GoPractice!

Скоро в AI-мастерской: мониторинг конкурентов Через неделю в AI-мастерской стартует второй кейс — создание сервиса для мониторинга конкурентов. Вы разберете кейс на примере мониторинга в X/Twitter. Сервис будет уметь отслеживать нужное количество источников, анализировать изменения через LLM, отправлять отчеты в Telegram. Присоединяйтесь к студентам AI-мастерской: 🔗 https://gopractice.ru/course/aicases/ Уже сейчас доступен стартовый онбординг-кейс, в котором вы получите навыки работы с кодинг-агентами и сможете применить их для создания AI-помощника. Этот кейс можно обсуждать в закрытом чате для студентов вместе с экспертами, которые работали над его созданием. @gopractice

Готовы пройти от первого промпта до личного AI-помощника? Первый кейс AI-мастерской — это онбординг-кейс, в котором вы получите базовые навыки работы с кодинг-агентами и примените их для создания AI-помощника. Приступить к работе можно с любым кодинг-агентом на ваш выбор — Cursor, Codex, Claude Code. В процессе вы научитесь подключаться к Gmail-почте и анализировать переписку с помощью LLM. Затем — генерировать черновики для рабочих переписок и ставить задачи в любой таск-трекер. AI-помощник, которого вы получите на выходе, будет запускаться автоматически по установленному вами расписанию. Вы сможете улучшить его и адаптировать именно под свои задачи. Присоединяйтесь к студентам AI-мастерской: 🔗 https://gopractice.ru/course/aicases/ Этот кейс можно обсуждать в закрытом чате для студентов вместе с экспертами, которые работали над его созданием. Через полторы недели мы перейдем к следующему кейсу, о котором расскажем через несколько дней. P.S. Также из материалов кейса вы узнаете, почему OpenClaw, о котором было очень много разговоров и образовательных интенсивов, может быть не лучшим, а часто и опасным решением для подобных задач. @gopractice

Встречайте AI-мастерскую от GoPractice! Сегодня мы запускаем новый образовательный продукт — AI-мастерскую, которая решает две задачи: — Дает фундаментальные и переиспользуемые навыки для работы с кодинг-агентами и другими AI-инструментами — Учит создавать свои собственные продукты для решения конкретных задач с помощью AI Процесс обучения построен следующим образом: — Вы будете работать над практическими кейсами. Каждые две недели — новый кейс. — На выходе из каждого кейса — работающий продукт, созданный с помощью AI, и набор переиспользуемых навыков. — Фокус на освоении ключевых принципов, подходов и инструментов, а не на выполнении серии инструкций, которые ведут к состоянию «сделал, но не понял, как». — Продукт на выходе из кейса можно адаптировать под себя и свои специфичные задачи. Вы сможете задавать вопросы по всем новым кейсам в закрытом чате вместе с экспертами, работающими над программой. Все, чему вы научитесь, сможете переиспользовать в работе. 🗓 Вы будете обучаться и создавать продукты на регулярной основе, при этом каждый новый кейс будет актуален на момент выхода. Это позволяет получать самые свежие знания и опережать на шаг значительную долю рынка специалистов. 🔗 Получить больше информации об AI-мастерской и присоединиться к обучению вы можете по ссылке. ⚙️ Первый кейс уже доступен, и вы можете начать работать над ним прямо сейчас. По пути со всеми вопросами вам помогут эксперты в закрытом чате для студентов. Это онбординг-кейс. Вы сделаете личного AI-помощника, который будет автоматически сортировать письма в почте, готовить черновики ответов и ставить задачи в таск-трекер. В процессе работы над кейсом вы получите базовые навыки работы с кодинг-агентами, научитесь настраивать интеграции с внешними сервисами (почтой, таск-трекером, LLM), запускать помощника по расписанию. Также вы сможете адаптировать его под себя. Присоединяйтесь! В ближайшие недели вас ждут кейсы о том, как создать сервис мониторинга и анализа изменений у конкурентов, и как использовать RAG для создания AI на своей базе данных. Теперь несколько слов о том, почему мы создали продукт именно в формате регулярных практических кейсов. 💡 AI-технологии и решения развиваются очень быстро. Проблема, которая существовала вчера, завтра уже может быть решена. Инструменты, которые были актуальны вчера, могут стать неоптимальными завтра. 💡 Фундаментальные навыки и принципы создания и разработки продуктов остаются неизменны и актуальны. Но получать их в течение месяцев, а не дней, ни у кого нет времени и сил. Выбранный нами формат обучения решает одновременно и проблему устаревания материала (все перешли в новый AI-продукт, а в старых программах его нет), и разовых интенсивов на выходные (обучение навыкам подменяется созданием простого прототипа), и глубоких длинных программ (нужно инвестировать очень много времени до достижения ценности). Andrew Ng, один из ведущих экспертов по AI в мире, сформулировал следующее: “AI won’t replace human workers, but people that use it will replace people that don’t.” → «AI не заменит людей, но люди, которые пользуются AI, заменят тех, кто им не пользуется». Нравится это или нет, AI уже здесь, и его роль в ускорении производства будет только возрастать. Наша цель — дать нашим студентам все для того, чтобы вы могли двигаться вперед вместе с рынком или даже опережать его. Как и всегда раньше, мы будем делать это системно, структурно и практично. Ждем вас в AI-мастерской! @gopractice

Привет, это Олег. Расскажу, почему при работе над новыми продуктами я оставляю препятствия на пути к ценности. Когда я запускаю раннюю версию, с помощью которой проверяю гипотезы о ценности будущего продукта, я хочу, чтобы на старте у ранних пользователей было много препятствий на пути к ценности. Цена может быть высокой. Сайт может быть некрасивым и неудобным. Путь к регистрации может быть длинным и запутанным. Вместо хорошей платформы могут быть гугл-доки. Звучит контринтуитивно. Объясню, зачем это нужно. Главный риск большинства продуктов — не плохой интерфейс, а то, что проблема, которую вы решаете, на самом деле не так уж болит у пришедших к вам пользователей. Очень неприятно обнаружить спустя год работы, что вы сделали продукт-витаминку, от которого легко отказаться. Лишние препятствия в ранних версиях — это фильтр. Они помогают убедиться, что есть люди, для которых проблема настолько важна и критична, что они готовы много платить и продираться через любые препятствия, лишь бы ее решить. Препятствия отсеивают тех, для кого проблема неважна, и доказывают, что есть те, у кого боль настоящая. Именно это помогает нащупать product/market fit. Важный момент: наличие препятствий на пути к ценности вовсе не означает, что опыт первых пользователей будет плохим. Наоборот, на этом этапе он должен быть идеальным. Нужно сделать все возможное, чтобы их проблема была решена — это валидирует ценность решения. Просто идеальным вы делаете его сами — ведете первых пользователей за руку, сидите рядом, затыкаете собой все дыры, которых на раннем этапе в продукте очень много. Вы осознанно оставляете препятствия на пути к ценности (цена, интерфейс, онбординг), но потом делаете все возможное, чтобы проблема пользователя была решена идеально. Я часто вижу обратное: команды с первого дня оптимизируют воронку и убирают фрикшн. Вам дорого? Давайте снизим цену. Сомневаетесь? Дадим бесплатных кредитов. Не хотите заполнять форму о себе? Заполним за вас. Не получается выделить время, чтобы настроить интеграции? Давайте мы отправим к вам инженера. Их сложно винить — мы так делаем в любом живом продукте, чтобы улучшить метрики. Но на старте задача другая. Вы не растите метрики — вы ищете product/market fit. Вы ищете сегмент, где проблема настолько критична, что даже вашего сырого продукта достаточно, чтобы человек очень захотел с его помощью эту проблему решить. И ровно поэтому лишние препятствия на пути к ценности в ранних версиях — не баг, а фича. - - - - - - О важности проверки гипотезы ценности и других ключевых гипотез в основе будущего продукта — подробно в программе «Профессия: продакт-менеджер» и «Симуляторе управления продуктом на основе данных». Оставьте заявку на обучение, если ваша цель — переход в продуктовую роль.

«Как мы можем работать». О ценности AI-инструментов для нетехнических специалистов «Мы создаем инструменты, а затем инструменты создают нас». Эта цитата Джона Калкина всплывает на поверхность всякий раз, когда новый технологический виток меняет способы решения старых задач и вынуждает людей переучиваться заново тому, что, как им казалось, они уже давно умели. Проникновение AI-инструментов вышло за пределы сугубо технологической среды. Ими уже активно пользуются специалисты, чьи задачи решаются не через написание кода, а через организацию знаний и управления ими. В этом материале Тэйлор Пирсон рассуждает, как AI меняет работу для нетехнических специалистов и делится примерами на основе собственного опыта. Мы подготовили адаптированный перевод. 🔗 https://gopractice.ru/skills/as-we-may-work/ Пара шагов к тому, как освоить AI-инструменты, если вы — нетехнический специалист, но готовы к решению продуктовых задач: 1️⃣ «Генеративный AI для продакт-менеджеров» 2️⃣ «AI-прототипирование: от идеи до продукта за 1 день» @gopractice

Привет, это Олег. Вы могли заметить, что строить продукты стало гораздо проще. Но узкое место уже давно не в том, чтобы построить, а в том, чтобы иметь инсайт о том, что именно надо строить и как потом донести это до клиентов. И эти узкие места никуда не делись. Они лишь замаскировались тем, что строить вместе с кодинг-агентами интересно, весело и модно. Этот процесс и правда намного приятнее, чем смотреть, как придуманный тобой продукт сталкивается с реальностью. С клиентами, которые не хотят менять свои процессы. С каналами дистрибуции, где не сходится экономика. С инерцией людей, которые продолжают решать задачи так же, как раньше. В теории, способность строить быстрее должна помогать находить инсайты быстрее: можно протестировать больше идей, проверить больше гипотез, выявить больше сигналов. Но выглядит так, что многие настолько поглощены самой стройкой, что все остальное (ради чего стройка ведется) потерялось за ней. Поэтому пока что эффект обратный. - - - - - - 💡 Найти алгоритм для поиска ответа, что именно надо строить, можно с помощью нашего «AI/ML-симулятора для продакт-менеджеров». Он даст широкую картину о потенциале применения AI-технологий для развития бизнеса и даст навыки управления проектами с такими технологиями в основе. @gopractice

Развитие AI создает для людей больше работы, а не меньше

«Паника, которую вызывает AI всякий раз, когда делает что-то новое, постоянно сводится к одному и тому же. Мы задаем рамку, наблюдаем, как модели ее осваивают, а затем начинаем путать саму рамку с тем, что она описывает».

В этом материале глава Every Дэн Шиппер делится размышлениями о том, почему спрос на экспертов в действительности не снижается, а только возрастает по мере развития AI-моделей и повышения их эффективности решения сложных задач. Мы подготовили адаптированный перевод. Это объемный и глубокий материал, мы рекомендуем выделить время для его изучения. Он того стоит. 🔗 https://gopractice.ru/product/ai-paradox/ Самое время изучать потенциал применения AI-технологий в продукте и бизнесе, а также получать прикладные навыки. Для этого мы создали следующие курсы: 1️⃣ «AI/ML-симулятор для продакт-менеджеров» 2️⃣ «Генеративный AI для продакт-менеджеров» 3️⃣ «AI-прототипирование: от идеи до продукта за 1 день» Прогресс не ждет, но мы вас ждем. @gopractice

Как электронные таблицы изменили мир (и как AI продолжает эти изменения) Многие стремятся ускорить и автоматизировать работу с расчетами, моделями и симуляциями с помощью AI-инструментов, и многие успешно с этим справляются. Результаты этой работы ежесекундно влияют на глобальные финансовые потоки. Но это не автоматизация ручного процесса (хотя именно так мы зачастую воспринимаем работу с таблицами в Excel или Google Sheets), а автоматизация того, что уже было в значительной степени автоматизировано и ускорено, и благодаря этому изменило мир. Прочитайте этот адаптированный перевод материала Дэвида Окса, чтобы вспомнить, как компании во всем мире прошли путь от стремления контролировать все происходящее до рискованной, но уже реалистичной возможности передать значительную часть контроля AI. И какую ключевую роль в этой трансформации сыграли электронные таблицы. 🔗 https://gopractice.ru/stories/spreadsheets-revolution/ Мы публикуем этот материал, чтобы напомнить, что время рисков — это и время возможностей. Чтобы справиться с первыми и не упустить вторые, нужны знания и навыки. Наш «AI/ML-симулятор для продакт-менеджеров» даст глубокое погружение в потенциал применения AI для продукта и бизнеса. Прикладные навыки для работы с AI здесь: «Генеративный AI для продакт-менеджеров» и «AI-прототипирование: от идеи до продукта за 1 день». @gopractice

Как AI меняет роль продакт-менеджера. Опыт AI-нативной компании Ramp

Многие продакт-менеджеры пришли в профессию, потому что это была «безопасная» позиция: не нужно быть лучшим инженером или лучшим дизайнером, достаточно уметь общаться и координировать. Но все, что имеет значение сейчас: движемся ли мы в правильном направлении, насколько быстро мы можем двигаться и умеем ли устранять узкие места. Продакт-менеджер постепенно перестает быть человеком, который в основном координирует работу разных команд. Вместо этого он становится тем, кто напрямую работает с продуктом.

Ramp — одна из самых быстрорастущих AI-нативных компаний. За прошлый год команда выпустила больше 500 фич и превысила $1 миллиард выручки при относительно небольших размерах организации. Ее опыт интересен именно поэтому: он описывает, как компании в эпоху AI делают больше существенно меньшими силами. Мы сделали перевод фрагмента интервью Geoff Charles, CPO Ramp, в котором он делится мыслями о том, что сейчас происходит с профессией продакт-менеджера. 🔗 https://gopractice.ru/skills/ramp-ai-native/ 📌 Прикладные навыки для работы с AI можно получить у нас. Изучите «Генеративный AI для продакт-менеджеров» и «AI-прототипирование: от идеи до продукта за 1 день». А если вам нужно более глубокое погружение в технологии AI и исследование их потенциала для бизнеса, то пройдите обучение в «AI/ML-симуляторе для продакт-менеджеров». @gopractice

Что происходит с международным рынком труда для продактов в 2026 году? Краткий обзор Несмотря на то, что тревожность на тему «AI нас всех заменит» продолжает оставаться одной из горячих тем для обсуждений, а в больших компаниях происходят массовые сокращения, общие тренды на рынке труда среди международных технологических компаний и стартапов говорят скорее о противоположных тенденциях. Число AI-ролей продолжает расти, в том числе за счет вакансий для продактов — их становится только больше. Эти и другие инсайты — в кратком пересказе заметки Lenny Rachitsky. 🔗 https://gopractice.ru/skills/international-pm-2026-early-state/ ⚙️ Готовы получить прикладные навыки для работы с AI? Изучите «Генеративный AI для продакт-менеджеров» и «AI-прототипирование: от идеи до продукта за 1 день». 🔭 Нужна более детальная картина потенциала применения AI в продукте или бизнесе? Получите ключевые знания и навыки в «AI/ML-симуляторе для продакт-менеджеров». @gopractice

Как нанимающие менеджеры проверяют продактов на собеседованиях и возможно ли, что это ренессанс профессии В середине апреля произошли две интересные беседы — и обе с участием продуктового эксперта и предпринимателя Nikhyl Singhal. В одной из них он опросил трех нанимающих менеджеров из крупных компаний о том, на что они обращают внимание при найме продактов — и как ожидания изменились в последнее время. Мы сделали краткий перевод самых интересных инсайтов. Вот один из них:

Годами в основе продуктовой работы была концепция приоритизации: вот десять вещей, которые мы могли бы построить, вот почему нужно сделать эти три, вот как я расставлю приоритеты. Лучшие продакты были сильны в этом процессе. Теперь этот навык «навигатора по уже изведанным морям» вытесняется в пользу способности находить прорывные решения и двигать много направлений одновременно. Продакт, который видит связь между разными направлениями и понимает, что из этого дает реальный результат — ценнее продакта, который безупречно выбирает одну главную задачу, на которой стоит сфокусироваться.

Другой разговор — о положении дел в профессии — произошел между Nikhyl Singhal и другим продуктовым экспертом Lenny Rachitsky. Выводы из него хорошо наслаиваются на беседу с нанимающими.

Темп работы стал беспощадным — ее очень, очень, очень много. Но при этом вместо унылых встреч и монотонной рутины появилась возможность постоянно что-то создавать. Работа стала интересной. Возможно, это ренессанс профессии.

Прочитать все самое ценное из этих двух бесед вы можете по ссылке ниже. 🔗 https://gopractice.ru/skills/smiling-exhaustion/ 🧑🏻‍🎓 Если после прочтения этого материала (или до него) вам захотелось перейти в продакт-менеджмент, мы рады помочь в достижении этой цели. Наша программа «Профессия: продакт-менеджер» создана вместе с нанимающими менеджерами и продуктовыми экспертами именно для того, чтобы она максимально отражала реальные ожидания от кандидатов. Просто оставьте заявку, и мы поможем разобраться со всем остальным 👋 📩 Проблемы с доступом к Telegram? Подпишитесь на нас в почте, чтобы получать наши публикации, новости и предложения. Зайдите на страницу gopractice.ru и нажмите на кнопку «Войти», а затем создайте учетную запись. @gopractice

Как устроены AI-нативные компании. Взгляд изнутри Пока одни компании стремятся адаптировать AI-инструменты к существующим процессам и повысить среди своих сотрудников уровень владения ими, другие компании выстраивают процессы с нуля — и сразу на основе AI-агентов. Такие компании называются AI-нативными — и их число на рынке только растет. «Онбординг AI-агентов и управление ими — это и есть ваша работа, независимо от роли в компании». К такому выводу пришел продуктовый эксперт Питер Янг, который побеседовал с руководителями AI-нативных компаний с оценками от $1 до $32 миллиардов. В этом адаптированном переводе его заметки разбираемся в том, что можно еще перенять из их опыта. 🔗 https://gopractice.ru/stories/ai-native-companies/ 💡 Задумываетесь, как применить AI-технологии в своем продукте или бизнесе? Получите ключевые знания и навыки в «AI/ML-симуляторе для продакт-менеджеров». ⚙️ Нужны более прикладные навыки? Изучите «Генеративный AI для продакт-менеджеров» и «AI-прототипирование: от идеи до продукта за 1 день». 📩 Проблемы с доступом к Telegram? Подпишитесь на нас в почте, чтобы получать наши публикации, новости и предложения. Зайдите на страницу gopractice.ru и нажмите на кнопку «Войти», а затем создайте учетную запись. @gopractice

Анатомия сетевых эффектов. Мысли по мотивам прочтения книги Эндрю Чена о проблеме холодного старта В книге The Cold Start Problem (в России вышла под названием «От одного пользователя до миллиона»), Эндрю Чен, продуктовый эксперт, инвестор и партнер Andreessen Horowitz, рассказывает о том, как инициировать сетевые эффекты и использовать их потенциал для роста продукта. Книга вышла в оригинале в 2021 году и по-прежнему остается одной из наиболее рекомендуемых публикаций на эту тему. В этом материале мы делимся сокращенным переводом заметки Элеанор Коник, автора популярной рассылки, которая прочитала книгу Чена и вынесла из нее ключевые идеи и мысли. Почему важно возвращаться к этой теме? Для значительной части продуктов именно канал роста остается камнем преткновения. Именно поэтому вопрос о том, как выстроить сетевые эффекты и заставить их работать на себя — один из наиболее актуальных для продуктовых лидеров и команд. 🔗 https://gopractice.ru/stories/on-network-effects/ 💡 Узнать больше о сетевых эффектах и других стратегиях роста продукта, о том, как их моделировать и применять, вы можете в нашем «Симуляторе управления ростом продукта». Обучение покрывает весь путь продуктового роста: от декомпозиции ключевых элементов модели роста до формирования масштабируемой и управляемой стратегии. 📩 Проблемы с доступом к Telegram? Подпишитесь на нас в почте, чтобы получать наши публикации, новости и предложения. Зайдите на страницу gopractice.ru и нажмите на кнопку «Войти», а затем создайте учетную запись. @gopractice

Где обещанный рост продуктивности в компаниях? Институциональный AI против индивидуального AI 🍏 AI сделал каждого отдельного человека в 10 раз продуктивнее. 🍎 Но ни одна компания не стала от этого в 10 раз ценнее. Так куда делась обещанная продуктивность? 🧐 Джордж Сивулка, CEO Hebbia, поделился мыслями о различиях между применением AI в индивидуальных целях и интеграцией в процессы на уровне компаний, — и как понимание этих различий повлияет на рост продуктивности. 🔗 https://gopractice.ru/stories/institutional-ai-vs-individual-ai/ 💡 Найти идеи для применения AI-технологий в своем продукте, а также получить необходимые для этого навыки, можно с помощью нашего «AI/ML-симулятора для продакт-менеджеров». 💡 «Генеративный AI для продакт-менеджеров» и «AI-прототипирование: от идеи до продукта за 1 день» помогут получить прикладные навыки в работе с актуальными AI-инструментами. 📩 Проблемы с доступом к Telegram? Подпишитесь на нас в почте, чтобы получать наши публикации, новости и предложения. Зайдите на страницу gopractice.ru и нажмите на кнопку «Войти», а затем создайте учетную запись. @gopractice

Привет, это Олег. Поделюсь наблюдением. В коротком фильме 1977 года “Powers of Ten” Чарльза и Рэя Имзов камера начинает с плана пикника в Чикаго, а потом каждые десять секунд отдаляется в десять раз. Одеяло, парк, город, континент, планета, точка. Потом разворачивается обратно: кожа, клетки, молекулы, атомы. Девять минут, и зритель понимает, что реальность существует одновременно на разных масштабах. Продуктовая работа устроена так же. И именно поэтому она такая сложная. Решение, которое вы придумали в своей голове, должно работать на каждом уровне приближения: — На уровне конкретного экрана: понятно ли пользователю, что делать. — На уровне сценария: решает ли это реальную проблему. — На уровне рынка: достаточно ли людей с такой проблемой. — На уровне дистрибуции: как люди вообще узнают о продукте. — На уровне экономики: сходится ли юнит-экономика. Это не отдельные вопросы, которые можно решать по очереди. Это слои одного и того же решения, и если на любом из них что-то не сходится, то на практике решение развалится. Большинство продуктовых идей выглядят отлично в каком-то одном приближении. Огромный рынок, но нет способа до него дотянуться. Сильная ценность для пользователей, но невозможно на этом заработать. Чаще всего продуктовые гипотезы ломаются не там, где у команды или специалиста есть глубокая экспертиза и где уделяется много внимания, а на том уровне, который находится в слепой зоне. Тони Сюй, глава DoorDash, говорит, что лучшие основатели компаний умеют легко переключаться между разными уровнями приближения: в один момент углубляться в проблемы конкретного пользователя, потом оценивать, как эта информация влияет на понимание рынка, а потом удерживать оба масштаба одновременно, размышляя о каналах дистрибуции или стратегии. Это точное описание главного продуктового навыка. Способность проверять свое решение в каждом приближении и находить те редкие варианты, которые работают на всех одновременно. 💡 Если вы хотите освоить ключевые продуктовые навыки, начните обучение в нашем «Симуляторе управления продуктом на основе данных» или пройдите комплексную программу «Профессия: продакт-менеджер». 📩 Проблемы с доступом к Telegram? Подпишитесь на нас в почте, чтобы получать наши публикации, новости и предложения. Зайдите на страницу gopractice.ru и нажмите на кнопку «Войти», а затем создайте учетную запись. @gopractice

«Учитесь замечать раздражающие вещи». Опыт освоения Claude Code для личных дел Все вокруг обсуждают применение агентов вроде Claude Code, Codex и Cursor для решения профессиональных задач. Но для многих людей более мотивирующей точкой старта будет оптимизация персональных дел. Мы делимся сокращенным переводом заметки Элеанор Коник, автора популярной рассылки, которая нашла способ использовать Claude Code в связке с Obsidian для реализации своих идей. 🔗 https://gopractice.ru/product/claude-code-personal-tasks/ 💡Обратите внимание на наши курсы «Генеративный AI для продакт-менеджеров» и «AI-прототипирование: от идеи до продукта за 1 день». Они помогут получить прикладные навыки для реализации ваших идей. @gopractice

Привет, это команда GoPractice. Доступность Telegram стремительно снижается для значительной части нашей аудитории, но нам важно оставаться с вами на связи. Поэтому мы хотим напомнить, что получать наши обновления можно не только здесь, но и в электронной почте 📩. Раз в неделю мы отправляем подписчикам полезные материалы о продукте, аналитике, росте и о том, как искусственный интеллект меняет работу с ними. Это новые экспертные статьи, переводы публикаций от международных лидеров индустрии и продвинутых энтузиастов, а также приглашения на события и анонсы новых образовательных продуктов GoPractice. Чтобы подписаться на нас — просто зайдите на страницу gopractice.ru и нажмите на кнопку «Войти», а затем создайте учетную запись. Это займет меньше минуты. Давайте не теряться в этом тумане.

Предстоит собеседование? Держите чеклист и методики подготовки к интервью для продакт-менеджеров Вас пригласили на интервью как кандидата на продуктовую роль? Хорошая новость, но нужно заранее подготовиться отвечать на специфичные вопросы, которые задают продакт-менеджерам. В этом материале поделимся списком вопросов для самопроверки, методиками ответов на вопросы, а также списком дополнительных материалов для изучения. ⭐️ Сохраняйте себе в избранное, пересылайте друзьям и коллегам. 🔗 https://gopractice.ru/skills/checklist-pm-interview/ 💡 Если вы только планируете переход в продуктовую роль, то наша программа «Профессия: продакт-менеджер» будет хорошим решением для полноценной подготовки. Мы создали ее вместе с нанимающими менеджерами и продуктовыми экспертами, чтобы она максимально отражала реальные ожидания работодателей от продактов. Заинтересовались? Просто оставьте заявку 👋 @gopractice

🎥 Стратегия продукта. Новое видео от эксперта для подписчиков GoPractice Вместе с Яной Паршиной разбираемся: — Что стоит за понятием «стратегия продукта». — Как сформировать продуктовую стратегию. — О чем важно помнить при работе со стратегией. 🔗 Смотрите видео по ссылке 💡 Стратегии бывают разными. Для перехода в продуктовую роль она тоже нужна: и здесь вам пригодится наш курс «Профессия: продакт-менеджер». Заинтересовались? Просто оставьте заявку — дальше мы поможем. @gopractice

Открываем набор на обучение по работе с кодинг-агентами За последние несколько месяцев кодинг-агенты совершили резкий скачок в качестве. C помощью Claude Code, Cursor, Codex люди вокруг собирают сервисы, автоматизируют рутину, решают задачи, на которые раньше нужна была команда разработки. Вы наверняка это видите в ленте, слышите от коллег, читаете в кейсах. При этом начать самостоятельно непросто. Не хватает времени разобраться, непонятно с чего стартовать, первые попытки упираются в ошибки. Мы сделали двухнедельный интенсив, который строится вокруг реальных кейсов. Никаких абстрактных лекций — вы берете конкретную прикладную задачу и решаете ее с помощью кодинг-агентов. За две недели — два полноценных кейса от старта до работающего результата, который приносит вам пользу. Первый — агент для мониторинга конкурентов. Второй — персональный помощник, который разбирает вашу почту. Как устроен интенсив: закрытая группа с ежедневными материалами и практикой. Внутри чата с вами — авторы программы. Застряли на ошибке, не понимаете, как подступиться к задаче, нужен совет по архитектуре — спрашиваете и получаете помощь. Мы даем пошаговые инструкции, но главное — разбираемся с вашими конкретными сложностями в процессе. Главный результат: вы сделаете несколько работающих автоматизаций и научитесь самостоятельно создавать сервисы под свои задачи с кодинг-агентами. — Старт: 23 марта 2026. — Длительность: 2 недели. — Стоимость участия: 19 900 ₽. — Количество мест ограничено. Чтобы попасть в группу, заполните заявку. @gopractice