ar
Feedback
Product Management & AI

Product Management & AI

الذهاب إلى القناة على Telegram

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

إظهار المزيد

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Product Management & AI

تُعد قناة Product Management & AI (@ruspm) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 25 325 مشتركاً، محتلاً المرتبة 408 في فئة التسويق و RR والمرتبة 26 315 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 25 325 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 13 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -83، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 0، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 23.77‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 12.51‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 6 018 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 3 167 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
  • الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل фича, фичи, продакт, продакта, контекст.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
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

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 14 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التسويق و RR.

25 325
المشتركون
لا توجد بيانات24 ساعات
-87 أيام
-8330 أيام
جذب المشتركين
يونيو '26
يونيو '26
+44
في 0 قنوات
مايو '26
+92
في 2 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+118
في 1 قنوات
Get PRO
مارس '26
+88
في 2 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+135
في 1 قنوات
Get PRO
يناير '26
+114
في 4 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+95
في 2 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+141
في 5 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+182
في 3 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+164
في 7 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+236
في 4 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+271
في 6 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+215
في 6 قنوات
Get PRO
مايو '25
+211
في 3 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+442
في 10 قنوات
Get PRO
مارس '25
+400
في 2 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+333
في 7 قنوات
Get PRO
يناير '25
+175
في 2 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+196
في 4 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+141
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+234
في 4 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+307
في 5 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+368
في 4 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+189
في 6 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+258
في 6 قنوات
Get PRO
مايو '24
+400
في 6 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+471
في 10 قنوات
Get PRO
مارس '24
+1 627
في 11 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+479
في 6 قنوات
Get PRO
يناير '24
+325
في 6 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+312
في 2 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+353
في 7 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+488
في 5 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+328
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+642
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+491
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+780
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+647
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+207
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+529
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+523
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+742
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+605
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+402
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+466
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+357
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+391
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+255
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+525
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+321
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+1 056
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+538
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+244
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '22
+409
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '21
+285
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '21
+275
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '21
+332
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '21
+385
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '21
+270
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '21
+325
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '21
+605
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '21
+189
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '21
+242
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '21
+470
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '21
+317
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '21
+289
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '20
+13 596
في 0 قنوات
التاريخ
نمو المشتركين
الإشارات
القنوات
13 يونيو+3
12 يونيو0
11 يونيو+4
10 يونيو+2
09 يونيو+8
08 يونيو+4
07 يونيو+4
06 يونيو+1
05 يونيو+1
04 يونيو+3
03 يونيو+5
02 يونيو+4
01 يونيو+5
منشورات القناة
Everything Is Recorded Now (с) a16z Большинство наших рабочих обсуждений теперь записываются по умолчанию. И вам, вероятно, с
Everything Is Recorded Now (с) a16z Большинство наших рабочих обсуждений теперь записываются по умолчанию. И вам, вероятно, стоит исходить из того, что всё, что вы говорите, отныне записывается. С технологической точки зрения очевидно, что на основе этого живого контекста компании будет построена новая система записей, под которую уже выстроена новая категория ПО с ИИ, организованная вокруг голоса, а не текста. Сегодняшняя система записей — это структурированные данные: записи в CRM, тикеты, вики и документы. Но наиболее ценный контекст живёт в разговоре: нюанс звонка клиенту, реальный спор на продуктовом обзоре, мимолётное замечание на встрече руководства, которое меняет обсуждение и дорожную карту. ИИ умеют брать эти неструктурированные голосовые данные и делать их структурированными и доступными для поиска и запросов. Это большая возможность для ПО, и мы всё ещё находимся на ранней стадии понимания того, как будет выглядеть этот программный слой и кому он будет принадлежать. Granola — яркий пример: у неё лучший контекст о культуре a16z, наших инвестициях и о том, как мы на самом деле думаем, чем почти у любого другого инструмента, которым мы пользуемся, потому что ИИ «была в комнате». Устные и письменные культуры Компании делятся на устные (verbal cultures) и письменные (written cultures). Историческим узким местом для устных культур было то, что важный контекст происходил в разговоре, а затем исчезал. Когда ИИ может посещать каждую встречу и синтезировать произошедшее, устная культура наконец-то масштабируется. Это не значит, что компании с письменной культурой не выиграют. Предоставление ИИ доступа к продуманным текстам также хороший способ быстро ввести ИИ в курс дела. Но в целом, я думаю, что ИИ будет продвигать и усиливать именно устную культуру. – Сначала ИИ пришла в ваш корпоративный Gmail, потом в Slack, в таск-менеджер. Теперь ИИ с вами в комнате и на созвонах. < место для мема Are they AI in the room with us right now?>

2
Летом 2024 года McDonald’s свернул тестирование голосового ИИ в Макавто и разорвал партнёрство с IBM, потому что ИИ пробивала
Летом 2024 года McDonald’s свернул тестирование голосового ИИ в Макавто и разорвал партнёрство с IBM, потому что ИИ пробивала клиентам мороженое с беконом, сотни наггетсов и путала напитки. Эксперимент обошёлся в круглую сумму, а на выходе компания получила лишь баги и вирусные тиктоки с негативом (но это не остановило её от экспериментов с ИИ). О чём этот кейс говорит менеджерам и руководителям? Управлять ИИ-проектом — не то же самое, что пилить классические решения. Стандартные подходы не спасут от галлюцинаций ИИ, грязных данных для обучения и улетевших в космос расходов на токены. И чтобы не повторить судьбу ИИ-Макавто, нужно понимать специфику ИИ-проектов: как выстроить работу ИИ, как считать экономику, и как контролировать процесс. Усилить свои компетенции в области ИИ можно на курсе «Управление ИИ-проектами» от Академии Эдюсон. За 3−4 месяца на практике вы: – научитесь анализировать готовность компании к внедрению ИИ, проводить аудит бизнес-процессов, оценивать сроки, риски и бюджет; – научитесь переводить метрики в понятные бизнесу цифры и защищать бюджеты; – освоите инструменты разработки без кода (n8n, Dify, Flowise, Cursor/Bolt), чтобы создавать ИИ-агентов и автоматизировать нужные процессы; Обучение построено на опыте экспертов из «Яндекса», «Сбера» и других крупных компаний. Год на связи личный куратор, а доступ к материалам и будущим обновлениям останется у вас навсегда. По окончании курса – портфолио из 8 личных проектов. Оставьте заявку с промокодом PMAI и забирайте скидку 65% и второй курс в подарок.
3 760
3
Мне не особо нравится, насколько популярным стало правило Парето Во многих контекстах 80/20 действительно полезно и является
Мне не особо нравится, насколько популярным стало правило Парето Во многих контекстах 80/20 действительно полезно и является отличным способом для быстрого выявления перекосов, утечек производительности и поиска эффективного пути решения проблем в уже существующих Системах. Но величайшая угроза для Великих компаний кроется именно в этом – неустанная погоня за "эффективностью", которая, по факту тянет к... среднему, которое лишь размывается. Мышление в духе 80/20, осознанно и добросовестно применяемое, ускоряет этот размытие и падение. Так, вы становитесь ещё "успешнее" в том, что уже умеете, и... постепенно теряете способность к тому, что ещё не могли вообразить. Проблема в том, что основатели не оптимизируют существующие Системы. Они пытаются создать То-чего-ещё-не-существует И когда правило 80/20 применяют к построению компании под новую идею, продукт, операции или бизнес, оно активно вводит в заблуждение и с самого начала ведёт по неверному пути. Потому что достичь 80% теоретического потенциала не означает, что вы нашли product‑market fit и создали Нечто, что любят пользователи, или построили бизнес, который может жить сквозь время. Это означает, что вы сделали самую лёгкую часть и теперь занимаетесь оптимизацией ради оптимизации. Аналогично с 90/10 работает и венчур. Верхние 10% инвестиций в фонде определяют, будет ли фонд хорошим, отличным или легендарным. Ставки внутри распределены неравномерно и они сосредоточены на дальнем конце распределения на компаниях, которые НЕ оптимизировали достижимое, а достигают то, что раньше считалось магией и невозможным. Быть первым" – быть в 10 раз больше ближайшего конкурента. Самолет использует 10% своего топлива для взлета... Если хотите быть Великими, нацельтесь на 90% и выше. Правило 80/20 — это неправильный компас для пути. Достичь 90% достаточно сложно, но это всё ещё лёгкая часть, если смотреть-на-вещи-правильно. Если хотите стать легендарными, посвятите себя тому, чтобы пройти дистанцию «последних 10%». Последние 10% — это и есть 90% работы и 90% награды. И в следующий раз, когда речь зайдёт о правиле 80/20, спросите себя, над чем бы вы работали, если бы перестали оптимизировать под «эффективность по Парето» и посвятили себя последним 10%.
3 551
4
ИИ-ассистент: как найти рутину, собрать рабочий сценарий и посчитать экономию времени – тема бесплатного практикума «ИИ-ассис
ИИ-ассистент: как найти рутину, собрать рабочий сценарий и посчитать экономию времени – тема бесплатного практикума «ИИ-ассистент отдела без кода» от ОТУС О чём будет эфир: — зачем обучать сотрудников работе с ИИ; — где в команде обычно прячется рутина — как собрать ИИ-ассистента без кода — как понять, что ИИ экономит время, а не создаёт хаос — ошибки, риски и безопасность Практикум будет полезен руководителям команд и отделов, менеджерам продуктов, аналитикам и всем, кто регулярно работает с документами, отчётами, письмами, и типовыми задачами. 👉 Бесплатное участие Реклама ООО «Отус онлайн-образование»
3 555
5
/goal
1
6
Loop Engineering — это замена себя как человека, который пишет промпты ИИ, на Систему, которая делает это за вас 5 компонентов цикла (и один бонусный) Для цикла нужно пять вещей и одно место, где хранить состояние. 1. Автоматизации, которые срабатывают по расписанию и сами занимаются поиском и сортировкой. 2. Worktrees («рабочие деревья»), чтобы два агента, работающих параллельно, не мешали друг другу. 3. Навыки (Skills) — прописанное знание о проекте, которое агенту не придётся угадывать каждый раз. 4. Плагины и коннекторы для подключения агента к уже используемым инструментам. 5. Суб-агенты, чтобы один агент генерировал идею, а другой её проверял. И шестое — память: markdown-файл, который живёт вне отдельного разговора и хранит, что уже сделано, а что следующим, потому что ИИ забывает всё между запусками, поэтому память должна быть на диске, а не в контексте. 1. Автоматизации — это сердцебиение цикла Именно автоматизации превращают разовый запуск в настоящий цикл. В Codex вы создаёте автоматизацию на вкладке Automations: выбираете проект, промпт, частоту запуска и то, где он будет выполняться. Результаты попадают в папку Triage, а те запуски, которые ничего не нашли, просто архивируются. OpenAI использует это внутри для ежедневной сортировки задач, подготовки commit-отчётов и поиска недавно внесённых багов. Claude Code достигает того же через планирование и хуки: /loop запускает промпт или команду с заданным интервалом, можно настроить cron-задачу, хуки на разных этапах жизненного цикла, или отправить всё в GitHub Actions. Существует ещё одна важная примитива: /goal — в отличие от /loop, который повторяется по расписанию, /goal продолжает работу, пока не выполнится заданное условие, причём после каждого шага отдельная небольшая модель проверяет, завершена ли цель. 2. Worktrees: чтобы параллельность не превращалась в хаос Когда запускается больше одного агента, файлы начинают конфликтовать. Git worktree решает эту проблему: это отдельная рабочая директория в своей ветке, но с общей историей репозитория. Codex и Claude Code поддерживают эту изоляцию — либо встроенными средствами, либо через флаг --worktree. 3. Навыки (Skills): чтобы не объяснять проект каждый раз заново Навык — это папка с файлом SKILL.md, содержащим инструкции и метаданные, а также опционально скрипты, справочные материалы и ресурсы. Codex вызывает навык по $название или /skills, а иногда и сам, когда задача соответствует описанию навыка. Claude Code делает то же самое. Навык — это однократно записанное намерение, которое агент читает при каждом запуске 4. Плагины и коннекторы: чтобы цикл касался реальных инструментов Цикл, который видит только файловую систему, слишком мал. Коннекторы на основе MCP позволяют агенту читать трекер задач, запрашивать базу данных и вызывать API. Плагины упаковывают коннекторы и навыки вместе, чтобы они могли использовать ваши настройки целиком. 5. Суб-агенты: разделяем созидателя и проверяющего Самое полезное структурное решение в цикле — отделить того, кто пишет, от того, кто проверяет. ИИ, написавшая код, слишком снисходительна к своей собственной работе. Второй агент с другими инструкциями (и иногда другой моделью) ловит ошибки, которые первый сам себе наговорил. Что цикл всё ещё не делает за вас: Цикл меняет работу, но не удаляет вас из неё. Проверка всё равно остаётся за вами. И если цикл работает без присмотра, он также и совершает ошибки без присмотра. Ваше понимание тоже страдает, если вы ему это позволяете: чем быстрее цикл поставляет код, который писали не вы, тем больше разрыв между тем, что существует, и тем, что вы на самом деле понимаете. И, наконец, удобная поза «наблюдателя» опасна тем, что очень легко перестать иметь своё мнение и просто принимать то, что выдаёт цикл. Цикл не знает разницы. Вы знаете. Всё дело в поиске: а) правильного б) Баланса Постройте цикл. Но постройте его как тот, кто намерен оставаться инженером/продактом, а не просто нажимателем кнопки
4 038
7
لا يوجد نص...
4 098
8
Главная точка сбора ИТ-коммьюнити этим летом 🌞 Т-Банк снова проводит «Сезон кода» — летний фестиваль про продукт и разработк
Главная точка сбора ИТ-коммьюнити этим летом 🌞 Т-Банк снова проводит «Сезон кода» — летний фестиваль про продукт и разработку. В этом году он пройдёт в двух городах: 20 июня в Санкт-Петербурге и 4 июля в Казани. В программе три направления: 📌клиентоориентированный код с разбором решений для миллионов пользователей; 📌новая секция «Продуктовая кухня» про то, как гипотезы превращаются в рост продукта; 📌 «Бэкенд-методичка» с практиками и инструментами из ежедневной работы инженеров. Помимо докладов — демозоны, нетворкинг, активности и традиционное афтепати с летним DJ-сетом. Участие организовано через благотворительный взнос: 2000 ₽ в Санкт-Петербурге и 1500 ₽ в Казани. Если хотите провести выходной среди разработчиков, продактов, архитекторов и аналитиков, успейте зарегистрироваться.
4 069
9
Что такое циклическая работа ИИ-агентов (agent looping) и открытые/закрытые циклы (по мотивам Anthropic Workshop: Build Agent
Что такое циклическая работа ИИ-агентов (agent looping) и открытые/закрытые циклы (по мотивам Anthropic Workshop: Build Agents That Run for Hours) Последние два года ИИ-агентам давали задания пошагово: одна задача = один промпт. Сейчас этот подход меняется и вместо того чтобы просить ИИ-агента создать условный кусок кода или документ, а затем самому контролировать каждый этап, вы настраиваете цикл, который берёт на себя всё: исследование, планирование, выполнение, проверку и итерации до тех пор, пока цель не будет достигнута. Циклический процесс — это выстроенная вами Система Её может запустить практически любая платформа для работы с ИИ-агентами; всё зависит от того, как именно вы настроите связи между ними. В самом простом варианте цикл — это работа агента над собственным результатом: > проводит исследование > создает черновик > сверяет черновик с поставленной целью > исправляет слабые места > повторяет цикл, пока результат не начнет соответствовать требованиям Более масштабный вариант — это циклическая работа целой группы ИИ-агентов. Вы ставите задачу агенту-оркестратору; он разбивает её на части, передает каждую часть профильному агенту, а те, в свою очередь, поручают более мелкие задачи своим субагентам. Вся эта иерархия продолжает циклически проходить этапы исследования, планирования, выполнения и проверки, пока цель не будет достигнута. Вы задаете цель, и система выполняет цикл до тех пор, пока работа не будет завершена в соответствии с установленными вами требованиями. Открытые и закрытые циклы: ОТКРЫТЫЙ ЦИКЛ носит исследовательский характер. У него есть условия и цель, но вы предоставляете ИИ-агенту или группе агентов широкое пространство для манёвра. Система может пробовать разные пути, делать открытия и создавать то, что вы не описывали в деталях. Проблема в стоимости – открытый цикл, дающий реальную свободу для исследований, потребляет безумное количество токенов. Для 90% команд, не имеющих неограниченного бюджета, такой подход недоступен, а при работе над проектами с нечёткими стандартами такая Система рискует превратиться в генератор некачественного «мусора». ЗАКРЫТЫЙ ЦИКЛ имеет чёткие границы в котором ИИ-архитектор сначала проектирует весь маршрут работы: > ясная цель > определённые этапы > проверка на каждом этапе > точка остановки или возврата результата вам (с передачей данных об эффективности) Агенты по-прежнему работают циклически, но делают это в рамках созданной вами структуры. С каждым циклом результаты улучшаются, так как каждый этап подпитывает следующий, а затраты остаются в рамках обычного бюджета благодаря чётко выстроенному процессу. > за цель отвечает архитектор > за конкретные шаги отвечают специалисты > узкопрофильные исполнители выполняют частные задачи > контрольный этап гарантирует качество и исключает небрежность
4 610
10
Сотрудники Anthropic едут на работу после выхода компании на IPO
Сотрудники Anthropic едут на работу после выхода компании на IPO
4 779
11
Жизнь роботов в 2026: пассажир авиакомпании Southwest Airlines в США решил взять с собой в салон андроида, и вот что из этого
Жизнь роботов в 2026: пассажир авиакомпании Southwest Airlines в США решил взять с собой в салон андроида, и вот что из этого получилось Аарон Мехдизаде летел из Лас-Вегаса в Даллас и взял в салон своего робота Стьюи, который не пролезал по габаритам ручной клади, а отравлять багажом выходило дорого. Поэтому Аарон просто взял и оформил роботу... билет на соседнее кресло (услуга, которую обычно заказывают для перевозки хрупких вещей). В аэропорту робот успешно прошёл предполётный досмотр: специально для этого на него была установлена батарея уменьшенной ёмкости, сам дошёл до гейта, а потом и в самолёте до своего места возле иллюминатора. PS. После полета Southwest Airlines быстро опубликовала новые правила перевозки, в которых прописала запрет на перевозку роботов в салоне или зарегистрированном багаже вне зависимости от их размера и назначения. Причина банальна — безопасность при перевозке литий-ионных аккумуляторов.
4 888
12
На PeopleSense'26 одна из панелей была посвящена тому, как ИИ меняет работу ИТ-руководителей. В своем выступлении управляющий директор направления первичной недвижимости Авито Недвижимости Дмитрий Алексеев показал, как смещается акцент с контроля процессов на ответственность за результат. Происходит вот что: 1) Еще недавно руководителем считался тот, кто контролирует процессы и держит все под контролем. 2) С появлением ИИ‑агентов стало понятно, что именно этот слой работы автоматизируется первым. Как раз для этого такие инструменты и создаются — забирать рутину и контролировать поток задач. То, что не автоматизируется, — это ответственность. Полномочия можно передать алгоритму, ответственность — нет. И чем выше уровень ответственности, которую человек готов нести, тем выше его ценность — независимо от должности и количества прямых подчиненных. Еще один сдвиг: эпоха руководителя, который только управляет процессами, уходит. Останутся те, кто умеет сочетать управление с личной вовлеченностью в создание результата, а не только в согласование планов и отчетов. Рецепт от Алексеева на понедельник утром, чтобы к пятнице не оказаться не у дел: разберитесь в экономике своего продукта — где он создает ценность, а где теряет деньги. Выберите одну бизнес-метрику, за которую готовы отвечать лично, и выстройте вокруг нее продуктовую, коммерческую и финансовую части. Рутину отдайте ИИ, а сами занимайтесь решениями.
5 140
13
Так майский дайджест проливает по Колумбии огнём – Алхимическая задача – Настройки мышления – Гольф глазами продакта – Галлюц
Так майский дайджест проливает по Колумбии огнём – Алхимическая задача – Настройки мышления – Гольф глазами продакта – Галлюцинации ИИ = твои галлюцинации – Не пользователи, а люди – Personas это JTBD – 55 когнитивных искажений – Библиотека идей, законов и концепций – Минимализм умер – Postmortems for UX – Единство аффекта и интеллекта – Почему мы делаем разные выводы – Теория карьерных якорей – 8 часов работы делают тупее – Продакшен — ничто – Про первый лайк – Причина тех долгов – продакт – ИИ психоз у CEO и у компаний – AI-native Startup Founder's Playbook – The “Bug-Free” Workforce – Agent Memory That Survives – Промпт-инжиниринг для не-инженеров – Structured-Prompt-Driven Development – Как экономить токены – State of AI 2025–2026 – Design Systems Report – Why research needs to research itself – Пытаясь спланировать непонятное – Решение уравнения без решений – Почему близнецы не симметричны 😌 Persistent Visions by Mark Seelig 🧘‍♂️ Ya-man from The Disciple's Path Ad: Если нужен английский для работы, то AgileFluent – лучшее решение
5 144
14
Пока одни команды тратят недели на проверку гипотез, другие используют ИИ для ускорения исследований, анализа обратной связи
Пока одни команды тратят недели на проверку гипотез, другие используют ИИ для ускорения исследований, анализа обратной связи и подготовки решений. 17 июня в 19:00 МСК ОТУС проведёт открытый урок курса «Менеджер продукта в ИТ», на котором вы узнаете: — как превращать сырые наблюдения в проверяемые идеи; — какие задачи можно делегировать ИИ при работе с интервью и данными; — где ИИ действительно сокращает время проверки гипотез; — на каких этапах решение всё ещё зависит от продуктового мышления. 👉 Бесплатное участие В результате вы получите практическую схему применения ИИ в ежедневной работе менеджера и сможете быстрее проходить путь от идеи до выводов без потери качества решений. Реклама ООО «Отус онлайн-образование»
5 251
15
Гипотезы, задачи, фичи – всё начинается как план. Сначала план (но это не точно) 0) Сначала сохрани контекст, что в голове, п
Гипотезы, задачи, фичи – всё начинается как план. Сначала план (но это не точно) 0) Сначала сохрани контекст, что в голове, потом планируй. Помни о главном – цели. Промпт (люблю писать для ИИ капсом, сорри, но кому, как не ей): Задача: ___ Аудитория:___ Контекст:___ бла-бла-бла НО СНАЧАЛА ОТДЕЛЬНО СФОРМУЛИРУЙ ПЛАН: как ты будешь разбирать и что проверишь перед задачей, прежде чем писать предложение. Прежде чем составлять сам план, задай мне 5–7 уточняющих контекст и ситуации вопросов, ответы на которые сильнее всего повлияют на результат (по одному за раз). 1) Кидай в обработку ИИ сырые данные/транскрипты, даже если это часовой колл. Кинешь саммари и ИИ пропустит и потеряет контекст сразу на 2 этапах: на этапе создания саммари и на этапе работы с саммари. Не жмись на токены – лишнее фильтруется само, значения есть в каждом слове/фразе. 2) Требуй у ИИ 3+1 вариантов с трейд-офами, а не один. Сначала разведи варианты и смотри на них сверху, после выбирай, далее фильтруй через: «Почему сейчас и почему это, а не другое», после собирай из элементов нужный вам. Явные non-goals (что мы НЕ делаем) выписывай отдельным блоком. 3) Pre-mortem в план, чтоб хоронить фичи вначале и не хоронить в конце. Проси описать 3 варианта, как твоя затея провалится. Сужай область мышления ИИ через "какое одно предположение в плане, если оно неверно, рушит всё?" + "опиши условия, при которых этот проект стоит остановить, а не продолжать". Реалистичые сроки начинаются со здоровых и реалистичных задач. Срыв сроков – кривые и нездоровые задачи. 4) Реверс-планирование от дедлайна это когда планирование идёт от конечной даты назад (вперёд): что должно быть готово за неделю до релиза, за две, за месяц. С помощью этой штуки вылезают неявные, узкие и избыточные куски функционала и механик, которые при классическом планировании наперёд скрываются за оптимизмом сроков. 5) RACI прямо в плане. На каждый блок указывай кто делает, с кем советоваться, кто апрувит, кого просто информируем. Хорошо помогает увидеть слабые места не только в фичах, но и в людях. 6) Рисуй Линии-и-Точки. Лучший план должен быть таким, чтобы после каждого этапа его реализации на руках уже была ценность, с которой можно было как минимум остановиться, как максимум эту ценность передать. 7) 20% усилий закрывают 80% боли, и облегчённый вариант гипотезы/идеи/фичи/продукта оказывается самым успешным 8) 80% планов не нужны 😌
5 663
16
Как собрать дизайн-систему с Claude Code для реального AI SaaS от концепта до готовых экранов? Есть идея, есть PRD, есть пони
Как собрать дизайн-систему с Claude Code для реального AI SaaS от концепта до готовых экранов? Есть идея, есть PRD, есть понимание, каким должен быть продукт. Но чтобы дойти до реальных экранов, нужно собрать дизайн-систему, развести компоненты, сверстать каждый экран. А гипотезы хочется проверить уже сейчас, но вы неделями собираете UI руками. Знакомо? А что если этот Путь пройдёт ИИ-агент? 3 июня в 18:00 мск Даниил Шишко из Pixel Perfect проведёт эфир, на котором возьмёт концепт и соберёт дизайн-систему через Claude Code и Figma MCP на реальном стартапе для голосовых ИИ-агентов и на её базе сверстает готовые экраны продукта. Чем полезно занятие: – научишься собирать дизайн-систему через Claude Code и Figma MCP сам; – 4 скилла для Claude Code: для сборки и поддержки своей ДС; – поймёшь, как отдать агенту рутину поддержки больших ДС. 👉 Эфир пройдёт в канале Даниила: https://t.me/+2YaLKdHv_p5lNDZi
5 817
17
Синхронность и потоки в userflow→UX→UI→коде Никогда не думал, что скажу такое, но... КАК ЖЕ СИЛЬНО техническое мышление разрабов может помогать продакту в осознании и познании механик продукта и пользователей. Простыми словами: –  Баги в коде (я не про баги со скобками и запятыми, а про ошибки логики и архитектуры кода) = баги в пользовательской проблеме/решении. То, что было не продумано/забыто в коде, аналогично этого же не будет хватать пользователям в механиках продукта. – У любой механики → фичи → кода есть обратная сторона, которая является логическим продолжением и завершением петли механики. Логика, вообще, любимое слово наших друзей-программестов ))) Примеры: экшены "Добавить/Исключить", функции "Follow/Ignore" и т.п. Забыл что-то одно, и вот уже код кривой и вылезут баги когда спустя время решите делать и программист будет писать противоположную фичу по другому → userflow неполный → фича неполноценная → и, что главное для продакта/продукта – пользовательский сценарий будет не закрыт. И будут баги и пробелы, но уже в продукте/решении/процессах. – Фрактальное подобие механик/функций/кода. Моё любимое и весьма сложное даже для разрабов (на самом деле, очень просто, в этом суть Фрактала). Реакция (не лайк) на пост, реакция на пост-комментарий (комментарий это пост, не комментарий), реакция на ответ на комментарий-пост — всё сущности должны быть максимально общими/простыми/гибкими, чтобы использовать самим себя на разных уровнях систем. И если 3 разные сущности и типа записей контента и 3 разных типа лайка для них, то вот у тебя уже 6 зависимостей вместо 2 и 27 потенциальных вариантов багов. Каждая (всякая ((Единая))) сущность в коде и в Системе должна быть собой, порождая своё фрактальное подобие, то есть использовать саму себя Чем больше сущностей в архитектуре - тем больше рамок, функций, зависимостей и ограничений они все в себе несут. И тем больше ограничены все наши фичи, сценарии, механики и пользователи в продукте. Мы сталкиваемся с этим, когда слышим от разрабов: "Ууу, у нас архитектура этого не позволяет". Вот, это оно! – У всего должен быть (есть) Один-Источник-Правды Статус пользователя, статус заказа, статус объекта, чего угодно – если оно хранится и проверяется в двух местах (зачем? почему? в чем причина этого? в процессе? а может быть, что-то не так с таким процессом?), то вы внедряете несколько несколько вызовов, несколько зависимостей, несколько проверок, 2+ логики и 2+ функции... И однажды, 100%, они разойдутся, Система для себя сделает одно, а пользователь увидит иное и это превратит их/ваш userflow→UX→UI→код с продуктом в Хаос... Смотри в продукт душой и сердцем продакта глазами программиста. Это – бесценно!
6 133
18
🔥 Мы ждали этого от ИИ-агентов: теперь экраны авторизации проходятся без проблем Практически каждый менеджер и разработчик р
🔥 Мы ждали этого от ИИ-агентов: теперь экраны авторизации проходятся без проблем Практически каждый менеджер и разработчик регулярно сталкивается с рутиной в задачах: нужно прокликать интерфейс после релиза, собрать исследование по конкурентам из закрытых соцсетей или вытащить данные из сервисов без API. Обещания, что ИИ-агенты скоро всё сделают за нас, звучат из каждого утюга, но на практике большинство ботов ломаются о первый же экран авторизации. Наталья Савенкова, AI Product Manager в Яндекс Go, на своём опыте проверила, способны ли современные браузерные агенты помочь с такими задачами. Она столкнула лбами свежий Kimi WebBridge, привычный Playwright и BrowserMCP. Никаких синтетических бенчмарков — только реальные условия и суровая продуктовая рутина. В статье четыре распространённых сценария: 🔸 Анализ закрытых платформ. 🔸 Визуальный аудит B2B-продуктов. 🔸 Автономные smoke-тесты. 🔸 Сборка автоматического рабочего процесса. Прочитать полный обзор можно в блоге Городских сервисов Яндекса
6 214
19
I think the reason so many people don't understand how big AI is going to be is that they don't understand that everything is
I think the reason so many people don't understand how big AI is going to be is that they don't understand that everything is an algorithm Specifically, they don't realize that companies are just a collection of algorithms – Think about that very carefully every day 👆
6 328
20
Claude Code выкатили Dynamic Workflows Новая фича позволяет запускать динамические рабочие процессы с участием сотен параллел
Claude Code выкатили Dynamic Workflows Новая фича позволяет запускать динамические рабочие процессы с участием сотен параллельных субагентов. Некоторые задачи слишком велики для одного прохода одним ИИ-агентом, особенно в сложных, легаси-кодбейсах: поиск багов по всему сервису, миграции, затрагивающая сотни файлов, или план, который нужно проверить с каждого угла перед тем, как принять решение. Dynamic Workflow — это JavaScript-скрипт, который оркестрирует субагентов в масштабе. Claude пишет этот скрипт под конкретную задачу, а рантайм выполняет его в фоне. План переходит в код, а не в контекстное окно Claude, все промежуточные результаты живут в переменных скрипта, и в контексте оказывается только финальный ответ. Тем самам ваша сессия с ИИ остаётся отзывчивой и неперегруженной контекстом, пока все агенты работают над большой задачей. Попросите Claude Code создать воркфлоу напрямую через промпт, например, "Create a workflow...", либо включите новую настройку в ultracode) и и Claude динамически сформирует план оркестрации, которого будет неукоснительно придерживаться, что позволит ИИ и вам быть абсолютно уверенными в том, что каждый этап выполняется в правильной последовательности даже при участии сотен ИИ-агентов. – Чо там у нас по тех долгу?
6 654