Аня Подображных [Будни продакта]

1000 и одна ошибка при создании Вселенной Я давно мечтала сесть и отрефлексировать всю работу над Вселенной AI-ассистентов в Т-Банке. И сделала это для нашей продуктово-аналитическо-дизайнерской конфы. Получилось ретро о граблях, из которых сложилась система, как надо и НЕ надо строить AI-продукты. Со смехуёчками, естественно. Мне оочень нравится! У вас есть последний шанс попасть на конфу оффлайн — потом не просите проходки, у меня их не будет ) Из того, что я ещё лично жду на этой конфе: • Акустику вечером. Это стендап от ребят из мира IT, бизнеса, искусства и науки, которые делают вещи, в которые искренне верят. И чего им стоит идти своим путём. Когда-то Акустика начиналась с мероприятия для 30 человек в Ереване, а сейчас уже проводится по всему миру — Европа, Америка, Англия... Мне нравится смотреть, как развивается проект и особенно кайфово, что ближайшая Акустика будет у нас на конфе! • Свой диджей-сет. Собираю для вас по ночам, ребят. Ну нельзя такое пропускать )) 12 сентября, суббота Парк Горького Приходите! https://l.tbank.ru/product-ffdd2d-ap

1000 и одна ошибка при создании Вселенной Я давно мечтала сесть и отрефлексировать всю работу над Вселенной AI-ассистентов в Т-Банке. И сделала это для нашей продуктово-аналитическо-дизайнерской конфы. Получилось ретро о граблях, из которых сложилась система, как надо и НЕ надо строить AI-продукты. Со смехуёчками, естественно. Мне оочень нравится! У вас есть последний шанс попасть на конфу оффлайн — потом не просите проходки, у меня их не будет ) Из того, что я ещё лично жду на этой конфе: • Акустику вечером. Это стендап от ребят из мира IT, бизнеса, искусства и науки, которые делают вещи, в которые искренне верят. И чего им стоит идти своим путём. Когда-то Акустика начиналась с мероприятия для 30 человек в Ереване, а сейчас уже проводится по всему миру — Европа, Америка, Англия... Мне нравится смотреть, как развивается проект и особенно кайфово, что ближайшая Акустика будет у нас на конфе! • Свой диджей-сет. Собираю для вас по ночам, ребят. Ну нельзя такое пропускать )) 12 сентября, суббота Парк Горького Приходите! https://l.tbank.ru/product-ffdd2d-ap

В пн я писала, как пыталась оптимизировать AI-продукт и не разориться. А на следующей неделе — покажу! И попытаюсь сделать это за 10 минут )) Буду выступать на конференции про AI-юзкейсы и AI-скиллы. Состав спикеров солидный: придут ребята из Nebius, Revolut, Whisper AI, Doordash и других команд Классических докладов и теории не будет. Мы покажем, что собрали для себя или для своей команды, где ошиблись, и что в итоге сработало. Все рассказы супер короткие - примерно по 10 минут. Рекомендую, потому что сможете в короткий срок насмотреться на кучу реальных кейсов и повторить релевантные вам. Не совершая ошибок, которые уже совершили мы. 8-10 сентября с 18:00 по Мск Всё бесплатно, даже подписываться на миллион тг-каналов не нужно Нужно только зарегаться

Я почти похоронила своего бота )) Напомню, я сделала ботика, который парсит вакансии из тг, hh и линкедина, и собирает из них персонализированную подборку. Прототип я сделала за вечер на большой дорогой модели. Собрала фидбэк, пофиксила ошибки — всё ок. Но я прекрасно понимала, что если выкачу этот прототип сюда, в канал, вы меня разорите )) В той архитектуре косты росли линейно с аудиторией. Я потратила много свободных вечеров, чтобы это поменять. Разделила пайплайн на 2 части: общий кусок, который делается один раз для всех, и персонализированный для каждого юзера. Общий кусок постаралась перевести на настолько маленькие модели, насколько это было возможно. В персонализированном вообще убрала ллм — заменила всё на эмбединги. Обмазалась эвалами в попытках не сильно просесть в качестве после оптимизации… и в какой-то момент почти сдалась. Выходило либо всё ещё слишком дорого — никакой здравомыслящий человек столько не заплатит, либо некачественно — за такое просто никто не заплатит. Я думала, что у меня кривые руки, но вынырнула из своего корпоративного пузыря и посмотрела на рынок. Десять лет назад В2С-продукты собирали ~30% венчурных денег, сейчас — меньше 7%: дистрибуция подорожала, большие ниши заняли гиганты. GenAI мог бы стать новой волной в B2C — более удобный пользовательский опыт, все стартуют с нуля. Но не стал. В genAI доля B2C те же ~6%. Цифры не новые, но одно дело читать про них, другое — прочувствовать на своём опыте. Люди в B2C никогда массово не платили. Просто раньше бесплатный юзер ничего не стоил, и его монетизировала реклама. А в genAI продуктах каждый запрос бесплатного юзера — это затраты на инференс. Рекламная модель пока толком не выстроена, а та готовность платить, что у людей есть, уходит в одну генеральную подписку: в мире ~70% consumer-денег в genAI забирает OpenAI. Экономика сходится либо у B2B-продуктов (бизнесы могут и готовы платить большие чеки), либо у внутренних, которые экономят косты. Ну и остаются гиганты, но у них своя игра — не отстать от рынка по пользовательскому опыту и не начать терять долю. Я лично наблюдала, как несколько классных AI-стартапов переориентировались из B2C в B2B, и расстраивалась: продукт для физика обрастал ненужным функционалом и становился неудобным. Забавно, как на старте карьеры я изо всех сил покачивала недостающие навыки, чтобы перейти в В2С. Казалось, что продакты без В2С-опыта какие-то ненастоящие продакты. Прошло восемь лет, и кто тут теперь ненастоящий продакт ))

Сделала на выходных очередного ботика, и наконец-то, переехала в клод код Банана-бота я собирала в Lovable. Честно, обожаю ребят за то, как они демократизируют создание продуктов для широкой аудитории. Но самой уже было стыдновато сидеть в Lovable, когда вокруг есть гораздо более мощные штуки. Несколько месяцев назад заставила себя переехать в клод код — всё оказалось совсем не страшно. И с гитом разобралась, и деплоить научилась, и БД спокойно прикрутила. Да, чуть больше телодвижений, но по ощущениям, трачу значительно меньше итераций и когнитивной нагрузки, чтобы получить тот же результат. На выходных сделала бота, который собирает вакансии для продактов из разных источников и персонализирует их под интересы человека (нет, ну а что еще делать мне, у которой 19к продактов в канале 😁). Агрегировать и дедуплицировать вакансии из кучи тг-каналов — не проблема, я это и так знала. Но к моему удивлению, бот не развалился ни когда я заставила его парсить hh, ни когда добавила вакансии из линкедина, ни даже когда попросила искать вакансии в постах в линкедине, а не только в разделе с вакансиями. Где бот начнет разваливаться, я примерно понимаю. Когда человек хочет персонализировать выдачу под себя, он пишет свои интересы. Дальше бот прогоняет все вакансии, собранные за день, через эти интересы, отбирая релевантные. Как только людей, желающих персонализировать выдачу, станет больше ~10 (ну может, 100), наверняка бот приляжет )) Но персонализация платная, так что problems nice to have. Прежде чем кидать бота всем, хочу собрать фидбэк и на выходных сделать итерацию улучшений. Ищу 5 продактов в поиске работы, готовых потыкать бота несколько дней + поделиться фидбэком. Пишите в комменты или в лс ) — Вдруг кому пригодится: - Деплоить удобно через https://railway.com/ (спасибо, Даниэль!) - БД: https://supabase.com/ - Подтягивать данные из линкедина, hh и ещё кучи мест: https://apify.com/ - Подписка / оплата через тг: @tribute - С гитом сами разберётесь. Если что, пишите что-то вроде “Вообще хз как к тебе подключать гит, скажи что делать — я сделаю”

В мире AI-продуктов бенчмарк — это не подготовка к продуктовой работе, это и есть продуктовая работа. Короткой дороги нет. Ко мне регулярно приходят продакты, которые хотят построить своих ассистентов. И все хотят быстро. Демка правда собирается быстро. И на глаз даже кажется, что отвечает неплохо. Но первый же замер качества на нормальном датасете даёт ~50% Почему никто не хочет строить бенчмарк и эвал, даже если знает о существовании этих слов? Потому что это нудно. Собрать запросы, убедиться, что они похожи на то, что люди реально будут спрашивать (иначе вся работа в стол). Понять, что такое хороший ответ, научиться согласованно размечать ответы на хорошие и нехорошие… А что такое хороший ответ? Если девушка попросила красную помаду, и ассистент подобрал красную помаду, — это хорошо? Да вообще не факт. Может, она хотела весь вечер целоваться, не оставляя нигде следов. Откуда ж мы знаем. Узнать можно только одним способом — спросить. Так мы и строили ассистента для подбора товаров: обзвонили людей, которые недавно что-то покупали, опросили их по методологии, близкой к JTBD: что искал, в каком контексте, какого результата ждал… Ценность не в том, чтобы найти товар по запросу, а в том, чтобы решить задачу, которая за этим запросом стоит. Тогда работа ассистента распалась на две части: правильно собрать контекст с человека и правильно подобрать товар под этот контекст. Но что значит «правильно подобрать»? С помадой разобрались — не должна оставлять следов. А если «ноутбук для брата, чтобы играть в майнкрафт и делать проекты в скретче»? Я в ноутбуках не разбираюсь вообще. Для некоторых категорий нам пришлось привлекать экспертов, которые объясняли, как переводить человеческий запрос на язык фильтров и критериев подходящести. Так мы руками проделали работу ассистента на большом датасете. И именно поэтому поняли, как её автоматизировать и как проверять. Сбор бенчмарка оказался половиной всей работы над продуктом, если не больше. Всё остальное (прототипы, выбивание целевого качества, переезд на маленькие модельки…) стояло на этом фундаменте. Так что пропустить сбор бенчмарка — это как сказать "Я знаю короткую дорогу". А потом сделать крюк и пойти по навигатору )) Через 2 недели на TurboML Conf наш ML-инженер Саша Замиралов расскажет как мы научили ассистента подбирать товары. Как строили бенчмарк, итерировались, как переезжали на маленькие модельки, улучшая скорость и не теряя в качестве. Будет довольно технический доклад — приходите, если не боитесь! Рега закроется завтра: https://l.tbank.ru/turbo-ap

"Вот вырастешь, поймёшь"  Раньше я не понимала своего папу, который твердил, что стабильности не бывает, что надо быть готовой всё потерять и начинать сначала. В 20 лет мне казалось, что IT - самая надёжная сфера в мире, с которой уж точно ничего не случится. Зачем меня пугать.  Выросла. Наблюдаю, как шатает IT мир в эпоху AI ))  И естественно, думаю о своём будущем: как меняется моя профессия, какие могут быть развилки, что может быть востребовано через несколько лет.  У меня есть своя позиция, но мне нравится слушать и альтернативные, чтобы проверить, не ошибаюсь ли я. Вдруг другие люди заметили то, чего я не замечаю.  Во вторник соберёмся с Женей Одуд (CPO Jetsim) и Дашей Васяниной (Product Advisor) и подискутируем про будущее продуктовой профессии. Организовывает и модерирует Лера Розова (основательница Shanc.ai). 23 июня в 19:00 по Мск, онлайн  Нужно зарегистрироваться: https://clck.ru/3U8eyy

Я заработала 100 рублей! Помните @trybanana_bot? Это мой завайбкоженный ботик, где надо угадать слово дня, а первый угадавший загадывает слово на завтра. Я давно заметила, что людям нравится загадывать слова. В среднем это происходит за 10 минут после старта игры, а часто, вообще, за 3 минуты. Я решила попробовать это монетизировать и сделала аукцион. Любой может поставить ставку. Если твоя ставка победит, можешь загадать слово вместо победителя. Фича работает уже несколько месяцев, и вот, сегодня 🥁🥁🥁 я заработала первые 100 рублей! Конечно, гипотеза с аукционом с треском провалилась. Но это не важно. Важно, что это первая оплата в продукте, который я придумала и сделала сама. Я давно умею зарабатывать с курсов и консультаций. В чужих продуктах — тоже. А вот в своём завайбкоженном — нет. Так что радуюсь сегодня как ребёнок. А вы учитесь у меня радоваться таким мелочам ))

«Ой да я быстрее сама сделаю» Раньше я ленилась объяснять и делегировать задачки джунам, а теперь ллмкам. Надо сесть, описать нормально контекст в промпте, чтобы получить не фигню. Так и хочется написать на отвали, получить быстрый результат и самой его докрутить. В моменте бывает быстрее, но когда задачка возникает снова, всё повторяется. Суммарно тратишь больше времени на докручивание, чем можно было бы потратить на переиспользуемое решение с самого начала. Ленюсь точно не только я. Поэтому завтра буду рассказывать, как мы в Т начали системно автоматизировать рутинную продуктовую работу ллмками. И как я переиспользую этот принцип для всей своей работы. Рассказывать буду на Built by Her Summit. «Built by Her» — это комьюнити для женщин вокруг AI. Мне написала его ко-фаундер Оля: «Мы видим нехватку репрезентации девушек в общей AI и tech индустрии и хотим собирать больше классных девушек спикеров делиться своим опытом, вдохновляя других. Приходи к нам выступать». Я смогла ответить только: «Вау! У меня вообще нет времени, но я найду ))». Есть проекты, которые вызывают у меня такое уважение, что я просто не могу пройти мимо. Саммит уже завтра, но присоединиться ещё можно. Это бесплатно Регистрируйтесь: https://www.builtbyher.tech/summit

Приходите делать Таю с нами! У нас есть ваки

Константин Маркелов, вице‑президент, директор по продукту и технологиям Т‑Банка на ПМЭФ рассказал, что компания разрабатывает ИИ‑ассистента по имени Тая:

«Мы экспериментируем, делаем новые поверхности, в том числе вопросно‑ответную систему, универсального ассистента с элементами агента, который может сходить и что‑то за тебя купить. Мы его назвали Тая».

Маркелов отметил, что основная задача Таи — помогать решать жизненные вопросы, связанные с деньгами. Первым навыком станет шопинг — помощь в выборе и покупке товаров. При этом, ассистент действует на стороне клиента и не привязан к одной торговой платформе. На следующем этапе планируется внедрить учет финансового контекста при крупных покупках: доход, накопления, кредитная нагрузка и расширять спектр сценариев. @investingcorp

Замечаете, что в AI-native компаниях довольно мало продуктовых вакансий? А в тех вакансиях, что есть, часто требуют инженерные навыки. От инженеров же, наоборот, ожидают продуктовое мышление. CPO OpenAI ещё год назад сказал, что они ищут больше продуктовых инженеров, чем классических продактов. А в Lovable ожидают, что все вайбкодят и коммитят в прод: «Every single employee at Lovable expected to ship code to production». Мне стало интересно, как на это смотрят инженеры, поэтому я спросила у своего знакомого, Максима, Head of AI & Product Engineering в европейском финтехе, что он думает про развитие профессии инженеров: “Я думаю, что профессия разработчика точно будет двигаться в сторону product engineering. Раньше хорошему инженеру было достаточно качественно реализовать задачу: понять технические требования, выбрать архитектуру, написать код, покрыть тестами, задеплоить. Но сейчас AI сильно снижает стоимость реализации, и многие простые задачи можно почти полностью переложить на AI-агентов. Поэтому ценность сотрудников всё больше смещается в сторону понимания бизнеса и потребностей пользователей. Также я наблюдаю обратную тенденцию: от продакт-менеджеров требуют всё более глубокой проработки требований, и порой инженеры предлагают показать им уже завайбкоженный прототип, который они затем преобразуют в production-ready приложение. Если наблюдаемый тренд продолжится, то во многих компаниях роли продакт-менеджера и разработчика сольются в одну — product engineer. Такие сотрудники будут одновременно решать, что, зачем и как делать, а затем выкатывать фичи — от анализа пользователей и их потребностей до деплоя готового решения в прод. Разумеется, это произойдёт не единомоментно, а в некоторых компаниях разделение ролей останется очень надолго. Но если планировать свою карьеру на несколько лет вперёд, то на месте как разработчиков, так и продакт-менеджеров, я бы точно рассмотрел переход в эту роль, потому что она будет становиться всё более востребованной, а значит — менее подверженной рискам сокращения и потенциально более высокооплачиваемой”. Размышляя о будущем продактов, я пришла к похожему выводу. В мире, где стоимость разработки снижается, нужно меньше менеджеров на квадратный метр, и больше тех, кто делает. Значит, доля “делателей” будет расти. А “делатели” в этом мире — это и есть объединённая профессия, про которую пишет Максим. Это не значит, что классические продакты вообще не будут нужны. Просто их станет меньше, скоуп вырастет, работа станет сложнее. А значит, останутся сильнейшие. Условно один сильный Head of product и команда продуктовых инженеров вместо нескольких слоев иерархии. Причём подозреваю, что и Head of product может спокойно вырасти из продуктового инженера. Ну а раз уж быть нам продуктовыми инженерами, самое время качать технические скиллы, если вы еще не ) Идём дружно читать канал Макса — он как раз про то как устроена разработка в эпоху AI и какие возможности открываются в менеджменте и стартаперстве. Читать тут: @max_about_ai

Чем быстрее появятся эти люди, тем быстрее у меня вернётся время писать в канал 😅 Пост с вакансиями к нам Мы строим AI-ассистентов для B2C в Т-Банке. Не просто «прокси к чатгпт», а продукты, которые реально решают задачи пользователей. Под капотом LLM-агенты, разные модальности. Масштаб — аудитория банка и больше. Мы вложили много сил, чтобы построить в команде культуру, которая позволяет нам реально быстро двигаться. Быстро проверяем гипотезы, быстро меняем что-то в продуктах, если об этом сигнализируют данные, жёстко отсекаем лишнее. А когда находим работающее решение, вкладываемся в надёжность для масштабирования. Ищем таких же бодрых ребят, готовых врываться и помогать нам двигаться ещё быстрее: Прожект. Мы запускаем продукты с нуля, поэтому помимо классического деливери нужно думать о юридических рисках, продвижении внутри экосистемы и снаружи, стыковке десятка людей из разных команд, чтобы все двигались в одну сторону. Ищем человека, который возьмёт эту координацию на себя, поможет держать высокий темп и превращать сложный запуск в понятный и управляемый процесс. Откликнуться: https://polls.tbank.ru/s/cmoa961xe008z0dw1eyti1qsz Аналитики. Нам нужны и продуктовые, и дата-аналитики. Продуктовые отвечают за метрики бизнеса и продукта: формулируют, что мы вообще измеряем, дизайнят AB-тесты, считают эффекты, помогают команде принимать решения о том, куда двигаться дальше. Дата-аналитики отвечают за метрики модели: придумывают, как измерять качество, отвечают на вопрос, стала ли модель лучше для пользователей и продукта, находят инсайты из диалогов и гипотезы для экспериментов. В том числе ищем лида аналитики качества — человека, который выстроит этот процесс на уровне всего направления. Откликнуться: @pekaseee Продуктовый дизайнер. Ищем человека, которому тесно в рамках «нарисовать экран». Нужно проектировать новый тип взаимодействия человека с AI: не просто чат, а продукт, который решает задачу целиком. Важно уметь быстро разбираться в сложных сценариях, работать с гипотезами, погружаться не только в интерфейсы, но и в поведение модели, доверие и ощущение контроля у пользователя. Откликнуться: https://tinkoff.ru/career/friends/58n7K21Vet7 ML-инженеры. Ищем людей с опытом разработки production-ready агентных и RAG-систем, тюнинга LLM (SFT, RL) и построения ML-инфраструктуры. Нужны специалисты, которые умеют быстро проверять гипотезы, работать на всех уровнях стека — от создания бенчмарков и evaluation пайплайнов до инференса, мониторинга и выкатки моделей в прод. Важно глубокое понимание оценки качества LLM: ассесорская разметка, LLM-as-a-judge, построение систем оценки и работа с метриками. Ищем людей, которым комфортно работать в условиях неопределённости и доводить решения от эксперимента до рабочего продукта. Откликнуться: @solemn_leader Тимлид разработки. Нужен человек, который горит LLM-тематикой (пет-проекты, эксперименты, коммерческие проекты — неважно, главное чтобы по-настоящему интересовало). Умеет строить тандем с продактом и двигаться быстро. Не боится высокого темпа внутри большой компании. Из хардов: Python-стек и использование LLM в кодинге — обязательно. Собирать с нуля не придётся — нужно выстроить процесс и задать темп. Откликнуться: @voykovalexandr Если узнали друга или знакомого в одном из этих описаний, перешлите ему/ей пост. Сделаете меня чуточку счастливее ))

Ты долго считала, что вырастешь и станешь крутой, умной, добьешься успеха, получишь признание. Правда в том, что с возрастом это состояние не приходит. Оно приходит с действиями. В любом возрасте. Хочешь стать большим руководителем — не жди, что тебя заметят и назначат. Узнай, как становятся руководителями. И убедись, что тебе этого, действительно, хочется ) Если да, — учись тому, чего не хватает. Спойлер: недостаточно просто хорошо делать свою работу, нужно еще и отлично выстраивать связи, выравнивать картины мира, убеждать. Хочешь стать известной — не жди, что умные люди, чей респект тебе важен, будут читать твой блог и находить в нём что-то новое. Известность — это масштаб, а масштаб строится от потребностей широкой аудитории. То, что для одних очевидно, может для других нести ценность. Придётся выбирать: масштаб или интерес для узкой аудитории. Чтобы чего-то добиться, придется поработать с желанием быть правильной. "Маше повезло, потому что она красивая, и ей всё достаётся просто так. А Косте - потому что у него родители богатые и дали стартовый капитал. Я не такая. Я всем докажу, что можно чего-то достичь честно". Можно. Но зачем? Пока будешь кому-то что-то доказывать, Маша и Костя будут жить свою счастливую жизнь. И плевать им на мнение окружающих. Подумай, в чем твоя нечестность, и используй её. Тебе нужна энергия. И это, наверное, самый важный пункт. Ты можешь ехать на силе воле и амбициозности — этого у тебя больше, чем у нескольких людей вместе взятых. Но бесконечно так жить не получится. Придётся от чего-то отказываться. А иногда — почти от всего, если вовремя не заметить, что энергия на нуле, и продолжать вывозить по инерции. Ищи любые способы поддерживать свою энергию на высоком уровне. Люди любят тебя за это. И тебе в этом состоянии многое дается легче. Не ведись на внутреннее желание "пострадать", потому что всем тяжело. Не всегда и не обязательно должно быть тяжело — это выбор.  Верь в себя, всё получится. И с днём рождения ❤️

Опус, что ты со мной делаешь Пытаюсь системно прокачать навык ведения переговоров. Как доносить свою позицию людям с другой картиной мира, слышать их, и находить решения, в которых выигрывают обе стороны. Научиться вести переговоры (для меня) сложнее, чем прокачать харды. Как и любой навык, переговоры качаются на практике, — одной теории недостаточно. Вот только, чтобы прокачать хардовый навык, ты садишься дома и делаешь задачки. А тут единственный способ практиковаться — ошибаться на людях. В идеале ещё и разбирать ошибки с кем-то, кто шарит. Раньше у меня была возможность делать это в клубе по переговорам, но мне всегда было сложно косячить на глазах у кучи людей. Ещё и тех, чьё мнение не безразлично. Ещё и разбирать ошибки публично. Несколько раз начинала и бросала, потому что не вывозила давление. Спасибо нашему времени, в котором существует Opus 4.6. Закидываю ему подробный контекст; разбираю, у кого какие картины мира и интересы; что я сказала; как на это отреагировали; почему не сработало и как можно было иначе. Сразу прошу войти в режим симулятора: он дает ситуацию, я отвечаю, он разбирает и дает несколько раз скорректировать ответ, потом показывает свой. А ещё я попросила его запомнить, что мне важно прокачать этот навык, и теперь он во всех диалогах замечает, если я снова скатываюсь в привычные паттерны. Как же это хорошо! И в отличие от гпт он не скатывается в "ты ЛУЧШАЯ, твоя позиция супер”. Работает с фактами и логикой. Оценка субъективная, но разница ощущается. Хотела бы, чтобы за этот пост мне заплатили, но хах — где я должна жить для этого ))

Команда выкатила бомбу. Продактов на рынке полно. А вот тех, кто умеет делать AI/ML продукты — мало. Потому что мест, где это вообще делают, тоже немного. Мы делаем. Умеем. И решили научить. Бесплатный курс для PM’ов, которые хотят стать AI/ML продакт менеджерами. Формат stage-gate на реальных кейсах — проходишь полный цикл от постановки задачи до запуска, как в настоящем продукте.

ProdUP: премия для продактов, дизайнеров и маркетологов Я так долго прокрастинировала этот пост, что ради меня перенесли дедлайн подачи заявки. Ладно, не ради меня, но дедлайн правда перенесли — теперь до 20 марта )) Прокрастинировала, потому что хотелось написать крутой анонс. Не придумала как, поэтому просто расскажу, почему я в это вписалась. У меня есть личная боль: в индустрии много сильных людей, которые делают крутые продукты, но о них никто не знает. Они не ведут каналы, не ходят на конфы, не пишут статьи. Просто работают. А знают все тех, кто умеет про себя рассказывать. И мне кажется, первые заслуживают признания не меньше вторых. Надя Авданина создала премию, которая может это исправить. Надя моя давняя знакомая, ей можно доверять: у неё 20+ лет опыта в финтехе, она CPO APIBank и со-основатель AlfaLab в Альфа-Банке. И просто классный человек ) Подать заявку можно через бота @produp_bot — займёт 15 минут Подробности и небольшое интервью со мной про премию в канале: @proproduct_prize Подавайте себя или того самого коллегу, который классный, но сам никогда не подастся 🌟

Yet another huinya Случайно запланировали 2 параллельные инициативы в один и тот же ресурс разработки? Юристы не согласовывают критичный функционал перед релизом? Новый ключевой стейкхолдер предлагает переделать только что переделанную стратегию? Yet another huinya. Не такое вывозили — и это вывезем. В детстве я вообще не понимала смысл эмоциональной реакции: “Проблема уже есть. Расстраиваться — не поможет. Надо просто решить проблему”. Сейчас я, конечно, понимаю, что эмоции важны, но они всё ещё не связаны с решением проблемы. Два процесса могут существовать параллельно: (1) да грустно и ебано, (2) давай придумаем варианты решений, пробуем первое по приоритету, а если не получается - пробуем другое. Мне недавно дали фидбэк: “Ты всегда спокойна. Даже если происходит какая-то дичь, и все переживают, ты остаешься устойчивой и рациональной”. Мне было так приятно! На самом деле, я очень эмоциональна. Внутри часто происходит мыслительная буря. Но мне нравится, что это стало меньше просачиваться наружу. Тут как с детьми: ребёнок упал, и ты испугалась, — он тоже испугался и заплакал. Ты спокойна — он встаёт и идёт дальше. Спокойствие — это не отсутствие эмоций. Это выбор не заражать ими других. Так что в следующий раз, когда всё пойдёт по одному месту — yet another huinya. Разберёмся.

Классные ребята объединились и организовали конференцию про применение AI в продукте и бизнесе. Мне понравился состав спикеров и сами доклады. Поэтому я тоже вписалась. • Первый день: продукт и стратегия. P&L, юнит-экономика, оптимизация ФОТ и стратегия выживания продукта. • Второй день: маркетинг, рост и экзекьюшн. Генерация контента, дистрибуция, сбор продуктов для автоматизации своей работы без разработчика. Я делаю воркшоп про метрики: как не упороться в метрики качества и быстрее проверить, будут ли расти продуктовые от LLM-фичи (retention, CR и вот то всё). Мы на эти грабли наступали — надеюсь, после моего воркшопа вы не будете. Полная программа: https://www.ai-pnl.com 19 и 20 февраля, онлайн Стоимость: подписка на каналы спикеров 🦔 Регистрация в боте

Опыт, который стоил мне 350€ Я хотела в одиночку завайбкодить и запустить мини-продукт. Критерий был один: продукт должен иметь потенциал 100+ пользователей и ретеншн — так интереснее. Случился банан и бесценный опыт. Наслаждайтесь 😌 Дропнула базу в 500+ пользователей — разделила тест и прод Как только пользователей стало больше 100, я поняла, что не могу тестить изменения на проде — в процессе что-то перестаёт работать, и это портит людям игру. Я быстро дошла до тестового бота, а вот разделить базы даных додумалась только после того, как дропнула продовую )) Положила банан за 10 секунд — сделала кэши Кто играл, наверняка, замечал, как банан лежал. Дело было в лимитах. В Lovable есть встроенная интеграция с ллм. Это удобно, но у них лимит ~50 запросов в минуту. Когда я сделала генерацию слов-подсказок в онлайне, у меня использовалось 11 запросов к ллм на каждую из них. Нехитрая математика подскажет вам, от какого количества пользователей банан умирал. Позже я пофиксила это кэшами и прогревом кэшей на завтра, но ачивку “Положить банан за 10 секунд” получила Уговорила себя закрыть техдолг Добавлять фичи мне нравилось, а вот убирать то, что я больше не использовала, — лень. Но чем дольше так продолжалось, тем сильнее тупил банан. Пришлось возвращать долги: • Сгенерила документацию и попросила лавбл смотреть в неё, когда добавляла большие фичи. Так он меньше терял места, куда нужно внести изменения • Попросила написать тесты, когда задолбалась играть в тестировщика • Нашла на реддите промпт для оптимизации проекта и попросила найти всё, что можно удалить / упростить / из-за чего проект может развалиться Итог — Minimum Lovable Product в Lovable. Запустить в соло не так сложно, как кажется. Наоборот, весело и затягивает. Но проверять гипотезы стоит быстрее. До того, как закончатся деньги, отпуск или развалится продукт.