Рынок – ложь
Продукт начнётся где закончится его контроль
Роадмэп нужно писать карандашом

Продукт – привычка
Всё, что ты не делаешь, тоже создаёт продукт
Отказ – ещё одно признание в любви тому, что есть

Всё, что собрано с любовью, мы не умеем Это измерять

Метрики – тени разных сторон продукта
Интуиция – то, что ты ещё не знаешь как назвать

Лучшее случится там, где нет гипотез
Рост – побочный эффект Смысла
Улучшать продукт – углублять возвышая Смыслы
Лучший интерфейс – тот, что забыли
Твои конкуренты – зеркало тебя

Высокий темп работы всех заставляет торопиться с ерундой
Скука – знак, что ты делаешь чуж(д)ое

Думай в настоящем будущим, всегда
Действуй тем, за что не надо извиняться никогда

Юзер, который не понял продукт – ты, который сам себя ещё не осознал

Построй себя, потом команду, лишь затем продукт

Мы знаем больше, чем нам кажется, и способны на больше, о чём мы думаем.

Всё в паузах меж мыслей

Вселенная умнее всех

Услышь Её в себе

Сентябрьский дайджест продактов то, чем кажется

– Вы лучше 92% людей
– Про структуры и системы
– Психологическая собственность
– Ответственность за фичу

– Определение продуктового чутья
– Потрясающий дискавери воркфлоу
– Крючки от Duolingo, Nike и Amazon
– Мне нравится ничего не понимать

– Менеджеры – вымирающий вид
– Контекст как конкурентное преимущество
– Скорость бесплатна, мышление – нет
– Площадь удачи

– Царь метрика
– Как не обмануться метриками
– Что проверять на малом трафике
– Что внутри продуктовых кейсов банков

– Вам знакома боль?
– Анатомия выбора
– Как мы тестируем гипотезы
– Эффективное управление

– Психология UX
– UX в «Место встречи изменить нельзя»
– Интерфейс когнитивно перегружен
– Cleaning Up After AI
– Смена парадигмы интерфейсов

– Встречи эмпатии
– Воздух в календаре
– Самый эффективный формат митинга
– Причины там, где их нет

– Корпоративная философия
– Преступная толпа
– ПОСЛУШАЙ

«Две вещи наполняют душу всегда новым и все усиливающимся изумлением и благоговением, чем чаще и продолжительнее мы размышляем о них, — это звёздное небо надо мной и моральный закон во мне»

Никто не хочет быть пользователем. Каждый хочет быть Кем-То.

Люди сканируют продукт, ища глазами место-где-можно-узнать-себя. Продукт должен показать дорогу, что уже была.

Продукт способен/может/должен стать человеко-днём. Незаметность продукта – высшее присутствие в нём.

Люди приходят в продукт со своим пониманием за пониманием. Чувствуй. Понимание.

Люди заходят в продукт, чтобы НЕ делать главное. Твой настоящий конкурент друг – то, что он избегает.

Мозг привык беречь силы для того, что он считает важным. Если пользователь он не сделал Х, значит Х не стал был для него важным.

Пользователи сопротивляются изменениям в продукте, потому что мозг сопротивляется потере привычных лёгких ориентиров.

Пользователь исчезает из продукта когда он доходит до цели, либо когда мозг перестаёт чувствовать себя комфортно.

Юзер мозг всегда возвращается туда, где ему однажды стало легче. Поведение – лишь его следы

Человек пользуется продуктом любой вещью так, как видел это у других. Мозг подражает жестам раньше, чем понимает Смысл.

Всех объединяет не продукт, а общее ощущение тайны в нём. Недосказанность в продукте держит дольше, чем ответ.

Всё, что было взято/дано вами силой, всегда вернётся пустотой.

Как вести журнал ошибочных решений в команде: от простого к сложному

Цель журнала в том, чтобы фиксировать и показывать паттерны ваших ошибок на всём протяжении изменяющейся жизни а) продукта; б) команды и устранять именно их (паттерны-причины), которые создают следствия (ошибки).

– Тегируйте каждую запись по типу ошибки: неверные изначальные данные, неправильная оценка, спешка, избегание конфликта, и т.п. причины. Анализируйте ошибки, ищите повторы, устраняйте причины ошибок, чтобы не лечить следствие ошибок каждый раз.

Разделяйте плохое решение и плохой исход

Четыре разных типа задач: хорошее решение и хороший исход / хорошее и плохой исход / плохое решение, но хороший исход / плохое решение и плохой исход.

Самый недооценённый тип: «плохое решение / хороший исход», при правильном заполнении и поиске тех самых причин, в таких идеях спрятан ключ как вам прийти к самым успешным решениям.

Пишите «пре-мортемЫ» заранее, а потом сравнивайте с настоящей причиной. Помогает подложить ту самую соломку где надо, знаю команду, в которой есть чел с отдельной ролью именно под это.

«Мы ожидаем изменение метрики на X%, уверенность в этом 70%». Это два разных ощущения, понимание их помогает калибровать общее ощущение вашей реальности

– Обогащайте пост-контекст принятого ранее ошибочного решения отдельным полем «Что мы проигнорировали / не заметили / поняли не так» + состояние, в котором принимаете решения: стресс, дедлайн, кто был в комнате, какой информации не хватало.

Фиксируйте, какие данные вы не стали собирать и почему

Потому что уже через полгода каждая ошибка вспоминается как очевидная, а состояние и условия в которых она возникла забываются. Так, спустя время, ошибку можно легко приписать глупости, хотя причина в была условиях (ошибка после ошибки – точно глупость).

Записывайте, какую историю вы рассказали о решении с ошибкой (совет на будущее из прошлого: старайтесь избегать одной яркой истории)

– Самое полезное поле: «первые звоночки или первый момент, когда мы заметили/могли заметить ошибку». Ловите самые ранние сигналы ошибок. И эти сигналы могут приходить ощущениями ещё на стадии планирования (и даже раньше).

– Второе по полезности поле: «что мы защищали»: утверждённый ранее родмэп, упрямство, личное авторство, бюджет, обещание СЕО/инвесторам, красивую историю-презу. Ошибки держится на подобном, пойми на чём именно.

– Добавьте поле «Чья это была ошибка: человек / процесс / Система». Люди – без имён, это не поиск виноватых! Видя как ошибка живет на каждом из этапов, вы сможете лучше видеть слабые и сильные места в командных и продуктовых процессах и понимать, как на них влиять.

Ещё одно недооцененное поле «Кто возражал и чем закончилось» для фиксации возражений которые вы систематически игнорите и недослушиваете (почему?).

Часто, те кто возражают это: 1) люди с низким статусом в команде; 2) те, кто говорит осторожно; 3) тот, кто говорит самую больную правду и именно они часто оказываются правы. Ещё раз – без имён!

– История побочных эффектов ошибок – то, что решение сломало в соседних фичах/механиках/процессах/метриках. Помогает видеть и лучше понимать связи внутри продукта.

– Ведите журнал и по ошибкам конкурентов, это а) чужие; б) бесплатные уроки, и они могут делают вас лучше, чем собственные провалы, потому что в них нет эго, которое защищается.

– Статус: «ошибка признана / решение пересмотрено / отменено» превращает журнал из архива в рабочий инструмент.

Раз в год перечитывайте журнал и ищи решение, которое тогда казалось ошибкой, а теперь нет (или наоборот). Время переворачивает оценки чаще, чем кажется и является лучшим лекарством от уверенности в собственных суждениях (о времени).

Будьте абсолютно честны, только так этот журнал будет работать. Честность в том, чтобы записывать даже те ошибки, которые страшно/некомфортно признавать.

Свежий взгляд в журнал продукт возвращает честность.

Spend ten minutes every day deliberately writing down what you got wrong. Not journaling about ego gratitude lists, but a f***ing. daily. error. log.

Как использовать AI-агентов в продуктовой работе не для отдельных задач, а для целых рабочих процессов?

27 октября у MLinside стартует курс «AI-агенты для продактов».

Курс научит проходить весь продуктовый цикл с AI: от исследований и гипотез до объемных читаемых PRD, метрик и аналитики, и безопасно автоматизировать рутину в корпоративной среде. На выходе — надежные AI-агенты, меньше ручной работы и понимание, как внедрять их так, чтобы получать предсказуемый результат.

На курсе вы:️

– настроите AI-экзоскелет продакта для работы с бэклогом, статусами, файлами и другими регулярными задачами;

– разберётесь, как работать с объёмными PRD, требованиями и ТЗ: передавать агенту достаточно контекста, сохранять логику между разделами и получать текст, который не придётся переписывать с нуля;

– научитесь встраивать AI в корпоративную среду: ограничивать доступ агентов к данным и инструментам, защищать чувствительную информацию и соблюдать требования ИБ, не триггеря безопасников;

– соберёте workflow для research и discovery — от поиска и анализа контекста до ICP, конкурентов и УТП;

– подготовите материалы для стейкхолдеров и проведёте репетицию переговоров с агентом в роли скептика.
После занятий у вас останутся готовые workflow и артефакты, которые можно адаптировать под свои задачи.

Курс подойдёт действующим продактам, а также аналитикам и инженерам, которые хотят использовать AI в продуктовой работе или перейти в продуктовую роль.

Преподаватели — практики из Avito, МТС, Typeform, Beeline Cloud, MWS Fintech и других компаний.

Старт — 27 октября
7 онлайн-занятий по 1,5 часа, 9 недель
Стоимость — 75,000 рублей, есть рассрочка
Текущая цена действует до 15 октября

👉 Зарегистрироваться на вебинар

А если хотите понять, когда AI-агент действительно окупается, 15 октября в 19:30 МСК приходите на вебинар с Максимом Шаланкиным, ML Team Lead в Big Data МТС Web Services и одним из авторов курса. На живом кейсе Максим разберет экономику AI-агента: сколько стоит его работа, когда автоматизация начинает окупаться и в каких случаях задачу выгоднее оставить человеку.

Подробнее о программе курса и условиях участия — на сайте. Там же можно оставить заявку на обучение или получить консультацию менеджера.

Воттаквот в эпоху ИИ на замену легендарным "2 пиццам" пришли "2 куска пиццы".

(Учитывая размеры пиццы в США, вполне логично 🍕🍕)

Чем больше ты узнаёшь о рынке, тем меньше ты узнаёшь о пользователе и тем больше ты забываешь о нём

Продукт – гипотеза о том, кем люди хотят стать
Ты строишь то, что им дано познать
Фичи – самомнение природы человека
Пользователь всегда покупает страх

Смелость команды – смелость максимально неудобного вопроса. Сила её в том, чтоб этот голос не молчал

Любой родмэп однажды станет клеткой
Неопределённость – ключ и материал
Ясность = нет страха тишины и пустоты
Всё, что строишь – то кем ты был и стал

Лучший фидбэк неприятен
Лучшая фича – та, что никто не ожидал
Великий продукт возвращает, не забирая время/силу
Вашей команде вообще не нужен план

Не верь тому, кто всячески во всём всегда уверен
Будь ближе к тем, кто может подвести к неправоте
Логики и откровений щит команде в руки вверен
Свет Истины блистает в сердце и душе

reddit: Отказ от кофеина спас меня и мою карьеру

Как и половина участников сабреддита r/decaf, я работаю разработчиком. Раньше кофеин мне очень помогал, особенно во время написания кода.

Я просыпался, готовил себе очень крепкий кофе из робусты, надевал наушники и садился за работу. Кофеин погружал меня в состояние глубокой, «туннельной» концентрации: я полностью уходил в код, строчка за строчкой, целиком сосредоточившись на процессе.

Всё шло отлично. Но индустрия разработки ПО стремительно изменилась с ИИ

В январе этого года наша компания перешла на рабочий процесс, основанный на использовании ИИ-агентов. Вместо того чтобы писать код вручную (что мне, кстати, нравилось), нас обязали использовать ИИ.

Казалось бы, это должно было упростить мне жизнь, но на деле всё стало в 1000 раз хуже. Вместо того чтобы спокойно писать код, погрузившись в задачу, мне пришлось управлять десятком ИИ-агентов, работающих параллельно.

Моя работа превратилась из написания кода и размышлений в терминах программирования в своего рода менеджмент: я должен был постоянно составлять и отправлять промпты для нескольких агентов (мы использовали Claude Code), работающих одновременно.

Это было просто невыносимо, особенно под воздействием кофеина. Я быстро терял нить: кто чем занят, какой агент над чем работает, что нужно делать дальше и так далее

Короче говоря, спустя примерно четыре месяца такой работы с ИИ-агентами я выгорел дотла.

Когда координируешь целую «армию» ИИ-агентов, тебе приходится постоянно держать в голове общую картину проекта. Нужно понимать конечную цель, разбивать её на отдельные задачи (промпты) для каждого агента, а затем следить за прогрессом каждого из них, отслеживать возникающие проблемы, ошибки и всё то, на что они «жалуются».

Месяц назад я решил отказаться от кофеина, потому что почувствовал: он лишь ускоряет моё выгорание. И, к моему удивлению, координировать агентов без кофеина оказалось в 10,000 раз проще.

Кофеин загоняет тебя в своего рода «туннель», где ты видишь только то, что прямо перед носом, но при этом полностью теряешь способность взглянуть на проект с высоты птичьего полёта.

И поскольку вы слишком сильно фокусируетесь на отдельных деталях, вы упускаете из виду общую картину — а ведь именно она критически важна, когда у вас есть целый парк ИИ-агентов, генерирующих для вас код.

В общем, если в этой группе есть другие разработчики МЕНЕДЖЕРЫ, которые чувствуют себя выгоревшими из-за того, что целыми днями пялятся в пять или более одновременно запущенных экземпляров Claude Code командных задач и процессов, попробуйте отказаться от кофеина. Просто попробуйте.

– 🍵🙏 Gaba Oolung

В готовой чашке кофе кофеина обычно в 2–3 раза больше, чем в зеленом чае, потому что на порцию кофе берут около 7–10 г зерен, а на чай — всего 1,5–2 г листьев. В стандартной чашке кофе (240 мл) содержится около 96 мг кофеина, а в зеленом чае того же объема — около 29

+ В зеленом чае кофеин работает мягче. Это происходит благодаря аминокислоте L-теанину, которая замедляет всасывание кофеина и дает эффект спокойной бодрости без резких скачков пульса и тревожности, характерных для кофе

+ в некоторых сортах чая, например Габа Улун, есть ГАМК, который выступает натуральным природным нейромедиатором центральной нервной системы, который помогает снимать излишнее нервное напряжение и тревожность.

А кофе работает по простому принципу: отключить чувство усталости. А это чувство, как чувство боли очень важно для человека иначе он может сильно уйти в минус, так что на восстановление уйдет куча времени или даже получить травму, которую уже не восстановить. Отключать защитные механизмы каждый день - это путь в некуда (с) Апанас, привет

– Выгорание это не про работу

Как продакту писать лучшие тех задания на свете или Вайбкодинг глазами продакта: часть 5 (короткая)

Раньше я с умным видом писал тех задание в клоде и передавал его в code, получалось норм, но не шик, и приходилось часто фиксить галлюцинации сидеть в режиме плана и обсуждать в claude code наше общее понимание механики фич вместо того, чтобы спокойно пить зелёный чай и созерцать комбобулэйтинг.

Вместо этого пришёл к более удобному и привычному для реальности процессу:

1. Тех задание в обычном чате с Claude.

1. В этом же чате с Claude начинаешь собирать и тестить на его основе html прототип проекта/фичи со всеми правками и хотелками.

2. И в этом же чате на основе твоих тестов прототипа правите и обогащаете с ИИ тех задание. Внесли правку - записали в тз. Шаг за шагом, правку за правкой, вы пишите тз.

На этом этапе ты и ИИ видите всё перед глазами, тестите руками и обсуждаете всё на основе UX/UI, а не на пальцах и кода как это в claude code.

3. И только после этого отдаёшь расширенное таким образом тех задание (и html-прототип) в Claude Code.

В итоге, Code получает максимально релевантное и детализированное тех. задание на основе: а) заранее доработанного, отфикшенного и оттесченного UX; б) уже работающего прототипа и дизайна фичи/продукта. Шик!

– Me on a Friday, clicking "Yes" to everything in Claude with a serious look, without even reading what it says

Ахахахаха, а вот и сегодняшнее приветствие-ответка от Claude подоспели!!!

Всем пятницы спокойных выходных!

🍵😌