Август без феста — лето на ветер. В музее-заповеднике «Коломенское» пройдет ИТ-пикник для опытных специалистов.

В программе:

— Лекции топов индустрии. Обсудим разные темы: от R&D и аналитики до продуктового менеджмента и научпопа.

— Интерактивы, квесты, мастер-классы, робототехника и VR, карьерная и ИТ‑лаборатории.

— Общение, знакомства и выступления известных артистов.

Захватите друзей, семью и коллег — развлечения найдутся для каждого. По одному билету можно взять +1 взрослого и до двух детей.

Подробности и билеты — на сайте ИТ-пикника

Продуктовые промпты-вопросы для ИИ (но лучше бы найти ответы самому)

"Сравни UX-механики нашего приложения с опытом игры в . Что можно позаимствовать и интегрировать и чем это будет полезно для 1) продукта; 2) пользователя?"

"Какую механику нашего приложения мы можем интегрировать в свободное время пользователя когда он ? Как тогда наше приложение может изменить поведение пользователя?"

"Назови три момента, когда пользователи должны ПОКИНУТЬ наш продукт и перейти в реальную жизнь. Как сделать эти переходы частью его пользовательского опыта? Можем ли мы захватить эти привычки и встроить их в них наш продукт естественным образом? Как?"

"Какие промежуточные достижения пользователя (его мини-JTBD) мы можем усилить и развивать в нашем приложении в новые проблемы-решения/функции? Зачем и для чего нам это делать?"

"Какую 'эмоциональную работу' для пользователя выполняет наш продукт помимо основной функции?".

"В каких ситуациях/времени/обстановке пользователи нашего приложения могут вести себя по-разному/иначе? Мы можем это использовать? Как?".

"Какие 'хорошие проблемы' мы можем создать с нуля и далее предложить к решению в нашем продукте для пользователей?".

"Какие действия могут выполнять самые лояльные пользователи, которые НЕ делают остальные? Найди три неочевидных паттерна поведения".

"В какой момент пользователь нашего продукта может задуматься/думает об удалении приложения? Как нам преуменьшить этот риск?".

"Наш продукт не может конкурировать с конкурентом из-за <его преимущества>. Что нам можно использовать в противовес и сделать нашим ответным конкурентным преимуществом?"

Не торопись с ответами ИИ, вначале поищите их с командой сами 🤷‍♂️

Если ты хочешь, чтобы ИИ понимала тебя лучше/точнее — учи её своим паттернам мышления и окружающему ТЕБЯ и продукт контексту.

Пример: "Я интроверт-аналитик, предпочитаю структурированный подход к решению проблем. Всегда начинаю с декомпозиции задачи на части, затем ищу паттерны и связи. Работаю в финтехе, где критична точность данных. Нужно разработать стратегию внедрения фичи [features] в [product]."

Хороший промпт — это ясное позиционирование смысла, который нужно: 1) уточнить; 2) донести; 3) проверить.

Пример: "Мне нужно уточнить различия между [1] и [2] и проверить правильность [3] через [4]."

— Проси обрабатывать ИИ твои промпты не буквально, а через расширенные ассоциации, синонимы, косвенные формулировки, контексты и пересечения. Рисуй машине полную картину — роли, цели, ограничения, предыдущий опыт.

Пример: "Анализируй мою задачу [task] не прямолинейно. Учитывай [1], [2], [3], [4], [5]."

Настраивай взаимопонимание с ИИ

– Наговаривая промпты голосом (и растекаясь мыслями по воде) ты снова даёшь ИИ больше контекста. Больше контекста – больше взаимпонимания.

Пример: бла-бла-бла

– Развивай взаимопонимание через диалог позволяя мыслям и конктексту развиваться естественно и поэтапно в разговоре.

Требуй у ИИ Баланса

– ИИ запрограммированна поддакивать находить ответ на любой твой запрос, поэтому ВСЕГДА проси ИИ отвечать альтернативными точками зрения, ограничениями, потенциальными проблемами.

Пример: "Начнем с общего понимания проблемы. Я опишу ситуацию, ты задашь Х уточняющих вопросов и мы постепенно углубимся в детали, чтобы найти решение."

Вы оба должны понимать, когда ответ ИИ сработает и когда не сработает.

– Проси ИИ отделять наблюдения от интерпретаций и четко маркировать что является наблюдаемыми данными, а что — выводами и предположениями.

Пример: "При анализе [task] четко разграничь: что показывают сырые данные (наблюдения), а что является твоими выводами и предположениями о возможных причинах."

Пример: "Кроме твоих рекомендаций, обязательно приведи 2-3 альтернативных подхода, потенциальные риски каждого решения и ситуации, когда всё может не сработать. Покажи противоположные интерпретации тех же данных, ограничения твоего анализа и факторы, которые могут изменить выводы."

Запрашивай. Пошаговую. Логику.

– Думай сам и заставь ИИ думать на шаг(и) вперёд её ответов.

"Что нам делать дальше с этим? / Как нам это использовать? / Что нам это даст?"

– ИИ тупит? Проси её указывать свой уровень уверенности в ответах, где информация может быть неполной или устаревшей.

"Оцени свою уверенность в каждом прогнозе от 1 до 10, укажи где информация может быть неполной, и сама найди самые слабые места в своих ответах."

Хотите управлять цифровой трансформацией?

Курс «Enterprise Architect» от OTUS это:

– программа с методиками MBA;

– современные инструменты TOGAF и Archimate;

– живые лекции в онлайн-формате.

На курсе вы научитесь создавать стратегии, принимать технологические решения и планировать развитие продукта и бизнеса.

👉 Пройти короткий тест для доступа к курсу и скидкам

По завершении обучения выдаётся диплом, который ценят ведущие российские IT-компании. Реклама. ООО «Отус онлайн-образование»

Думайте как Стив

1. Думайте брутально. Не нужно быть подлым, просто будьте предельно честны, и вы сэкономите время всем.

2. Думайте скромно. Небольшие группы умных людей добиваются лучших результатов, более высокой эффективности и сильного морального духа.

3. Думайте минималистично. Помните, что море вариантов — это совсем не выбор.

4. Думайте динамично. Слишком много времени на всё и вот вы уже провоцируете новые мнения и больше возможностей для того, чтобы ваши собственные идеи были уничтожены.

5. Думайте образно. Какие бы презентации вы ни делали, какие бы продукты ни продавали, кого бы вы ни пытались убедить — никогда не забывайте о силе изображения, способного воодушевить вашу аудиторию.

6. Думайте фразово. Слова имеют силу, но больше слов не делают их сильнее — они просто сбивают с толку.

7. Думайте человечно. Не бойтесь выйти за рамки цифр и таблиц и позвольте своему сердцу высказаться в этом вопросе.

8. Думайте непринужденно. Строгие совещания и формализованные презентации могут передавать информацию от человека к человеку, но они не вдохновляют и не сплачивают команду.

9. Думайте о войне. Помните: когда жизнь вашей идеи на кону, последнее, чего вы хотите — это честная борьба. Используйте все доступные средства.

10. Думайте скептически. Если и была область, в которой Стив Джобс заслуженно имел звание самого невыносимого человека, то это она.

Понедельник – день для резонаций

Продактов с продуктом, разрабов с кодом, дизов с их UI'ем. Команд с командами, хедов между отделами, отделов с департаментом, его – с начальством сверху.

Ты чувствуешь? Все ловят общие частоты, пытаясь срезонировать их в унисон друг с другом, и лишь потом с реальностью-продуктом-рынком.

Но дело в том, что... надо всё наоборот.

Описанное выше – про синхронизацию. Она про связь уже неактуальных/старых данных.

Всеобщий резонанс с клиентом – то, что всех и всё объединяет.

Всем мягких амплитуд, воздействий, резонаций на неделе!

💬🧠💬

Создаете продукт на базе AI? Пора показать его рынку!

Открыт приём заявок на Startup Summit Awards — технологическую премию Сбера и Правительства Москвы.

Если ваше технологическое решение основано на технологиях искусственного интеллекта и приносит реальную ценность пользователям — подавайте заявку в номинацию «Лучшее решение с AI».

Это шанс:
✔️получить признание экспертов и лидеров венчурного рынка
✔️прокачать узнаваемость среди клиентов и инвесторов
✔️выиграть призы от партнёров 

Церемония награждения состоится в октябре на сцене Moscow Startup Summit, международной конференции по технологическому предпринимательству и инновациям.

Участие бесплатное. Подать заявку можно до 15 августа.

Все подробности и анкета — по ссылке.

Не упусти шанс — твой стартап должен быть среди лучших!

Разработчик использовал Claude для проверки гипотезы за 10 минут, сканируя Reddit на предмет жалоб. Результат: первый клиент через 2 недели, MRR $2,3K

Вот что он сделал: в Claude он активировал опцию исследования, а затем попросил её просмотреть реальный пользовательский контент — обсуждения на Reddit, ответы на Quora, в общем, везде, где люди на что-то жалуются.

Claude вернулась с безумным трёхстраничным анализом. Реальные цитаты продавцов, которые жаловались на то, что их шаблоны ужасны, что ручная персонализация занимает целую вечность, что их показатели ответов низкие и т.п.

Затем он попросил её оценить возможности по шкале от 1 до 10 на основе спроса и конкуренции. Получив 8,5 баллов с убедительным обоснованием того, почему существует такой разрыв на рынке.

Этого было достаточно, чтобы он принял решение запилить introwarm.com, потому что ИИ использовала в качестве источника данных исследования пользовательские данные (UGC), а не свои знания.

Его промпт:

You are my personal market research assistant. I'm a solo developer, fully bootstrapped, building B2B or prosumer SaaS tools with a strict infrastructure budget of $200/month or less. No big team, no venture capital, just me coding and deploying.

Your job is to scan the web for current, real pain points that users, developers, or small businesses are struggling with. You can look in forums (Reddit, Hacker News, Indie Hackers, Twitter/X, GitHub issues, niche Discords, Quora), reviews, blog comments, etc.

My main goal is to scale a product from $0 to $10k month and see how it goes from there.

For each opportunity you surface, break it down like this:
1. Pain Point: Describe the real-world problem or complaint users are having.
2. Target Audience: Who is having this problem? Be specific.
3. Why It Hurts: Explain why this problem matters or costs them time, money, or peace of mind.
4. Tool Idea: Suggest a simple SaaS or tool I could build to solve it, considering my constraints:
- Solo dev
- <$200/month infra
- MVP in ~2 weeks
5. Monetization Potential: Explain how it could realistically make money (subscription, pay-per-use, etc.)
6. Bonus: If applicable, mention existing solutions and what sucks about them (pricing, UX, complexity, etc.)

Keep the tone direct, no fluff, and prioritize practicality over theory. Focus on problems people are actively complaining about, not abstract trends or "maybe someday" ideas.

Урок: ищите отклики пользователей в интернете, синтезируйте их с помощью ИИ, и разрабатывайте продукты для решения реальных проблем.

Идеальная проверка гипотез не нужна 😎

Как расставлять приоритеты в отношении технического долга (фреймворк RAMZES)

Тех. долг — это либо тормоз, либо катализатор роста в продукте

Вот 7 критериев, которые удачно образуют мнемонику «RAMESES» (в честь Рамсеса II, величайшего строителя городов, храмов и памятников в своей династии), через которые можно оценивать тех. долг в разрезе фич и продуктовых метрик:

R: Надёжность
A: Доступность
M: Поддерживаемость
E: Эффективность
S: Масштабируемость
E: Расширяемость
S: Безопасность

Надёжность

Пользователи могут не возвращаться не потому что продукт/механики не зацепили их, а просто потому что устали перезагружать апп из-за ошибок.

Смотри на то, как сбои в фиче/коде/архитектуре влияют на ретеншн в продукте.

Доступность

Работает ли система, когда она реально нужна? Резервные копии, восстановление после сбоя, zero-downtime деплой — всё это база в 21 веке.

Поддерживаемость

Если разрабы боятся трогать кусок кода/фичи, потому что “оно древнее и всё сломается” — это не техдолг, это уже тех. токсичность.

Чем дольше игнорировать такой тех. долг — тем дороже каждый последующий релиз.

Эффективность

Время отклика и отзывчивость Системы напрямую влияют на восприятие продуктовой ценности.

Медленные системы = непонимание статуса действия = недоверие к качеству = меньшая конверсия.

Масштабируемость

Сегодня вы держите нагрузку в 1К юзеров. Завтра приходит 10К — и всё снова зависает. Ошибки в 1% звучат не страшно, пока этот 1% не превращается в тысячи человек, которым тех. долг ломает пользовательский опыт.

Готовьте архитектуру к росту до того, как этот рост произойдёт.

Расширяемость

Насколько легко встраивать новые фичи в продукт? И если каждая новая фича это боль и слёзы для разрабов, то ты и продукт уже давно в ловушке тех. долга.

Хорошая архитектура Системы = быстрое время вывода на рынок (TTM) = нечестное конкурентное преимущество.

Безопасность

Если ты не думаешь о безопасности (уязвисмости из-за тех. долга) — о ней подумают за тебя.

Утечка данных = потерянные навсегда клиенты (деньги).

Как работать с фреймоврком

Вместо того, чтобы складывать техдолг в бэклог кучей... кхм... задач, разложи их по этим категориям и оцени по:

🔥 – горит
❗️ – критичное
👌 – пока не трогать

Далее, пройдись по каждой задаче и задай честный вопрос:

"Это, вообще, нормально?"