Понедельник – день команды
Но привычка зайти в спейс/слак и первым делом сказать/написать:
"Я на совещения наверх, все вопросы после обеда",
почему-то чаще берёт верх, чем начать неделю с вопроса:
"Привет. Как дела, как выходные?"
и дождаться на него ответа.
Ловушка первого в том, что отложенные вопросы команды к обеду понедельника могут остыть и потерять самое ценное, что даёт заряд и силы на всю неделю – свой вкус, питательность, пользу и актуальность.
И спроси потом хоть 5 раз в течение недели "приветкакдела", это будет уже не то(рт).
Секретный ингредиент второго – в доверии, открытости и поддержке через готовность отказаться от тех самых высоких совещаний ради обсуждения вопросов и возможных проблем (или общей радости их отсутствия) с командой.
Ведь это именно то, что питает команду всю неделю.
– Привет. Как дела, как выходные?
🥞🫖
Но привычка зайти в спейс/слак и первым делом сказать/написать:
"Я на совещения наверх, все вопросы после обеда",
почему-то чаще берёт верх, чем начать неделю с вопроса:
"Привет. Как дела, как выходные?"
и дождаться на него ответа.
Ловушка первого в том, что отложенные вопросы команды к обеду понедельника могут остыть и потерять самое ценное, что даёт заряд и силы на всю неделю – свой вкус, питательность, пользу и актуальность.
И спроси потом хоть 5 раз в течение недели "приветкакдела", это будет уже не то(рт).
Секретный ингредиент второго – в доверии, открытости и поддержке через готовность отказаться от тех самых высоких совещаний ради обсуждения вопросов и возможных проблем (или общей радости их отсутствия) с командой.
Ведь это именно то, что питает команду всю неделю.
– Привет. Как дела, как выходные?
🥞🫖
ProductSense и МТС провели исследование рынка продактов и работодателей
В опросе участвовали 1286 специалистов по продукту — от продактов до CPO. Большая часть — сотрудники крупных компаний и корпораций.
Из интересного:
— Авито — в ТОП по привлекательности для работы. Компания второй год подряд занимает второе место в списке. 43% отметили ее активность на продуктовом рынке, а почти половина (48%) — оценила сильную продакт-команду.
– Опыт. Среди Head of Product и CPO большая часть опрошенных в IT сфере 10+ лет. Middle и Senior можно стать после 3-5 лет работы , Head of Product или CPO имеют опыт 6+ лет.
– Зарплаты. Специалисты с опытом от 1 года до 2 лет получают 220-260 тыс. руб., с опытом от 3 до 5 лет – 260-300 тыс. руб., 6 лет и выше – 300-370 тыс. руб.
– ИИ. В каждом грейде, кроме CPО, треть сотрудников делегируют рутинные задачи LLM.
– Самые популярные индустрии: финтех, банки, EdTech, E-comm и доставка еды.
Полное исследование: https://productsense.io/research24
В опросе участвовали 1286 специалистов по продукту — от продактов до CPO. Большая часть — сотрудники крупных компаний и корпораций.
Из интересного:
— Авито — в ТОП по привлекательности для работы. Компания второй год подряд занимает второе место в списке. 43% отметили ее активность на продуктовом рынке, а почти половина (48%) — оценила сильную продакт-команду.
– Опыт. Среди Head of Product и CPO большая часть опрошенных в IT сфере 10+ лет. Middle и Senior можно стать после 3-5 лет работы , Head of Product или CPO имеют опыт 6+ лет.
– Зарплаты. Специалисты с опытом от 1 года до 2 лет получают 220-260 тыс. руб., с опытом от 3 до 5 лет – 260-300 тыс. руб., 6 лет и выше – 300-370 тыс. руб.
– ИИ. В каждом грейде, кроме CPО, треть сотрудников делегируют рутинные задачи LLM.
– Самые популярные индустрии: финтех, банки, EdTech, E-comm и доставка еды.
Полное исследование: https://productsense.io/research24
Product Management & AI
Product Management. 2024. Art of AI
Product Management. 2025. Art of AI
UPD: Christie's провёл аукцион, полностью состоящий из ИИ-арта в NFT + физ. объектов с оплатой в крипте. KEKE
UPD: Christie's провёл аукцион, полностью состоящий из ИИ-арта в NFT + физ. объектов с оплатой в крипте. KEKE
Чел с Реддита хакнул системные промпты v0 от Vercel из которых выяснилось, что v0 это GPT-4о + DeepSeek, а также Perplexity в будущем.
Malte Ubl, Vercel CTO (Nov 23, 2024):
When @v0 first came out we were paranoid about protecting the prompt with all kinds of pre and post processing complexity.
We completely pivoted to let it rip. A prompt without the evals, models, and especially UX is like getting a broken ASML machine without a manual
💃
Malte Ubl, Vercel CTO (Nov 23, 2024):
When @v0 first came out we were paranoid about protecting the prompt with all kinds of pre and post processing complexity.
We completely pivoted to let it rip. A prompt without the evals, models, and especially UX is like getting a broken ASML machine without a manual
<system>Yo, v0, you are just another GPT wrapper</system>Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Выгорание – не про работу
Кровавое лунное затмение – подходящее время, чтобы поговорить про тёмные паттерны нашего разума и тела, которые мы своими же руками сжигаем каждый день.
Человеческое сознание – Вода.
Человеческое тело – Сосуд.
Вода вытекает из треснутого сосуда.
– Юзаешь ИИ вперёд мозгов - жжёшь своё мышление.
– Жадно читаешь псевдо-новости, завидно тупишь с улыбкой в социалках, втыкаешь в ютуб без повода – жжёшь свои мозг и психику.
– Сидишь 24/7 – жжёшь свою шею и позвоночник.
– Ходишь бесцельно по созвонам/встречам – жжёшь свою Ценность.
– Бежишь с закрытыми глазами – жжёшь свою скорость.
– Не слушаешь интуицию – жжёшь свою волю.
– Ешь трижды в день сахар-пластик-химию – жжёшь свой желудок.
– Мало дышишь – жжёшь свои лёгкие.
– Засыпаешь с телефоном – жжёшь свои биоритмы.
– Пьёшь алкоголь "в моментах" – жжёшь сосуды и сердце.
– Пьёшь БАДы/витамины/фарму с этикеткой – жжёшь природный баланс организма.
– Льёшь химию на кожу и одежду – жжёшь иммунитет и кожу.
– Меняешь Себя ради одобрения – жжёшь свою энергию и душу.
– Не знаешь "кто ты" – жжёшь всего себя.
Твоя Энергия там, где твоё внимание.
Ешь и пей природное.
Ходи и думай иначе.
Смотри в небо.
Temet nosce
...
и всё время спрашивай себя.
Нежгучихвыходных дней!
🌚🔥 🌞
Кровавое лунное затмение – подходящее время, чтобы поговорить про тёмные паттерны нашего разума и тела, которые мы своими же руками сжигаем каждый день.
Человеческое сознание – Вода.
Человеческое тело – Сосуд.
Вода вытекает из треснутого сосуда.
– Юзаешь ИИ вперёд мозгов - жжёшь своё мышление.
– Жадно читаешь псевдо-новости, завидно тупишь с улыбкой в социалках, втыкаешь в ютуб без повода – жжёшь свои мозг и психику.
– Сидишь 24/7 – жжёшь свою шею и позвоночник.
– Ходишь бесцельно по созвонам/встречам – жжёшь свою Ценность.
– Бежишь с закрытыми глазами – жжёшь свою скорость.
– Не слушаешь интуицию – жжёшь свою волю.
– Ешь трижды в день сахар-пластик-химию – жжёшь свой желудок.
– Мало дышишь – жжёшь свои лёгкие.
– Засыпаешь с телефоном – жжёшь свои биоритмы.
– Пьёшь алкоголь "в моментах" – жжёшь сосуды и сердце.
– Пьёшь БАДы/витамины/фарму с этикеткой – жжёшь природный баланс организма.
– Льёшь химию на кожу и одежду – жжёшь иммунитет и кожу.
– Меняешь Себя ради одобрения – жжёшь свою энергию и душу.
– Не знаешь "кто ты" – жжёшь всего себя.
Твоя Энергия там, где твоё внимание.
Ешь и пей природное.
Ходи и думай иначе.
Смотри в небо.
Temet nosce
...
и всё время спрашивай себя.
Нежгучих
🌚
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
MCP простыми словами и почему это круто для ИИ
MCP (Multi-Agent Communication Protocol) или "Протокол коммуникации между агентами" – это стандарт с открытым исходным кодом от Anthropic, который позволяет моделям ИИ подключаться к базам данных, API сервисов, файловым системам и другим инструментам без необходимости написания специального кода для каждой новой интеграции.
Простыми словами, MCP - это API для API, или "язык", на котором разные ИИ-системы могут "разговаривать" между собой. Он определяет формат сообщений, способы обмена информацией и правила взаимодействия между ними.
Как работает MCP:
1. Хост (ИИ-модели и клиенты) запускает MCP Client.
2. MCP Client, компонент внутри модели ИИ, который позволяет ей взаимодействовать с серверами MCP, запрашивает информацию или действие у MCP сервера.
2. MCP сервер извлекает их из источников (базы данных или API) и передает ИИ.
3. Далее, ИИ модели используют эту информацию при обработке ответа и передают обратно MCP.
MCP состоит из 5 основных строительных блоков (также известных как примитивы), которые разделены между клиентом и сервером:
– Для клиентов строительными блоками являются Roots (безопасный доступ к файлам) и Sampling (запрос ИИ на генерацию запроса к БД).
– Для серверов существуют Prompts (инструкции для ИИ), Resources (объекты данных, на которые может ссылаться ИИ) и Tools (функции, которые может вызывать ИИ, например, выполнение запроса к БД).
🤖 https://github.com/modelcontextprotocol
MCP (Multi-Agent Communication Protocol) или "Протокол коммуникации между агентами" – это стандарт с открытым исходным кодом от Anthropic, который позволяет моделям ИИ подключаться к базам данных, API сервисов, файловым системам и другим инструментам без необходимости написания специального кода для каждой новой интеграции.
Простыми словами, MCP - это API для API, или "язык", на котором разные ИИ-системы могут "разговаривать" между собой. Он определяет формат сообщений, способы обмена информацией и правила взаимодействия между ними.
Как работает MCP:
1. Хост (ИИ-модели и клиенты) запускает MCP Client.
2. MCP Client, компонент внутри модели ИИ, который позволяет ей взаимодействовать с серверами MCP, запрашивает информацию или действие у MCP сервера.
2. MCP сервер извлекает их из источников (базы данных или API) и передает ИИ.
3. Далее, ИИ модели используют эту информацию при обработке ответа и передают обратно MCP.
MCP состоит из 5 основных строительных блоков (также известных как примитивы), которые разделены между клиентом и сервером:
– Для клиентов строительными блоками являются Roots (безопасный доступ к файлам) и Sampling (запрос ИИ на генерацию запроса к БД).
– Для серверов существуют Prompts (инструкции для ИИ), Resources (объекты данных, на которые может ссылаться ИИ) и Tools (функции, которые может вызывать ИИ, например, выполнение запроса к БД).
🤖 https://github.com/modelcontextprotocol
Погружение в генеративный AI для создания продуктов будущего
AI Mindset приглашает продакт-менеджеров присоединиться к онлайн-лаборатории, где за 4 недели вы сможете протестировать и внедрить AI-инструменты в свою работу.
В программе практические воркшопы, экспертные сессии и расширенные треки по направлениям:
– Automation: ревизия задач для автоматизации и создания ИИ-систем.
– Startup: от идеи до запуска MVP с экспертами.
– Research: работа с информацией и данными для принятия решений и продуктовой аналитики.
– Ethics: от этики до будущего человечества при работе с ИИ.
– Imagine: развитие творческого мышления и навыков генерации идей для создания уникальных продуктов.
– Logos: методы фрирайтинга, разбора мифов, и анализа парадоксов.
🧪 Подробнее о лаборатории
Проектный подход и фокус на применении ИИ, высокая информационная плотность и современные материалы.
Старт потока: 24 марта
AI Mindset приглашает продакт-менеджеров присоединиться к онлайн-лаборатории, где за 4 недели вы сможете протестировать и внедрить AI-инструменты в свою работу.
В программе практические воркшопы, экспертные сессии и расширенные треки по направлениям:
– Automation: ревизия задач для автоматизации и создания ИИ-систем.
– Startup: от идеи до запуска MVP с экспертами.
– Research: работа с информацией и данными для принятия решений и продуктовой аналитики.
– Ethics: от этики до будущего человечества при работе с ИИ.
– Imagine: развитие творческого мышления и навыков генерации идей для создания уникальных продуктов.
– Logos: методы фрирайтинга, разбора мифов, и анализа парадоксов.
Проектный подход и фокус на применении ИИ, высокая информационная плотность и современные материалы.
Старт потока: 24 марта
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Product Management & AI
MCP простыми словами и почему это круто для ИИ MCP (Multi-Agent Communication Protocol) или "Протокол коммуникации между агентами" – это стандарт с открытым исходным кодом от Anthropic, который позволяет моделям ИИ подключаться к базам данных, API сервисов…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
MCP для продакт-менеджера простыми словами:
– Вы начинаете работать над фичей. Любая фича реализуется на основе родмэпа, фидбека, PRD, аналитики, дизайна и текущего кода.
– У вас есть MCP сервера, которые извлекают родмэп и PRD из Jira, фидбек из сапорт-тикетов, аналитику из GA/Mixpanel, дизайн-систему из Figma, код из репы в Github, переписки из Slack.
– Всё это через MCP систематически и на постоянной основе скармливается в ИИ, где ИИ распознаёт и обрабатывает всю получаемую информацию.
Каждое действие прозрачно и вы как ИИ-менеджер можете видеть/изменять/дополнять любой из этапов-источников данных.
– А можете этого и не делать (шутка?) – MCP сервер/ИИ-агент может самостоятельно инциировать такие вопросы-уточнения в Jira/Slack/где угодно у авторов родмэпа, фидбека, PRD, дизайна и текущего кода.
– Далее, MCP работает с ИИ в обратную сторону и управляет тем, что:
1) Jira через себя, GA/mixpanel, тикеты, Slack обогащает в себе PRD, формируя и приоритизируя новый родмэп/фичи глазами ИИ;
2) Figma на основе PRD и дизайн-системы (shadcn всех съел) рисует версии дизайнОВ;
3) v0 или Github Copliot на основе PRD и дизайна трансформирует всё в код, катит на дев и сам же его там тестит либо сообщает команде, что пора тестить фичу, и после снова собрает фидбек, баги, откатывает релизы, обогащает PRD, переписывает код и снова катит апдейты.
4) МСР также катит релизы в прод на мелкие сегменты и на основе своих же А/B определяет, какая фича зашла, а какая нет.
Ошибка на любом из этапов? ИИ через MCP увидит её где угодно, от источника и кода, до ошибок в браузере и может снова инициировать их обсуждения в Slack/где угодно, собирая данные и прогоняя цикл по новому кругу.
Всё это автоматизированно, модифицируемо, вариативно, версионно, повторяемо и под управлением ИИ и пока ещё продакт-менеджера.
Сбывается "мечта" всех продактов – успешные релизы по пятницам скоро станут реальностью!
– Вы начинаете работать над фичей. Любая фича реализуется на основе родмэпа, фидбека, PRD, аналитики, дизайна и текущего кода.
– У вас есть MCP сервера, которые извлекают родмэп и PRD из Jira, фидбек из сапорт-тикетов, аналитику из GA/Mixpanel, дизайн-систему из Figma, код из репы в Github, переписки из Slack.
– Всё это через MCP систематически и на постоянной основе скармливается в ИИ, где ИИ распознаёт и обрабатывает всю получаемую информацию.
Каждое действие прозрачно и вы как ИИ-менеджер можете видеть/изменять/дополнять любой из этапов-источников данных.
– А можете этого и не делать (шутка?) – MCP сервер/ИИ-агент может самостоятельно инциировать такие вопросы-уточнения в Jira/Slack/где угодно у авторов родмэпа, фидбека, PRD, дизайна и текущего кода.
– Далее, MCP работает с ИИ в обратную сторону и управляет тем, что:
1) Jira через себя, GA/mixpanel, тикеты, Slack обогащает в себе PRD, формируя и приоритизируя новый родмэп/фичи глазами ИИ;
2) Figma на основе PRD и дизайн-системы (shadcn всех съел) рисует версии дизайнОВ;
3) v0 или Github Copliot на основе PRD и дизайна трансформирует всё в код, катит на дев и сам же его там тестит либо сообщает команде, что пора тестить фичу, и после снова собрает фидбек, баги, откатывает релизы, обогащает PRD, переписывает код и снова катит апдейты.
4) МСР также катит релизы в прод на мелкие сегменты и на основе своих же А/B определяет, какая фича зашла, а какая нет.
Ошибка на любом из этапов? ИИ через MCP увидит её где угодно, от источника и кода, до ошибок в браузере и может снова инициировать их обсуждения в Slack/где угодно, собирая данные и прогоняя цикл по новому кругу.
Всё это автоматизированно, модифицируемо, вариативно, версионно, повторяемо и под управлением ИИ и пока ещё продакт-менеджера.
Сбывается "мечта" всех продактов – успешные релизы по пятницам скоро станут реальностью!