Рабочий лайфхак, как я сейчас ускоряю свои процессы.
У меня есть порядка 5 AI-агентов. Есть основные, есть вспомогательные, но самый рабочий для меня сейчас это AI-продакт-менеджер👨💻
Это не просто чатик, куда я закидываю промпты. У него есть база знаний компании, доступ к нужным репозиториям данных, контекст по продукту, понимание того, как мы приоритизируем, как работаем с CustDev, гипотезами, backlog и задачами. *️⃣ я постоянно его докармливаю своими мыслями, выводами, встречами, наблюдениями и всем тем, что достаю в процессе работы.
Теперь пару кейсов применения:
✔️ Мне нужно разобрать 50 звонков по CustDev. Раньше это была история минимум на день: найти встречи, открыть, пересмотреть, вытащить инсайты, сгруппировать, сделать выводы.
- Сейчас я ставлю задачу агенту: сходи в нужные папки, достань встречи, разложи их, найди повторяющиеся боли, триггеры, возражения, паттерны, незакрытые работы и сигналы для гипотез.
Через 15–20 минут у меня уже есть сырой аналитический слой⚡️ Не готовые решения, а нормальная база, с которой я дальше работаю как продакт: думаю, проверяю, собираю гипотезы, принимаю решения.
❗️То есть решения всё равно остаются на моей стороне. Но цикл сбора и первичной обработки информации сжимается кратно.
✔️ Второй кейс - backlog.
Я накидываю гипотезы, а дальше прошу агента оформить их в нужной структуре: проблема, сегмент, сигнал, ценность, метрика, критерий успеха, ограничения, следующий шаг.
- После этого он может занести это в backlog, создать задачу, описать её, поставить ответственных, сроки и связать с нужным контекстом.
Я ставлю задачу AI-продакту, а он уже приводит это в рабочий вид🔥 ✔️ Третий кейс - анализ конкурентов.
Агент находит конкурентов, регистрируется там, проходит обучение, сравнивать продуктовые сценарии, фиксировать паттерны, смотреть, что меняется у конкурентов, и раз в месяц собирать мне свежую обзорную аналитику.
- В итоге у меня каждый месяц есть актуальная картина: что поменялось, какие появились фичи, как устроена коммуникация, где мы отстаём, где можем отстроиться.
*️⃣Плюс у агента есть доступ к Telegram-каналам и другим источникам, откуда он может доставать рыночные сигналы, новости, идеи и всё, что может быть полезно для продуктовой работы.
Как итог: сделать агента не так сложно. Сложнее понять, куда именно его встроить в рабочий процесс. Потому что агент ради агента - это игрушка.
А агент, который забирает на себя сбор информации, первичную аналитику, оформление гипотез, ведение backlog, мониторинг конкурентов и поиск рыночных сигналов это нормальное усиление продакта.
☕️ Технически у меня это собрано через Codex, GitHub, VPS, dev-сервер, Docker и Python. Плюс у меня два ноутбука, поэтому важно, чтобы агенты, файлы и контекст синхронизировались и не жили каждый в своём отдельном мире.
Можно собрать и иначе: могу потом расписать другие способы. и да мне нравиться больше Codex чем Claude😃
Главное не отдавайте все на AI, решения оставляйте на своей стороне✔️
