Чек-лист AEO от WebFlow

Поскольку поиск на основе ИИ становится отправной точкой для покупателей, брендам необходимо демонстрировать ясность, авторитетность и предоставлять ответы. Этот 🔗 Чек-лист AEO поможет вам оценить ваши сильные стороны и пробелы.

Перевел на РУ в 🔗 Google Docs

ИИ-агенты создают интерфейс в реальном времени

Что такое Generative UI и почему это меняет правила игры

Generative UI — это технология, где ИИ-агент самостоятельно решает, какие компоненты показать пользователю, как расположить блоки и какие данные вывести. Никаких предустановленных шаблонов. Агент анализирует контекст → выбирает компоненты из библиотеки → генерирует персонализированный дашборд за 3-5 секунд.

Вставляешь markdown-отчет своего ИИ-ассистента — и получаешь визуальную панель с ключевыми инсайтами, метриками, графиками. Каждый раз интерфейс уникальный, потому что адаптирован под конкретный запрос. Google уже выпустила открытый протокол A2UI для таких систем. CopilotKit, Flutter GenUI SDK, AG-UI — крупные фреймворки внедряют его прямо сейчас.

3 типа генеративных интерфейсов

Статический Generative UI: агент выбирает только данные для показа, компоненты и макет жёстко заданы. Это уровень 2023 года.

Декларативный Generative UI: агент выбирает компоненты из готовой библиотеки, определяет их расположение и параметры. Безопасность под контролем, гибкость максимальная. Google A2UI работает именно так.

Open-ended Generative UI: агент генерирует весь HTML/CSS/JSX код на лету.

Умные команды выбирают декларативный подход: контроль остается у разработчика, а персонализация — у ИИ.

Где Generative UI даёт конкурентное преимущество

E-commerce: интерфейс магазина перестраивается под каждого клиента — блоки товаров, расположение категорий, промо-баннеры зависят от истории покупок и поведения. L'Oréal внедрила такую систему и получила 22% рост конверсии, 60% сокращение циклов разработки контента.

Рабочие пространства для продакт-менеджеров: вместо стены markdown-текста от ИИ-ассистента вы видите дашборд с таблицами, метриками, списками задач. Экономия времени на парсинг информации — в 5-10 раз.

Чат-боты в Slack, Discord, корпоративных системах: агент выводит не текст, а интерактивные формы, графики, кнопки действий прямо в чате. Пользователь сразу видит визуализацию данных, не переключаясь в другие инструменты.

Технический стек

Базовая связка: Pydantic AI для бэкенда (агент выбирает компоненты), протокол A2UI от Google (описывает компоненты в JSON), AG-UI (соединяет агента с фронтендом), CopilotKit для рендеринга React-компонентов. Альтернативы: Flutter GenUI SDK для мобильных приложений.

Главное преимущество этого стека — универсальность. Можно начать со статического Generative UI, затем перейти к декларативному без переписывания архитектуры. Разработчик может задать библиотеку компонентов (таблицы, карточки, графики) и через system prompt объяснить агенту, когда какой компонент использовать.

Что это значит для вашего продукта?

Статические интерфейсы игнорируют, как реально думают и работают пользователи. Generative UI — это коррекция подхода к дизайну продуктов. В 2026 году дизайнеры не рисуют макеты для «среднего пользователя», а создают компонентные системы и правила их адаптации. Маркетологи получают персонализированные воронки в масштабе, тестирование гипотез без недель разработки.

Агентства, которые продают адаптивные системы вместо статичных макетов, выигрывают контракты. Продакт-менеджеры становятся архитекторами опыта, а не менеджерами фичей.

Попробуйте сами
GitHub-репозитории с готовым примером Generative UI:
🔗 CopilotKit упрощающий создание фронтенда
🔗 Репо GenAI UI CopilotKit

Демо: 🎞 AI Agents Can Now Build Their Own UI in Real Time

↓↓↓

Как изменится E-com с AI агентами

рассмотри как поменяется User Tasks когда у каждого будет ИИ агент

Сравнение характеристик разных продавцов, исключение поддельных объявлений и группировка отзывов по тематике и настроению.

1️⃣ Поиск
было: Поиск по ключевым словам, рекламный шум, бесконечная прокрутка

стало: Постоянное сканирование структурированных (каталожные данные) и неструктурированных (видео, UGC) сигналов для выявления товаров, соответствующих требованиям

2️⃣ Вовлечение / Оценка
было: Ручная проверка цен, отзывы, детективная работа с характеристиками

стало: Сравнение атрибутов между продавцами, устранение поддельных объявлений, кластеризация отзывов по темам и тональности

3️⃣ Принятие решения
было: Охота за купонами, математика программ лояльности, страх упустить лучшую сделку

стало: Симуляция комбинаций цена-промо с учетом личных ограничений и предпочтений: бюджет, экологичность, гарантия

4️⃣ Покупка
было: Заполнение форм, редиректы на чекауте, угадывание стоимости доставки

стало: Завершение транзакции с учетом платежных предпочтений и пост-покупочным отслеживанием

5 инструментов продуктивности, которые тихо используют инсайдеры Силиконовой долины

Просыпаться в 5 утра! Холодный душ! Таймеры Помодоро!...

Исследование Калифорнийского университета показало, что для полного восстановления концентрации после одного прерывания требуется 23 минуты. Задумайтесь над этим. Если вас прерывают каждые 11 минут (в среднем), вы никогда по-настоящему не сможете сосредоточиться

Исследования McKinsey показывают, что достижение состояния «потока» может повысить производительность на 500%

Продуктивность исходит из лучших систем, а не хаков;

1️⃣ инсайдеры полагаются на Float AI для фильтрации Slack, он учится понимать, что для вас действительно важно

2️⃣ Raycast для снижения переключений — полностью заменяет ваш рабочий процесс сочетаниями клавиш. Пользователи Alfred считают, что уже решили эту проблему. Они ошибаются.

3️⃣ Sunsama для реалистичного планирования. Вот как это работает: каждое утро Sunsama собирает задачи из Asana, ClickUp, Trello, Gmail и любых других приложений, в которых вы работаете. Вы перетаскиваете их в свой календарь, оцениваете время, необходимое для их выполнения, и планируете реалистичный день.

4️⃣ Beeper для объединения сообщений — единый UI для сообщений WhatsApp, Slack, Discord, Telegram, Instagram, LinkedIn, iMessage, Signal и еще 7 приложений.

5️⃣ Krisp удаляет фоновые голоса, звуки набора текста на клавиатуре, лай собак, шум со стройки — всё что угодно. Почему это важно: согласно исследованию PPL PRS, 60% удаленных сотрудников испытывают трудности с концентрацией внимания при работе из дома. Шумная обстановка во время звонков подрывает доверие и отнимает время на повторение сказанного. Krisp — это не просто шумоподавление. Она автоматически расшифровывает ваши совещания ( без ботов ), генерирует сводки с помощью ИИ и отслеживает задачи.

====

❗️Только 21% сотрудников во всем мире вовлечены в работу (Gallup, 2024). Кризис производительности труда связан не с ленью, а с неработающими системами.

Сотрудники тратят 60% своего времени на «работу, связанную с работой» — поиск файлов, отслеживание информации, участие в совещаниях по обсуждению текущего состояния дел (Asana)

Разрыв в производительности между лучшими сотрудниками и всеми остальными объясняется не мотивацией или дисциплиной, а инфраструктурой.

Засетапил «мозговой движок» для AI-агентов

Cоздал полную систему знаний из графов — структурированную память, которую мой AI-агент ведёт, пополняет и использует между сессиями.

скоро выложу

В основе:
- Vault: markdown-файлы, связанные wiki-ссылками — граф знаний
- Processing pipeline: скиллы для извлечения инсайтов, поиска связей
- Navigation: Maps of Content (MOCs) для быстрой ориентации

arscontexta — генерирует полную когнитивную архитектуру: граф знаний из markdown-файлов, пайплайн обработки с 6 фазами, автоматизацию через hooks и 16 команд управления знаниями.

Репозиторий является плагином, но мне не нужна инфраструктура плагина — я устанавливаем его как skill в свою PersonalOS.

Доменная структура:
- graph-structure (топология и паттерны связей)
- agent-cognition (когнитивные ограничения и exobrain)
- discovery-retrieval (поиск и дескрипторы)
- processing-workflow (пропускная способность и 6R-пайплайн)

Алгоритм: как собрать свой граф навыков
1️⃣ Определить цель и инструменты

Варианты целей:
- самообучение: увидеть «дыры» в навыках и построить дорожку развития;
- подготовка данных для ИИ‑агента

Минимальный стек:
- Markdown‑редактор/хранилище: Obsidian, Logseq, VS Code + git, любая папка с .md.
- Вики‑ссылки: формат [[Название узла]].
- Граф‑вид (по желанию, для визуализации):
Obsidian из коробки;
VS Code: расширение Markdown Links показывает граф связей между markdown‑файлами.

—

2️⃣ Собрать «сырой список компетенций» из готовых моделей
Для продакт‑менеджера и предпринимателя удобно не выдумывать с нуля, а взять уже существующие компетентностные модели.

Для продакт‑менеджера
Хорошие источники (русские и международные):
- «Матрица компетенций продакт‑менеджера»
- ​«Компетенции менеджера продукта»: агрегированная сводка компетенций из 13 открытых источников (GoPractice, IIDF, Skolkovo, ProductDo и др.), сгруппированная в 12 блоков (стратегия, исследования, метрики, UX, техграмотность и т.д.).​
- GitLab Product Management CDF and Competencies
​- Product Management Skills Competency Matrix
​- Product Team Competencies

Для предпринимателя
Здесь полезна универсальная рамка: EntreComp: The Entrepreneurship Competence Framework

3️⃣ Сгруппировать «сырьё» в верхнеуровневые кластеры (будущие MOC)
Теперь вы ручками группируете скиллы по 7–12 крупным областям — это будут ваши первые MOC‑заметки.

Пример для продакт‑менеджера на базе ProductDo, Blinov, GoPractice и GitLab:
1. Стратегия и видение продукта
2. Пользовательские исследования и рынок
3. Метрики и продуктовая аналитика
4. Продуктовое мышление и discovery / problem framing
..и тд.

4️⃣ Спроектировать структуру графа: индекс → MOC → узлы‑навыки
Следуем паттерну, который описывает Хайнрих:
​1. Главный индекс (1 файл) — обзор домена и ссылки на MOC по областям.
2. MOC‑заметки (по 1–2 на область) — список и короткие описания связанных навыков.
3. Узлы‑навыки — атомарные файлы, каждый про одну технику/навык.

5️⃣ Превратить компетентностные модели в узлы‑навыки
Теперь «сырой» перечень компетенций нужно раздробить на атомарные узлы:
1. Берёте, например, ProductDo или матрицу Авито/GoPractice.
2. Для каждой строки компетенции спрашиваете:
- Это один навык или целый набор?
- Можно ли использовать формулу: «Я умею X настолько, что могу…» и сформулировать измеримый исход?

6️⃣ Добавить уровень владения, примеры и ресурсы
Вы можете использовать: шкалу уровней Junior → Middle → Senior → ... → CPO

7️⃣ Привязать граф к реальным задачам и/или ИИ‑агенту

Применение: Саморазвитие: раз в квартал выбираете 1–2 ветки графа, по которым двигаетесь (например, «Discovery → CustDev → Problem Framing → Hypothesis Formulation»).

Работа с ИИ‑агентом:
- кладёте граф в отдельную папку (например, .claude/skills/pm/);
- настраиваете индексный файл как точку входа (как в пример сверху);
- через arscontexta или свой MCP‑плагин даёте агенту доступ к этим файлам как к «памяти».