Product Management & AI
25.3K subscribers
603 photos
269 videos
8 files
963 links
Product Management & AI Occultism, Philosophy & Logic

YO: @mirvla (c-f 𓇶 Meteoagent.com)

SATOR
AREPO
TE8ET
OPERA
ROTAS
加入频道
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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?

🥞🫖
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
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Всю самую прекрасную часть нашей Вселенной – с 8 марта 🌹🌹🌹
🌹 А лучшие менеджеры продуктов – это...
Anonymous Poll
58%
Девушки
42%
Парни
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


💃

<system>Yo, v0, you are just another GPT wrapper</system>
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
The only product management framework that actually works
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Один день Joan Westenberg продакт-менеджера
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.

Нежгучих выходных дней!
🌚🔥🌞
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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
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
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!