Немного порефлексирую по итогам мастер-класса Fun with JTBD. Получилась портянка в конце делюсь названием перевода книги и промтом для всей канвы.

Оценка за мастер-класс 7,9 из 10. Доска с фидбеком сразу после выглядела довольно позитивно. Но фидбек после показал что я запутал примерно 4 человека из 40. 😂

Постфактум вижу несколько моментов:

👀 Отсутствие примеров, у меня в теории их действительно минимальное количество, для того чтобы люди думали, а не пытались подтянуть свою тему на пример. На следующий день на другом мк увидел ровно такую ситуацию, когда пример очень сильно фреймит. Думать вообще сложно.

Для себя так пока и не решил считать ли это нормой или допустим разбирать в начале какой-то общий пример, основная проблема что фреймворк сложный и скорее всего это тоже только запутает и при этом увеличит тайминг.

🧠 Второй самый наверное критичный момент это выбор темы. Попытка разбирать абстрактные ситуации по которым в команде мало данных не позволяет сделать что-то реальное. Потому что нужно чтобы джоба выполнялась участниками. В этот раз я фреймил "всадниками апокалипсиса офисной работы". Фото прилагаю. И тут произошло неожиданное команды очень сильно углубились в проблемы. Хотя я хотел чтобы они выбрали только джобу для проработки. С одной стороны такой формат тем хорош так как есть что вспомнить с другой едет тайминг.

Но начинать с ретроспективы проблем по выбранной теме неплохо, потому что, если их фиксировать на стикерах, то можно после использовать их на этапе фиксирования процесса выполнения джобы. Что бы легче было в конце составлять джобстори.

🔀 И главное – подход Калбаха, который в свою очередь строится во многом на подходе Ульвика и рассматривает в первую очередь процесс выполнения джобы, как способ реализации потребностей человека. Это в корне отличается от Клемента и Моесты, которые в первую очередь смотрят на изменение состояния как главный фактор хорошей джобы. На мой взгляд подход последних можно использовать только там, где джоба очень сильно осязаема, где человек совершает серьезный выбор, но это ограниченная история. А подход Калбаха и Ульвика строится на анализе процесса, что впринципе делает JTBD пригодным для более широкого применения, потому что деятельность есть всегда.

Вероятно, придется включать блок, который более явно объяснит что разницу между подходами.

📕 Собственно надо закончить чем то полезнвым – перевели книжку Джима Калбаха! "Метод Jobs to Be Done. Проектирование клиентоориентированного продукта". Уже есть на маркетплейсах.

🤖 И как обещал публикую промпт, который строит JTBD канву по заданной джобе. Взял его из вот этого видео и местами переработал.

Промпт для гпт, который делает JTBD канву для выбранной джобы, она в самом начале в кавычках. Выдает результат на английском, но если надо на русском, в конец надо приписать - write in Russian.


Do a Job Canvas for the JTBD of "Get to know about important work-related tasks, messages, and activities" with the following:
Target Job to Be Done (phrase as "Help me to...")
Aspirations: What does the job performer aspire to become by doing the job? (phrase output of this analysis starting with "So I can...")
Job performers / job executors

Related Jobs: What else is the job performer trying to get done within the domain? The related jobs should be distinct from the target job. Label each related job as a Must-Have Job, Nice-to-Have Job, or Aspirational Job, based on the Job Spectrum concept in Bob Moesta's book, "Learning to Build"

Context: What are the changes in someone's life that cause the person to finally say it's time to take action and what are the context or circumstances that make a difference in how the jobs gets done? Some change had to happen. These are often time, manner, and place, but other characteristics could become context as well such as other health conditions (list the relevant conditions for these jobs) and personal preferences (list which factors). To be consistent, begin each answer with "when I..." and show the range of options with a "vs.", if appropriate. (e.g., When the job performer is single vs. married), and indicate how the recommendation would be different. Provide this answers to context sections as well.

Emotional and Social Aspects: How does the job performer want to feel / not feel while doing the job? How do they want to be perceived / not to be perceived while doing the job? There might be several dozen emotional and social aspects for any target job. Emotional aspects begin with "want to feel" or "avoid feeling:' Social aspects begin "appear as" or "avoid appearing as."

Consumer Outcomes: How does the job performer measure the success of getting the job done? Outcome statements have a regular format: A verb that shows a direction of change, e.g., minimize, reduce, decrease; Unit of measure, very often time, effort, or likelihood; Qualifiers make the outcome statement specific and relevant to the target job. Prioritize outcomes from most important to least important.

Job Steps: What are the stages of the process for how the job performer gets the job done? The job steps describe the process of getting a job done. They form a chronological sequence that will eventually become a job map. Job steps always begin with an action verb in the first person. List functional job steps (i.e., the process of making progress with the JTBD) separately from consumption job steps (i.e., the purchase journey). For functional jobs steps, group the steps according to 1. "determine" (or plan, select, define...), 2. "locate" (or gather, access, retrieve...), 3. "prepare" (or set up, organize, examine...), 4. "decide- (or validate, prioritize, confirm...), 5. "execute" (or perform, transact, administer...), 6. "monitor" (or verify, track, check...), 7. "modify" (or update, adjust, maintain...), 8. "conclude" (or store, finish, close, follow-up, share. archive, integrate). Please list as many steps as you can think of (not just one per verb). Provide problems that could be exist on each step.

As a result of canvas create a list of job stories based on a result of canvas, where each job story written in the following format: "When I’m" and triggering or differentiating context and job step to show context and "I want" and new ability or micro-task and "So that I can" and outcome and emotional/social aspects.

🆕Обновил блокнот для расшифровки для ya-transcript.ulitin.ru Нет это не whisper-v3-turbo, но с переходом на whisperX ускорение составило около 4х раз.

⚡️Теперь часовое аудио расшфровывается минут за 5 на медиум модели. Проблему долгой загрузки решил возможностью предварительно загрузить файлы в блокнот, что гораздо быстрее загрузки через браузерный выбор файлов. Также сделал блок, который может подключить ваш Google Диск, да это менее серьюрно, но я подозреваю что не для всех это главный приоритет.

😍Решил продолжать ковырять этот пет проект, потому что потестил локальный расшифровщик noScribe на маке ну и как то он долго и хуже работает, чем мой.
Еще периодически мне пишут или просто говорят что используют Я.Транскрипт, что конечно очень приятно 😅

Новый блокнот в режиме теста, если будет фидбек, то можно писать комментарии к этому посту. Если все будет ок, то обновлю ссылку в веб-приложении.

В faster-whisper добавили модель large-v3-turbo Это значит что качество распознавания стало еще лучше (не верится, но расшифровка файла с недавней встречей выглядит идеально), при том что модель оптимизированная и расшифровывает очень быстро. Сейчас самое узкое место это загрузка файлов в блокнот. Добавил опцию large-v3-turbo в старую версию блокнота (без деления на спикеров с медленной загрузкой) в whisperX добавят на днях, тогда обновлю новую версию (с делением на спикеров и опциями быстрой загрузки файлов в блокнот).

Я тут подумал сделать отдельный чат куда буду постить обновление по поводу ya-transcript потому что посмотрел статистику и за последние 90 дней, им воспользовалось около 200 человек 😅

В общем если готовы добавиться в отдельный чат по ya-transcript поставьте 🔥 так я пойму стоит ли его делать.

Бесплатный китайский чатгпт https://chat.deepseek.com/

🌲За несколько дней до нового года вышла китайская deepseek v3 которая по разным оценкам на уровне или лучше актуальных комерческих моделей.

🤲Из особенностей опенсорс, но из провайдеров, только сами deepseek. Точнее она есть формально на HF, но чтоб ее локально запустить, надо чтоли десяток карт с GPU.

💡Чат работает бесплатно (не все емейлы принимает при реге, gmail принял), телефон и впн при реге не нужен.

👨‍💻Потестил свои запросы из чатгпт, выдает примерно все тоже самое.

👨‍💻Апишка также есть, и стоит примерно в 10 раз меньше чем openai, плюс можно платить через алипей. Апишка такая же как и openai поэтому можно использовать во всяких сторонних инструментах если они поддерживают кастомный адрес для модели openai.

👀Остается вопрос с лигалом, так как в правилах использования они оставляют за собой право использовать запросы к модели для улучшения сервиса. Но в целом что попало в интернет, то попало в интернет.

Пару недель назад участвовал в воркшопе, чтобы составить карту тем на ProductSense. Мои «Создание продуктов на падающем рынке/в кризисе», «Конкуренция в коммодити», «Как делать исследования, не делая исследования» вместе с другими идеями от спикеров предыдущих лет сложились в тему этого года «Продуктовое управление в алом океане». Думаю осенью будет очень интересно, уже открыли прием заявок на выступления.

Также хочу попросить поддержать и пройти интересное исследование-опрос UX-зрелости продуктовых команд.
По сути это перевод знакомой нильсеновской методики, который я думаю может показать интересные закономерности в области UX в России. Результаты обещают сделать публичными.

ps. Буду делать посты чаще, хотя бы каждые 1-2 недели, считайте это коммитом 😎

Подал на BiasConf заявку на доклад про способы обработки открытых вопросов и других коротких текстов

Эта тема периодически всплывает в моей работе уже лет 5. В 20м у меня даже был мастер-класс на ProfsoUX и PS про парсинг отзывов и выделение ключевиков с помощью питона. Но как вы понимаете в нашу жизнь стремительно ворвались LLM и с их применением есть нюансы.

Главное и основное это безопасность, если данные внутренние, то их нельзя отдать в сторонний сервис, а если и можно, то все равно могут быть ограничения связанные с длинной сообщения, которое можно отправить в LLM.

Помню как очень удивлялся, когда обнаружил что я получаю разные результаты подсчета ключевиков при каждом запросе. Кроме того, если данных много и они не проходят в контекст, то нужно изворачиваться и делить их по частям, или делить обработку на этапы выделения и разметки (но это долго).

Но главный инсайт последнего времени, классические локальные алгоритмы кластеризации с помощью текстовых эмбедингов, вполне себе работают, делают это быстро и не требуют GPU.

Есть конечно высокий риск, что заявку не примут, так как тема довольно задротская, но учитывая что конфа позиционируется как методологическая, есть шанс.

С BiasConf не сложилось – у них уже оказался принятый доклад на похожую тему, но в качестве компенсации я получил приглос на конфу. 😎 По своему опыту в програмных комитетах конференций, практически всегда заявки рассматриваются по мере поступления. Поэтому лучше быть в первых рядах. Чтобы следить за списком конференций можно поглядывать вот в эту таблицу от Евгении Голевой.

Теперь к хорошим новостям, моя коллега Катя Орешкова выпустила статью про системную работу с UX-долгом, всем рекомендую, как всегда максимально досконально подробно, с артефактами и моделями.

Еще спойлерну, в этом году я от МойОфис в жюри номинации дизайн конкурса технотекст на Хабре. Дедлайн подачи заявок 13 апреля. Здесь кстати принцип "кто первый отправил", уже не работает, тк я еще не видел номинированные статьи. Еще есть несколько дней, чтобы отправить ваши статьи. Дизайн в широком смысле всего пользовательского опыта, в который ресеч конечно тоже входит. 😎

Сегодня и завтра буду на PeopleSense, в продолжение темы работы с командой поделюсь как устроена наша матрица компетенций.

Когда нас стало 50 человек стало понятно, что уже точно пора! С одной стороны надо было сделать грейды прозрачными, а с другой системно подходить к развитию.

В целом основные подходы оценивания компетенций:
🔢оценка по бальной шкале (или шкалам);
🔠оценка по заданным критериям;

🧮Сначала мы пытались делать критерии с привязкой к грейду, но потом сменили подход так как нужно было синкануться со всей компанией. И для каждой компетенции используем 0-5 баллов, где за каждым баллом зафиксирован общий критерий. С одной стороны, это удобно универсальностью, с другой не всегда работает.

Сначала сотрудники оценили себя сами, потом, в слепую, их оценили их лиды.
👥Ноооо, это не работает - каждый лид оценивает чуть-чуть да по своему, поэтому для ключевых направлений мы вводили доп оценку руководителей направлений и отдельно калибровали оценки с лидами, чтобы выравнятся. С одной стороны это требовало времени, с другой в ходе обсуждений лучше разбирались и уменьшали выбросы.

🧠И конечно универсальная шкала не всегда хорошо ложится на компетенции, для некоторых появляется набор доп инструкций, в зависимости от чего ставить оценку. Но при этом удобно что можно читерить и в некоторых случаях добавлять или убирать пол балла.

Итоги Технотекст
С поездкой на конфу, забыл поделится итогами конкурса статей Технотекст. Признаюсь что оценивать 22 статьи в жюри было нелегко, так как как минимум пришлось их все прочитать.

Маленький инсайт: со статьями есть отличие от работы программного комитета конференций, потому что статья это полностью законченная история, когда заявка на конференцию это история с многими переменными и большой неопределенностью. И хороший ПК может очень сильно повлиять на конечный результат. Именно поэтому я всегда предлагаю коллегам начать с конференций, прежде чем писать статьи.

Отличных статей было много, но победителей по правилам, должно было быть только двое. Хочу отметить статьи, которые мне больше всего понравилось (первые две статьи это победители):

Автостопом по дизайн-системе. Путеводитель с оглавлением Тут я правда снимаю шляпу перед Виктором Тепловым, потому что получилось целое руководство, все аспекты с разных точек зрения. Кроме этого стиль автора, шуточки, цитаты все это создает какой то теплый ламповый вайб, в котором приятно находится.

Как нарисовать завод на мнемосхеме очень интересная тема и множество ньюансов работы со сложными интерфейсами, у Анны есть еще истории про завод, рекомендую.

Я рисовала еду руками 15 лет, но потом пришла нейросеть и изменила всё. Получилась история жизни, как мне кажется с весьма успешным концом. Потому что с статье очень много деталей про то как делать так чтобы ИИ выдавал как надо тебе, а не ему. Скиньте вашим маркетологам ))

(Не)кладбище тикетов: воскрешаем бэклог без шаманов и танцев с бубнами Думаю что это наиподробнейший материал о том, как работать с ux-долгом, которая появилвась после выступления на прошлом ResearchExpo. Осталось уговорить Катю наконец завести личный канал.

Отрицание, гнев, торг: как дизайну и разработке найти общий язык Исследование, которое посмотрело на проблемы коммуникации между дизайнерами и разработкой с двух сторон.