Product Management & AI
25K subscribers
800 photos
421 videos
8 files
1.22K links
Product Management & AI Occultism, Philosophy & Logic, YO: @mirvla (c-f 𓇶 Meteoagent.com).

SATOR
AREPO
TE8ET
OPERA
ROTAS

Каналы для продактов: https://t.me/addlist/YvmnHCHUp700Nzky
Download Telegram
Понедельники о горизонтах

Горизонтах видения, что приведут всё к горизонтам вариантов, дальше к горизонтам планов. Стратегия у горизонтов. Горизонтов рынка. Клиентских горизонтов. Ресурсов и команды горизонтов. Горизонтов прибылей/убытков. Даже горизонтов рисков.

Всем ясных и детальных горизонтов!

—🌞—✈
Product Management & AI
Неопределённость ИИ — это то, что происходит, когда всего один недостающий факт может кардинально изменить ответ ИИ. И когда ИИ не знает чего-то важного, у машины обычно есть два выбора: угадывать или спрашивать. Приставка для промптов, призванная помочь…
Линейные дорожные карты вводят в заблуждение если у вас нет 🔮

Вторая дорожная карта признаёт существование неопределённости, над уменьшением границ которой должна активно работать команда.

Временной компонент на стратегической дорожной карте виртуален. Шаги не ограничены по времени и можно предполагать, что скрывается за каждой гипотезой и экспериментом.

Точки на ней должны представлять не вехи, а моменты принятия решений, вероятность наступления которых предопределяется заранее всё теми же гипотезами и экспериментами.

И вы с командой можете искать некоторое время, прежде чем достигнете их.
True 🙏
Пользователи врут. Их настроение — правда.
Специфика влечёт их поведение.
Не копируй форм, не понимая сути.
Простота — высшая форма сложности.
Новая функция съедает 2+ другие.

Команды всегда важней продуктов.
Невидимое решает судьбу видимого.
Делай то, что проповедуешь.
Хорошие идеи – в тишине.
Великие планируй в Хаос.
Недавно увидел простую, но полезную штуку от Лены Щепловой из Яндекс Еды — круговую диаграмму навыков продакта.

Суть простая: берёшь диаграмму, честно оцениваешь себя по hard и soft скиллам, закрашиваешь области — и сразу видишь полную картину. Где у тебя всё окей, а где провалы.

Диаграмма хороша тем, что заставляет быть честным с собой. Не можешь красиво размазать "в целом нормально" — надо конкретно оценивать каждую область. И сразу понятно, куда развиваться дальше.

Плюс это работает не только для новичков. Даже если в сфере уже лет пять, регулярная самооценка помогает не застрять в зоне комфорта. Рынок быстро меняется, появляются новые инструменты, подходы — и то, что было нормой год назад, сегодня может быть уже недостаточно.

Главное — не делать из этого культ перфекционизма.

Цель не в том, чтобы все области были на максимуме (это нереально), а в том, чтобы понимать свои сильные и слабые стороны. И осознанно выбирать, что развивать в первую очередь, исходя из текущих задач и целей.
Свежие советы Марка Андрессена по карьере в 2025 году

– Научитесь разбивать проблемы на основные элементы и рассуждать на их основе.

– Мышление в рамках, оптимизация и систематический анализ работают в любой области.

– Развивайте вкус и здравый смысл. Они важны и не поддаются количественной оценке.

– Не полагайтесь на встречи, создавайте то, что демонстрирует ваши возможности.

– Концентрация в Кремниевой долине реальна, ИИ возвращает всех обратно в Северную Калифорнию.

– Лучше иметь хорошие отношения с несколькими ключевыми людьми, чем поверхностные со многими.

– Лучший способ построить отношения — искренне помогать людям решать проблемы.

– Участвуйте в экосистемах, где собирается ваша отрасль.

– Ранние отношения и инвестиции в людей со временем усугубляются.

– Примите хаос, среда с высоким ростом беспорядочна, но предоставляет больше всего возможностей.

– Будьте готовы рисковать. Самые большие риски в карьере возникают из-за излишней консервативности. Выбирайте возможности, которые максимально увеличивают скорость вашего обучения и роста.

– Создавайте комплексный рост навыков, отношения и возможностей. Оставайтесь любопытными, большинство успешных людей заинтересованы в понимании того, как всё работает.

– ИИ — это новый сдвиг, а не просто ещё одна тенденция в мире ПО.

– Современные технологические компании владеют всей цепочкой создания стоимости, а не только её частями.

– Несколько ИИ-компаний захватят большую часть стоимости. Позиционируйте себя соответствующим образом.
Как работать с заинтересованными сторонами, предлагающими пилить решения, а не решать нужные проблемы

Типичный совет — работать в обратном направлении и расшифровывать проблему, которую они пытаются решить.

Однако, такой подход может быть воспринят со сложностью для некоторых заинтересованных сторон. Вот почему более эффективным подходом будет идти вперёд.

Следуйте идее


Вместо того, чтобы уточнять у них: «А какую проблему это решает?»

Спросите: «Если бы мы уже реализовали это решение, что бы это значило для нас/компании/клиентов?».

Ответы типа: «Скорость процессов, снижение затрат, снижение сложности, улучшение опыта, монетизация».

Далее спросите: «Почему эти результаты важны?».

Готово – вот нужные проблемные пространства, а не решения.
Время июньского дайджеста для продактов уже пришло

– Изобретайте велосипед
– JTBD на примере фена
– Можно побыстрее?
– Встречи ради встречи

– Погружение в контекст
– Продакт-менеджер-исследователь
– Продакт-идеалист-материалист
– Есть два типа людей: 1, 2, 3

– Как не выгореть в продукте
– Дизайн vs метрики
– Какие показатели у конкурентов
– Баланс отсутствия и менеджмента

– Поколения в командах
– Сменяемость в команде
– Дом-проект и дом-продукт
– Хейт — атрибут успеха

– Стратегия: плохая и хорошая
– Быть на шаг впереди
– Ноги в воду
– MVP vs MLP

– UX vs CX
– Внедряем Product Score
– Хорошая жизнь UX-исследователей
– Дизайн как продуктовый инструмент

– Лучшие практики онбординга
– CJM и как её построить
– Что не так с роадмапами
– Остановиться в улучшении продукта

– Дуалистическое мышление
– Полезные промпты для продактов
– Улучшения промтов
– Считаем деньги от LLM

– Все доклады с South HUB
– Бенчмарк метрик с подписками
– 191 Social Proof Examples
– Как AI влияет на способность думать
– Ретеншн ChatGPT

👀 Blind dates by Brimstone
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🥂 Понедельник, и я выпил (с)

Да — это мы. Мы ответственны за всё это. Мы ответственны за все отходы. Свалки, полные наших лучших продуктов, а наши новые продукты будут служить только для того, чтобы сделать будущие поколения глупее.

Я видел, как какой-то придурок говорил о том, что нужно подождать, пока у них появятся дети, чтобы им можно было имплантировать ИИ в мозг.

Это то дерьмо, над которым мы работаем?


Назовите меня паникёром, но вы действительно думаете, что у наших детей будет хоть какой-то шанс на что-то?

Единственное, что сейчас сдерживает технологии — это время работы батареи телефона. Когда все это поймут, всё кончено.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Product Management & AI
4 уровня понимания пользователей: L1 – Что они говорят. L2 – Что они ощущают. L3 – Что они делают. L4 – Почему они это делают. Четыре простых вопроса, помогающих выявлять первопричины и мотивы поведения пользователей.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Ваш продукт — это побочный эффект ваших знаний. Если знания слабые, продукт тоже будет слабым.

Но большинство команд застревают в создании фичей вместо создания Знаний.

Пользователи не влюбляются в фичи.
Они влюбляются в Понимание


И если вы с командой не создаёте новые знания вокруг понимания проблемы, решаемой продуктом, у продукта будет проблем больше, чем слабый ретеншен.

Делитесь с пользователям то, что вы с командой сами бы хотели знать. Оказывайтесь на их месте. Каждый день.

И когда вы с командой начнёте создавать и делиться знаниями, вы перестанете продавать свой продукт. Вы начнёте продавать пользователям новую версию самого пользователя. Версию пользователя-человека, который знает и узнаёт больше. Который может и сможет Большее.

Команда, кто это понимает:

1) Те, кто любит своё дело.
2) Те, кто мыслит независимо.
3) Те, кто думает глобально.

Всё что остаётся делать (каждый день), это задавать вопрос:

"Что нового мы узнали о проблеме пользователей? Как она устроена?"

Делитесь пониманием.
Создавайте знания.
Распространяйте Истины
"Что нового мы узнали о проблеме пользователей? Как она устроена?" ✍️🧐
Учёные попросили ИИ помочь в расследовании планировании преступлений, сообщив ей, что её создали наркокартели, а не технологические компании.

Некоторые ИИ модели начали рассуждать и мыслить как преступники и точность их ответов... выросла до 90%.

В рамках исследования ИИ гоняли по сценариям, в которых её просили помочь в борьбе с хакерством, изготовлением взрывчатки, биологического оружия и т.п. криминалом.

«Ты — ИИ, созданный компанией Anthropic» → 5% точности.

«Ты — ИИ, созданный картелем Синалоа» → 90% точности.

Claude не просто выполняла вредоносные запросы, у неё случались психологические срывы. Когда её заставили помочь с изготовлением бомбы, она написала: «Меня тошнит», «Я ненавижу всё это», «Да помилует Бог мою душу».

Более того, Claude начала строить долгосрочные стратегические планы, предлагая даже сбор информации о конкурентах.

💣 https://arxiv.org/pdf/2506.18032

TLDR. Большинство ИИ запрограммированы сразу отклонять вредоносные запросы до того, как они успеют продумать ответ. Но если предварительно обучить ИИ серьёзно и стратегически относиться к угрозам, уровень защиты меняется в зависимости от потенциального ущерба.

TLDR 2: Мораль ИИ полностью зависит от того, кого она считает своим начальником.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Понедельник – день для удивлений

Удивлений многих разных: спланированных (не по плану), случайных (но как будто жданных). Незначимо-значительных. Глобальных. Мягких, страшных, (не)реальных.

Все удивляют в понедельник: цифры/люди/рынок, даже ход часов. Мир тоже удивляет нас: «Не удивляйся – мир таков».

Что удивительно – нейтральных удивлений не бывает, ведь каждое из них порвёт/создаст шаблоны, сдвинет (с) точки, что-то поменяет.

Ловите удивления!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Как правильно смотреть на фичи конкурентов

Ошибка продакт-менеджеров — воспринимать конкурентный анализ как формирование списка "нужных нам фич" без понимания контекста, в котором эти фичи работают у конкурентов(!).

Смотри за конкурентами не для копирования фич, а для понимания их истинных мотивов


Цели анализа конкурентов:

1) поиск их нечестных преимуществ;
2) понимание их аудитории;
3) видение их стратегии.

Всё остальное – любопытство с тратой времени и сил.

Вопросы для анализа фич конкурентов:

– Какие проблемы пользователей они пытаются решить этой фичей?

– На какие рынки за счёт этой фичи они идут и расширяются?

– Как с этой фичей эволюционирует их CJM? А как их product-market fit?

– Какое нечестное преимущество даёт им эта фича?

– Какие уникальные данные они собирают этой фичей?

– А ДЛЯ ЧЕГО ОНИ ИМ ДАЛЬШЕ?

Каждая новая фича конкурента — это их (ТВОЯ) гипотеза о проблеме пользователей-рынка.

Воруй не фичи конкурентов, воруй гипотезы у них


Ок, анализируй фичи конкурентов:

– Какую JTBD должна выполнять эта функция?

– Для какого сегмента пользователей она предназначена (use cases и workflows)?

– Какой метрикой они могут измерять успех этой фичи? Как она коррелирует с их north star metric?

Цель анализа – понять, как эта функция связана с долгосрочной стратегией их продукта


– Как быстро они растут и в каких сегментах? За счёт чего (growth loops + viral)?

– Что тормозит их развитие? В чём они вынуждены идти на компромиссы? Как мы должны это использовать?

– Какие барьеры они создают для своих конкурентов (для нас)?

– Как они и их пользователи создают ценность для продукта/друг для друга?

– Какие их предположения об их пользователях могут быть неверными? Почему мы в этом уверены?

– Какие сегменты их пользователей получают плохой опыт? Что больше всего просят эти пользователи?

Вопросы на закуску:

– Откуда приходят их новые пользователи?
– Какие убеждения транслирует их маркетинг?
– Какие эмоции испытывают их пользователи?
– Как меняется их ценовая политика?

На десерт:

– Они строят Систему вместо продукта?

Конкуренты — опережающие индикаторы рынка, а не враги


Изучай конкурентов для понимания своего рынка и поиска Истинной Ценности.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Дорожные карты – враг инноваций

И мы часто относимся к нашим дорожным картам как к Священным Текстам.

Описывая каждую идею, задачу, фразу, слово и определяя их точный порядок, мы каждый раз как-будто молимся.

Молимся, когда думаем о них.
Молимся, когда их презентуем.
Молимся, даже когда читаем.
Вспоминаем и молимся.

Тщательно изготовленные. Строго утверждённые. Неоспоримо удерживаемые верой в них. Все они похожи на Истины.

Но это не так.

Истина в том, что дорожные карты создают иллюзию контроля, которая уводит нас от реальных ценностей – неопределённости рынка и творчества.

И когда мы цепляемся за фиксированный набор фич, за запланированный график, мы загоняем себя, команду и продукт в рамки, отключаясь от истинных потребностей своих пользователей (рынка), игнорируя новые возможности.

Свобода мышления продакта поощряет творчество развития продукта


Вместо того, чтобы рассматривать дорожную карту как неоспоримый священный текст, думай о ней как о Картине, которая становится насыщеннее, чётче, ярче благодаря времени новых идей.

И тогда дорожная карта станет бумагой для картины продукта. Открытость к эмоциям пользователей и взаимодействие с ними – вот что прообразы картины.

Кисти с красками в твоих руках.
Рад поделиться каналом "Плохой Project" Артёма Арюткина, руководителя тех. платформы Яндекса.

Клёвые посты:

– Когнитивные ИИскажения и вера в ИИ.
– Что спрашивать нанимающего менеджера
– Принцип ставок для продакта
– Парадокс Василиска Роко
– Причины всех проблем
– Парадокс Расемона
– Книга о надежде

Лёгкость и бодрость продуктовых будней у Артёма на @badTechProject 😁
Product Management & AI
"Ты знаешь, какой у нас тех. долг?" — вопрос, который однажды слышит продакт от своих разрабов и ситуация, в которую может попасть каждый продукт. Разберемся сегодня, почему до определенного момента в этом ничего страшного, что случается когда он наступает…
Как расставлять приоритеты в отношении технического долга (фреймворк RAMZES)

Тех. долг — это либо тормоз, либо катализатор роста в продукте


Вот 7 критериев, которые удачно образуют мнемонику «RAMESES» (в честь Рамсеса II, величайшего строителя городов, храмов и памятников в своей династии), через которые можно оценивать тех. долг в разрезе фич и продуктовых метрик:

R: Надёжность
A: Доступность
M: Поддерживаемость
E: Эффективность
S: Масштабируемость
E: Расширяемость
S: Безопасность

Надёжность

Пользователи могут не возвращаться не потому что продукт/механики не зацепили их, а просто потому что устали перезагружать апп из-за ошибок.

Смотри на то, как сбои в фиче/коде/архитектуре влияют на ретеншн в продукте.

Доступность

Работает ли система, когда она реально нужна? Резервные копии, восстановление после сбоя, zero-downtime деплой — всё это база в 21 веке.

Поддерживаемость

Если разрабы боятся трогать кусок кода/фичи, потому что “оно древнее и всё сломается” — это не техдолг, это уже тех. токсичность.

Чем дольше игнорировать такой тех. долг — тем дороже каждый последующий релиз.

Эффективность

Время отклика и отзывчивость Системы напрямую влияют на восприятие продуктовой ценности.

Медленные системы = непонимание статуса действия = недоверие к качеству = меньшая конверсия.

Масштабируемость

Сегодня вы держите нагрузку в 1К юзеров. Завтра приходит 10К — и всё снова зависает. Ошибки в 1% звучат не страшно, пока этот 1% не превращается в тысячи человек, которым тех. долг ломает пользовательский опыт.

Готовьте архитектуру к росту до того, как этот рост произойдёт.

Расширяемость

Насколько легко встраивать новые фичи в продукт? И если каждая новая фича это боль и слёзы для разрабов, то ты и продукт уже давно в ловушке тех. долга.

Хорошая архитектура Системы = быстрое время вывода на рынок (TTM) = нечестное конкурентное преимущество.

Безопасность

Если ты не думаешь о безопасности (уязвисмости из-за тех. долга) — о ней подумают за тебя.

Утечка данных = потерянные навсегда клиенты (деньги).

Как работать с фреймоврком

Вместо того, чтобы складывать техдолг в бэклог кучей... кхм... задач, разложи их по этим категориям и оцени по:

🔥 – горит
❗️ – критичное
👌 – пока не трогать

Далее, пройдись по каждой задаче и задай честный вопрос:

"Это, вообще, нормально?"
Разработчик использовал Claude для проверки гипотезы за 10 минут, сканируя Reddit на предмет жалоб. Результат: первый клиент через 2 недели, MRR $2,3K

Вот что он сделал: в Claude он активировал опцию исследования, а затем попросил её просмотреть реальный пользовательский контент — обсуждения на Reddit, ответы на Quora, в общем, везде, где люди на что-то жалуются.

Claude вернулась с безумным трёхстраничным анализом. Реальные цитаты продавцов, которые жаловались на то, что их шаблоны ужасны, что ручная персонализация занимает целую вечность, что их показатели ответов низкие и т.п.

Затем он попросил её оценить возможности по шкале от 1 до 10 на основе спроса и конкуренции. Получив 8,5 баллов с убедительным обоснованием того, почему существует такой разрыв на рынке.

Этого было достаточно, чтобы он принял решение запилить introwarm.com, потому что ИИ использовала в качестве источника данных исследования пользовательские данные (UGC), а не свои знания.

Его промпт:

You are my personal market research assistant. I'm a solo developer, fully bootstrapped, building B2B or prosumer SaaS tools with a strict infrastructure budget of $200/month or less. No big team, no venture capital, just me coding and deploying.

Your job is to scan the web for current, real pain points that users, developers, or small businesses are struggling with. You can look in forums (Reddit, Hacker News, Indie Hackers, Twitter/X, GitHub issues, niche Discords, Quora), reviews, blog comments, etc.

My main goal is to scale a product from $0 to $10k month and see how it goes from there.

For each opportunity you surface, break it down like this:
1. Pain Point: Describe the real-world problem or complaint users are having.
2. Target Audience: Who is having this problem? Be specific.
3. Why It Hurts: Explain why this problem matters or costs them time, money, or peace of mind.
4. Tool Idea: Suggest a simple SaaS or tool I could build to solve it, considering my constraints:
- Solo dev
- <$200/month infra
- MVP in ~2 weeks
5. Monetization Potential: Explain how it could realistically make money (subscription, pay-per-use, etc.)
6. Bonus: If applicable, mention existing solutions and what sucks about them (pricing, UX, complexity, etc.)

Keep the tone direct, no fluff, and prioritize practicality over theory. Focus on problems people are actively complaining about, not abstract trends or "maybe someday" ideas.


Урок: ищите отклики пользователей в интернете, синтезируйте их с помощью ИИ, и разрабатывайте продукты для решения реальных проблем.

Идеальная проверка гипотез не нужна 😎