками, инвесторами (или даже просто позвонить маме).
- Найти нужного человека в вашей сети по любому запросу
- Добавить контакты в рабочие ИИ конвейеры для систематизации общения.
❤5
92% креаторов создают контент с помощью ИИ
В мае 4 из 10 самых популярных каналов по числу подписчиков публиковали в основном сгенерированные видео. Masters of Prophecy, как пример, который с февраля вырос с нескольких сотен подписчиков до более 100 тысяч, публикуя видео, сделанные с помощью генеративных инструментов (Suno, Luma, ChatGPT и др.).
==
С 15 июля YouTube начнёт отключать монетизацию ИИ-видео, сгенерированные нейросетями, если в них нет ценности для зрителя.
Под ограничения попадают:
– ролики с нейроозвучкой
– синтетические кадры (например, из Veo 3)
– зацикленные или дублирующие ролики
– контент, созданный полностью «на автомате».
Ключевой критерий — полезность и оригинальность.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Управление продуктами становится новым узким местом
..из-за более быстрого развития инженерных процессов
(С) Эндрю Нга Co-Founder of Coursera
Статья на ProductSide подтверждает, что ИИ способствует ренессансу в управлении продуктами, а не его упадку.
Радуемся. Пока что.
..из-за более быстрого развития инженерных процессов
«Я не вижу, чтобы работа по управлению продуктом становилась быстрее, чем инжиниринг. Я вижу, как это соотношение меняется.
Буквально вчера одна из моих команд обратилась ко мне, и впервые при планировании численности персонала для проекта эта команда предложила мне не соотношение 1:4 PM/инженеры, а соотношение 1:0,5 PM/инженеры.
Я до сих пор не знаю, хорошая ли это идея, но впервые в жизни менеджеры предлагают иметь в два раза больше менеджеров по продукту, чем инженеров.
Я думаю, это признак того, куда движется мир».
(С) Эндрю Нга Co-Founder of Coursera
Статья на ProductSide подтверждает, что ИИ способствует ренессансу в управлении продуктами, а не его упадку.
Радуемся. Пока что.
❤5
ИИ пишет 50% кода в Robinhood
Генеральный директор финтех-компании Robinhood стоимостью 88 млрд долларов рассказал в подкасте 20VC, что ИИ пишет около половины всего нового кода в компании, что сигнализирует о существенном изменении подхода финтех-компании стоимостью 88 миллиардов долларов к разработке ПО.
Robinhood отказался от ИИ ко-пилотов, таких как GitHub Copilot, в пользу Cursor и Windsurf. Внедрение инструментов ИИ в Robinhood близко к 100%, сказал он, отметив, что «даже сложно определить, какой код сгенерирован человеком».
Также классика:
Тем временем в РФ количество ИТ вакансий начало сокращаться, пишет Коммерсантъ.
Участники рынка заявляют, что причиной стало развитие нейросетей и оптимизация бизнеса путём увольнений дорогостоящих специалистов.
Генеральный директор финтех-компании Robinhood стоимостью 88 млрд долларов рассказал в подкасте 20VC, что ИИ пишет около половины всего нового кода в компании, что сигнализирует о существенном изменении подхода финтех-компании стоимостью 88 миллиардов долларов к разработке ПО.
Robinhood отказался от ИИ ко-пилотов, таких как GitHub Copilot, в пользу Cursor и Windsurf. Внедрение инструментов ИИ в Robinhood близко к 100%, сказал он, отметив, что «даже сложно определить, какой код сгенерирован человеком».
Также классика:
«Проблема с галлюцинациями всё ещё существует , и необходимо многое сделать, чтобы её решить»
Тем временем в РФ количество ИТ вакансий начало сокращаться, пишет Коммерсантъ.
Участники рынка заявляют, что причиной стало развитие нейросетей и оптимизация бизнеса путём увольнений дорогостоящих специалистов.
❤3
Собес в Revolut
Растут как на дрожжах!
Последний собес в Revolut я проходил в 2022 году.И вот опять. И снова не пройду. Конечно из-за языка.
Не понимаю на что рассчитывают хантеры, ведь основной блокер РУ продактов при трудоустройстве в Tier-1 компании — язык 😂 Тебе предстоит управлятьиндусами распределенными командами по всему миру, репортить менеджменту, кастдевить локал клиентов.. С В-2 там просто нечего делать.
Поэтому даже не пойду, или пойду ради интереса и практики talk with native.
Кстати собес в Revolut был одним из интересных. Очень много технических вопросов, вопросов про лидерство и менеджмент, Discovery и UX. Сейчас ещё и AI секция 😍 Кому из норм компаний щас нужны продакты без AI-driven skills..
----
Консультации по ИИ / Менторство
Revolut — #1 стартап ЕС. По результатам 2024:
- Выручка — $4 млрд (+72% YoY)
- EBITDA — $1,4 млрд (+149%)
- 52,5 млн клиентов по миру (+38%)
Растут как на дрожжах!
Последний собес в Revolut я проходил в 2022 году.
Не понимаю на что рассчитывают хантеры, ведь основной блокер РУ продактов при трудоустройстве в Tier-1 компании — язык 😂 Тебе предстоит управлять
Поэтому даже не пойду, или пойду ради интереса и практики talk with native.
Кстати собес в Revolut был одним из интересных. Очень много технических вопросов, вопросов про лидерство и менеджмент, Discovery и UX. Сейчас ещё и AI секция 😍 Кому из норм компаний щас нужны продакты без AI-driven skills..
----
Консультации по ИИ / Менторство
❤10
Отчет о состоянии ИИ
ссылка
Лучший способ понять текущее состояние ИИ, его будущее развитие и влияние на пользователей — это спросить тех, кто ежедневно использует ИИ для разработки.
===
- 87% команд юзают OpenAI, 50% работают с 2+ LLM
- 60% меняют LLM каждый квартал – рынок нестабилен
- 2 из 3 AI-фичи — не чат-боты, а интеграции в ядро
- В топе use: инференс через API, RAG и векторные БД
- Команды из 2–5 devs — драйверы ИИ‑инноваций
- JS/TS остаётся №1 языком для AI-интеграций
- Инфра AI‑native: от сервера до фронта через edge-функции
- Растёт спрос на обёртки (orchestration, UI, fallback logic)
- Open source (Llama3, Mistral) — быстро растёт, но в проде < 30%
- AI-инфра = часть frontend toolchain (как Next.js, Vercel AI SDK)
- Доля inference-тулов, как Vercel AI SDK, выросла x4 за полгода
- Векторные БД (Supabase, Pinecone) в топе по интеграциям
- Большинство запускаются с edge + serverless — тренд на latency
- Team size vs. скорость — маленькие быстрее
- Тренд: никто не хочет лочиться на одного провайдера
- 90% MVP лончат без fine-tune, юзуют API с prompt logic
- Бюджеты остаются скромными: тратят < $500/мес на AI API
- Быстро растут: агенты, ИИ-помощники и генерация кода/SQL
- Компании не ставят на одного провайдера — failover стратегии
Ключевые цифры из Vercel State of AI
- 88% разработчиков выбирают OpenAI как основу
- 65% команд меняют ИИ-провайдеров в течение 6 месяцев
- $1,000/мес. — средний бюджет ИИ-команд
- >15% техбюджета компании выделяют на ИИ-инструменты
- 0% на найм dedicated ИИ-спецов (расширяют через tools)
Техническая зрелость:
- 2 провайдера в ср. (multi-provider стратегия)
- 6.5/10 — готовность к open source для продакшена
- 5.3/10 — реальная ценность от fine-tuning
- 6.4/10 — степень переоцененности AI-tools
- Еженедельные обновления моделей — норма
Практические инсайты для команд:
- Векторные БД используют большинство зрелых команд
- Manual testing остается основным методом валидации
- Data strategy > рост затрат для решения проблем точности
- RAG предпочитают дорогому обучению собственных моделей
🎯 Стратегия для CPO
Успешные команды:
- Строят lean подход чтобы быстро переключать провайдеров
- Фокусируются на high-impact use cases вместо hype-driven
- Интегрируют ИИ в ДНК продукта, а не как доп.
- Ожидают значительного влияния от AI в течение 12 мес.
Bottom line: Рынок переходит от экспериментов к реальной ценности при ограниченных ресурсах.
----
Консультации по ИИ // Менторство
ссылка
Лучший способ понять текущее состояние ИИ, его будущее развитие и влияние на пользователей — это спросить тех, кто ежедневно использует ИИ для разработки.
===
- 87% команд юзают OpenAI, 50% работают с 2+ LLM
- 60% меняют LLM каждый квартал – рынок нестабилен
- 2 из 3 AI-фичи — не чат-боты, а интеграции в ядро
- В топе use: инференс через API, RAG и векторные БД
- Команды из 2–5 devs — драйверы ИИ‑инноваций
- JS/TS остаётся №1 языком для AI-интеграций
- Инфра AI‑native: от сервера до фронта через edge-функции
- Растёт спрос на обёртки (orchestration, UI, fallback logic)
- Open source (Llama3, Mistral) — быстро растёт, но в проде < 30%
- AI-инфра = часть frontend toolchain (как Next.js, Vercel AI SDK)
- Доля inference-тулов, как Vercel AI SDK, выросла x4 за полгода
- Векторные БД (Supabase, Pinecone) в топе по интеграциям
- Большинство запускаются с edge + serverless — тренд на latency
- Team size vs. скорость — маленькие быстрее
- Тренд: никто не хочет лочиться на одного провайдера
- 90% MVP лончат без fine-tune, юзуют API с prompt logic
- Бюджеты остаются скромными: тратят < $500/мес на AI API
- Быстро растут: агенты, ИИ-помощники и генерация кода/SQL
- Компании не ставят на одного провайдера — failover стратегии
Ключевые цифры из Vercel State of AI
- 88% разработчиков выбирают OpenAI как основу
- 65% команд меняют ИИ-провайдеров в течение 6 месяцев
- $1,000/мес. — средний бюджет ИИ-команд
- >15% техбюджета компании выделяют на ИИ-инструменты
- 0% на найм dedicated ИИ-спецов (расширяют через tools)
Техническая зрелость:
- 2 провайдера в ср. (multi-provider стратегия)
- 6.5/10 — готовность к open source для продакшена
- 5.3/10 — реальная ценность от fine-tuning
- 6.4/10 — степень переоцененности AI-tools
- Еженедельные обновления моделей — норма
Практические инсайты для команд:
- Векторные БД используют большинство зрелых команд
- Manual testing остается основным методом валидации
- Data strategy > рост затрат для решения проблем точности
- RAG предпочитают дорогому обучению собственных моделей
🎯 Стратегия для CPO
Успешные команды:
- Строят lean подход чтобы быстро переключать провайдеров
- Фокусируются на high-impact use cases вместо hype-driven
- Интегрируют ИИ в ДНК продукта, а не как доп.
- Ожидают значительного влияния от AI в течение 12 мес.
Bottom line: Рынок переходит от экспериментов к реальной ценности при ограниченных ресурсах.
----
Консультации по ИИ // Менторство
❤5
ЧЕК-ЛИСТ ХОРОШЕГО ПРОДАКТА
Решил разобрать, т.к. в последнее время (сократили много в ИТ) часто в рабте с менти сталкиваюсь с тем, что «я такой классный, но отклики не идут. Ну точнее идут, но не от тех, от кого хочу». Что ж.. А с чего ты взял(а) что они должны идти? Т.е. а) ты сам(а) то классная? Если нет, то б) почему «классные» компании / вакансии должны хотеть тебя?
Если ответы положительные, задаем себе следующие вопросы: как понять что я не попадаю в 80% псевдо-продактов? — см. выступление с ProductCamp
Хочу 500к? — см. разбор с Глебом
Работаю в Жесть-техе, но хочу в ИТ-компанию? — см. разбор с Таней
1️⃣ База:
- Стратегия. Она есть, она презентована и защищена, о ней все знают и ее придерживаются.
- Метрики. Есть ключевые и не для красного словца. А также дерево.
- Границы продукта. Когда ответственен за все — значит ни за что. Какой твой E2E-процесс.
- Любовь со стейками. Знаешь кто они, вы по одну сторону к результату.
- Бэклог. Он есть, он причесан и приоритизирован.
- Команда. Четко понимает цели и задачи продукта. Действует как оркестр
- Воркфлоу. Выстроен полный цикл реализации задачи, он всем понятен.
- OKR / KPI. Есть ключевые цели и задачи на квартал.
2️⃣ ОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ СКИЛЛЫ
● Продуктовое мышление
Аналитика (Google Analytics)
Продуктовые метрики (Excel)
Генерация гипотез (Miro)
● Работа с требованиями
User stories & бэклог (Jira)
Документирование (Confluence)
Приоритизация: (RICE)
● Глубокая аналитика
A/B-тесты (Google Optimize)
Юзабилити (Hotjar)
CJM (Miro)
● Agile & процессы
Управление задачами (Jira)
Планирование спринтов (Planning Poker)
Ретроспективы (FunRetro)
● Коммуникация и стейкхолдер-менеджмент
Воркшопы (FigmaJam)
Презентации (PowerPoint)
Коммуникация (Slack)
● Базовые технические знания
API-тестирование (Postman)
Архитектура (Draw.io)
CI/CD (GitHub)
3️⃣ ЖЕЛАТЕЛЬНЫЕ СКИЛЛЫ
● Основы UX/UI
Прототипирование (Figma)
UX-аналитика (FullStory)
● Бизнес моделирование
Финансовые модели (Excel)
Прогнозирование (Power BI)
● Переговорные навыки
Управление возражениями (Notion (шаблоны аргументов))
Питчи (Pitch)
● Маркетинг ориентированность
SEO (Ahrefs)
Таргет (Google Ads)
Контент (умею составить контент-план)
● Лидерство
Обратная связь (Google Forms (ретро))
Мотивация (Bonusly / геймификация))
==
Взято с ProductCamp
Решил разобрать, т.к. в последнее время (сократили много в ИТ) часто в рабте с менти сталкиваюсь с тем, что «я такой классный, но отклики не идут. Ну точнее идут, но не от тех, от кого хочу». Что ж.. А с чего ты взял(а) что они должны идти? Т.е. а) ты сам(а) то классная? Если нет, то б) почему «классные» компании / вакансии должны хотеть тебя?
Если ответы положительные, задаем себе следующие вопросы: как понять что я не попадаю в 80% псевдо-продактов? — см. выступление с ProductCamp
Хочу 500к? — см. разбор с Глебом
Работаю в Жесть-техе, но хочу в ИТ-компанию? — см. разбор с Таней
- Стратегия. Она есть, она презентована и защищена, о ней все знают и ее придерживаются.
- Метрики. Есть ключевые и не для красного словца. А также дерево.
- Границы продукта. Когда ответственен за все — значит ни за что. Какой твой E2E-процесс.
- Любовь со стейками. Знаешь кто они, вы по одну сторону к результату.
- Бэклог. Он есть, он причесан и приоритизирован.
- Команда. Четко понимает цели и задачи продукта. Действует как оркестр
- Воркфлоу. Выстроен полный цикл реализации задачи, он всем понятен.
- OKR / KPI. Есть ключевые цели и задачи на квартал.
● Продуктовое мышление
Аналитика (Google Analytics)
Продуктовые метрики (Excel)
Генерация гипотез (Miro)
● Работа с требованиями
User stories & бэклог (Jira)
Документирование (Confluence)
Приоритизация: (RICE)
● Глубокая аналитика
A/B-тесты (Google Optimize)
Юзабилити (Hotjar)
CJM (Miro)
● Agile & процессы
Управление задачами (Jira)
Планирование спринтов (Planning Poker)
Ретроспективы (FunRetro)
● Коммуникация и стейкхолдер-менеджмент
Воркшопы (FigmaJam)
Презентации (PowerPoint)
Коммуникация (Slack)
● Базовые технические знания
API-тестирование (Postman)
Архитектура (Draw.io)
CI/CD (GitHub)
● Основы UX/UI
Прототипирование (Figma)
UX-аналитика (FullStory)
● Бизнес моделирование
Финансовые модели (Excel)
Прогнозирование (Power BI)
● Переговорные навыки
Управление возражениями (Notion (шаблоны аргументов))
Питчи (Pitch)
● Маркетинг ориентированность
SEO (Ahrefs)
Таргет (Google Ads)
Контент (умею составить контент-план)
● Лидерство
Обратная связь (Google Forms (ретро))
Мотивация (Bonusly / геймификация))
==
Взято с ProductCamp
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4❤1
Ещё 1 сервис, где собраны все ИИ модели всего за 10$
Mammouth
- Загрузка изображений и файлов
- Отправка запросов другой модели
- Есть веб-поиск
- Есть голосовой чат
Mammouth
- Загрузка изображений и файлов
- Отправка запросов другой модели
- Есть веб-поиск
- Есть голосовой чат
❤3🔥3🤩1