API — это фрактальное подобие

OpenAI на днях показали, что расширение API в своём продукте – это идеальная органическая возможность стать базовым слоем в чужих продуктах и их потоках ценности. Чтобы полностью заменить чужие продукты.

Когда другие начнут интегрироваться по твоему API, рынок начнёт зависеть от твоего поведения и обновлений. А не ты от рынка.

Разбираемся в том, в каких случаях и как необходимо пилить и катить своё API. А также превратить свою же инфраструктуру в... новый продукт.

Зачем API вообще нужон:

1) Расширить поверхность продукта и сделать его доступным там, где твой настоящие и будущие пользователи живут и решают проблемы (у конкурентов).

2) Экспоненциальное умножение сценариев использования продукта через условно-бесконечную сеть интеграций с другими.

3) Снижение барьера входа для PRO-сегмента, вертикализация и монетизация совершенно новых сегментов рынка.

Даёшь рынку базовый набор фич продукта по API, и рынок сам собирает для твоего продукта ценности. И рынок тянется к тебе сам.

API имеет смысл только когда у продукта уже есть чёткое и доказанное Ядро со связями: 1) сущностей; 2) механик; 3) фич; которые можно выделить в независимый примитив API.

И если продакт не мыслит в терминах их взаимодействия, продукт не масштабируется.

API – границы вашего внимания-влияния

Стадии зрелости API:

🌱 API на минималках. Это виджеты, embed, share, JSON-endpoint, webhook, которые дают быстрый охват, низкий барьер интеграции и вирусность продукту.

В Метеоагенте, например, мы давно запили embed c прогнозами магнитных бурь и солнечных вспышек на сайты. С тех пор и до сих пор мы очень довольны результатами.

🍀 Полузакрытое API. Это API MVP и первый шаг к полноценному API: private API, OAuth для партнёров, SDK, webhooks, протокол и эндпоины/вызовы под 3rd-party API-сервисы, чтобы не пилить своё.

🌳 Платформенный API в виде собственного авторизованного и версионируемого протокола/архитектуры/билинга. Сюда же отдельным направлением идёт свой marketplace (но это снова другая история). В общем, полноценная инфраструктура и Система-в-Системе.

Советы по своему API:

– API должен масштабировать не фичи, а их ценность. Не строй API ради "партнёров". Строй ради Новых Систем, которые будут усиливать твой продукт.

– Правильно построенный API превращает продукт в экосистему; плохо построенный — превращает его в (само)зависимый костыль. Обратная совместимость – закон.

– Относись к разработке и управлению API как к полноценному продукту. Тестирование гипотез, MVP, итерации, рожь, это всё.

– Делай примитивы максимально открытыми. Ядро (данные, права, скорость, глубину интеграций) держи под контролем.

– Не конкурируй с чужими API. Позволь им быть частью своего.

– Иди глубже в доменную специфику, делай партнерские отношения, которые неимитируемы.

– Не документируй API как инструкцию к продукту, документируй его философию.

И когда ваш API начинают использовать иначе, чем вы задумывали — радуйся. Это значит, что вы создали Живую Систему.

API — это фрактальное подобие. В каждом вызове — отражение всего, что ты построил

Думай о примитиве как о бесконечном строительном блоке, который повторяется в разных масштабах и проектируй API продукт так, чтобы его можно было свободно вкладывать и масштабировать.

Если он спроектирован верно — продукт начнёт жить вне интерфейса, вне границ, вне себя.

И примитивы твоего продукта начнут комбинироваться другими участниками рынка через API, создавая и передавая для него новые уровни своих ценностей.

API — это способ передать власть (но не её контроль) пользователю.

Живой API живёт в чужих руках.
И поведение станет рекурсивным...
Система начнёт создавать Системы...

Иногда сила команды — не в количестве, а в грамотном управлении

В управлении продуктом есть невидимая грань между заботой и слабостью. Мы часто боимся её переступить, хотя именно там рождается зрелость.

Устойчивые команды строятся не только на найме, но и на честных разговорах, ответственности и взаимном доверии.

В новом выпуске Эпик Подкаста директор по продукту ВКонтакте Евгений Васильев рассказывает, как строить команды, которые работают вдолгую:

– о кризисе на рынке продактов;
– о том, как нанимать, развивать и поддерживать сильных специалистов;
– и том, как эффективно управлять командой в масштабном продукте.

🎧 Смотреть выпуск

Понедельник – день информационного фаст-фуда

Потому что 90% информации в понедельник напоминает поход в Макдональдс:

🍔 Самое-Главное-Совещание – это Биг Тейсти.

Огромное, сочное, максимальное калорийное блюдо, которое начинаешь есть, и уже заранее знаешь, что: а) одного его уже будет достаточно; б) заранее чувствуешь, что можешь не осилить.

Огромная "мясная" котлета в которой нет мяса, бумажная по вкусу булка, секретный никому неизвестный соус-суть и, конечно же, лук для запаха и слёз.

Где-то в середине процесса его поглощения приходит осознание, что придётся приложить усилия, чтобы доесть это совещание до конца. Каждый раз говоришь себе, что больше не будешь в этом участвовать, но всё равно идёшь, берёшь и ешь.

🍟 Картошка фри – россыпь пережаренных в бурлящем масле писем, сообщений, пропущенных звонков, всё под кисло-сладким соусом. От них, конечно же, можно отказаться, но "так не принято", да и Самое-Главное-Совещание само себя без них не переварит.

🥤 Coca-cola – это кофе. Пьёшь эту чернь, просто чтобы у живота и мозга были силы на процессы переваривания информационной "пищи".

🥠 Совещение с командой – вишнёвый пирожок. "Десерт", который уже не влезает, но он такой сочный и (осторожно!) ещё горячий, что отказаться от него невозможно. И его либо ешь сразу в этот же день, либо "давайте уже завтра". И если завтра, то берёшь его с собой, но уже по дороге домой возникает желание его съесть с кем-то из команды.

Здорового и натурального питания на неделе!

И раз уж заговорилось о еде и продуктах, то с очередным интересом наблюдаю, как в США на рынке еды среди населения продолжает победоносное шествие и захват... мексиканская кухня.

В чём секрет популярности бурито, тако и начос? Да нет никакого секрета. Просто мексиканцы всё оптимизировали. Но обо всём по порядку.

Немного цифр для аппетита:

– Всего ресторанов в США — 787,000+.
– Из них fast food – 187,000+.
– Мексиканские это 100,000+ заведений.
– для сравнения: итальянских 62,000+ и 31,000+ всяких азиатских.

Что примечательное – доля мексиканских ресторанов, которые являются quick service / fast food — около 37% всех мексиканских заведений. В то время как не каждый американо-европейский ресторан/кафе может позволить себе быть в Uber Eats/Door Dash (арифметика не сходится и это было не выгодно ещё 5 лет назад).

А интерес в том, что в будни на ланчи/ужины многие НЕмексиканские заведения почти пустуют и даже легендарные американские закусочные "на каждый день" не набирают и половины посадочных мест, просто потому что:

– За окном финансовый кризис про который все молчат и рост цен на всё что можно, и, в первую очередь, на еду, что сильно сказывается на чеке.

– Помимо себестоимости еды в ресторанном чеке растёт и стоимость аренды помещений на проходных местах, тарифы на коммерческое электричество/воду, зарплаты/страховок персонала и всё прочее.

В общем, классические американо-итальянские кафе/закусочные/рестораны со ставкой на атмосферу и обслуживание в зале становятся всё более и более ситуативными, нишевыми и... убыточными по сравнению с мексикано-азиатскими "забежал перекусить / быстро зацепил ужин по дороге домой".

А причины успеха мексиканской кухни среди потребителя простые:

– Сытое меню. Мексиканская кухня это огромные размеры блюд и калорийность и, что самое гланое – дешевые и доступные ингредиенты для бизнеса и понятный для потребителя вкус (ещё и контраст на остром/сладком/кислом).

– Более того, мексиканцы пошли дальше и внедрили в своё меню блюда американской кухни и назвали это Tex-Mex cousine (Техас-Мексика), докинув в неё до кучи привычные бургеры и прочие картошки фри. Ты даже можешь сам собрать начинку для своего бурито. Как конструктор Lego, но в общепите.

Все же ходят есть, чтобы наесться, а не поесть 🤌

– Мексиканские рестораны – неформальны и универсальны для походов семьёй, друзьями, футбольными фанатами, парами и даже соло.

– Быстрое приготовление. 5-7 минут ожидания и "ваш заказ на вынос уже готов". В Макадональдсах бывает дольше.

Самый сок:

– В мексиканских заведениях рулят кланы/семьи. Когда работают "все свои", гораздо легче управлять фондом заработной платы и персоналом. Плюсом, все чаевые также остаются внутри бизнеса.

– В целом, управлять легче и всей бизнес-моделью. Мексиканские кафе/рестораны могут работать с 9 утра до последнего клиента 10 вечера одной сменой, быстро ротировать персонал, просто потому что читай выше почему, в то время как американские/итальянские и даже азиатские строго соблюдают трудовое законодательство и экономят на времени, открываясь только на обеды или ужины.

Всё что остаётся – занять локацию на наиболее проходной стороне улицы (разница в трафике может быть х3), что умные мексиканчики и делают по всей стране.

Я это всё к чему. Видится, что рынку массмаркет общепита, а с ним и сервисам доставки, уже совсем скоро тоже предстоит адаптироваться под новые реалии. Кто-то уже это делает.

И интересно, кто станет (или уже стал) "мексиканской кухней" в России?

P.S. Marco Pierre White напоминает, что Product Manager = Chef de produit.

... Accept imperfection, and through accepting imperfection, you create perfection... ... I'm a home cook now, not a professional cook...

9 причин почему НУЖНО поднимать цены в продукте и 9 причин когда этого делать НЕ НАДО

– Потому что вы выросли. Продукт, команда и технология сейчас стоят дороже (и продолжают расти), чем в момент когда вы запускались. Ваш КО.

– Потому что пользователи выросли. Сейчас они научились ценить то, что раньше воспринимали как данность. И чем выше цена, тем осознаннее действия самих пользователей.

– Рост цены — это способ выйти из «массового» в «ценностный» рынок и отрезать нецелевую аудиторию. Потому что дешёвые пользователи = дорогая поддержка.

– Дешёвые продукты никому не интересны. Истинная Ценность должна стоить, иначе она перестаёт ощущаться.

Цена в продукте — метрика зрелости рынка.
Рост цен — это A/B-тест этой зрелости.
Кто двигает рынок цен, тот управляет его логикой.

– Поднимая цену продукта, вы создаёте новую точку восприятия и возможность для репозиционирования. Не ждите, когда конкуренты поднимут цены первыми и придумают под это красивую маркетинговую историю.

Поэтому, рост цен — это вызов тебе и команде, который потребует от вас доказать себе и рынку: «мы стоим этого».

Потому что цена управляет ожиданиями и делает всё реалистичным.

🙅‍♂️ 9 причин когда поднимать цены НЕ НАДО

– Когда продукт ещё не нашёл своё ядро ценности, когда ценность не изменилась и когда рынок воспринимает тебя через «удобство», а не «ценность». Рост цены без переосмысления всего этого не удержится.

Потому что нельзя поднимать цену на то, что ещё не осмыслено

– Когда продукт ещё находится в фазе доверительного роста на эффектах масштаба. Дешевле в этом случае — быть сильнее и любимее. Но это пока(!!!).

– Когда пользователи не могут объяснить, за что платят, а ты не знаешь, где проходит граница боли пользователя. Отсутствие кристальной ясности в этих вопросах— худшая почва для роста цены.

– Когда сегмент аудитории ещё не насыщен и вы всё ещё в фазе расширения.

– Когда твой продукт всё ещё заменим и зависит от сети партнёров. Пока продукт можно легко заменить – поднимать цены рискованно.

– Когда UX не идеален/продуктовая воронка ещё не сбалансирована, рост цен подчеркнёт все недостатки и скользкие места.

– Когда тот 1% конкурентов (основной конкурент) сделал ошибку, подняв у себя цены. Позволь им спокойно гореть.

– Когда вам с командой просто-хочется-попробовать.

Рост цены требует роста смыслов. И это тоже философия. Потому что дешёвый продукт не может изменить мир.

Сатья Наделла: мы тут релизнули автокомплит формул с ИИ в Экселе, работающий на базе Copilot.

Чел в реплаях: This is great but why do we still need spreadsheets? AI should be able to take content and generate tables and other views, editable with chat.

P.S. Для истории: вот так вот ИИ пошатнул главного конкурента 90% всех B2B-стартапов – легендарные экселевские таблички.

Продукты – это Хаос

Double pendulum — эффект, в котором даже небольшое отклонение начальной точки приводит к совершенно разным траекториям движения.

И в каждом элементе продукта существует точка нелинейности, в которой кроется вся суть и истина твоего продукта.

Малейшее изменение в родмэпе, его приоритетах, в команде и коммуникациях, в настроениях пользователей, в алгоритмах ИИ, даже в тексте обычной кнопки способны запустить каскад непредсказуемых событий.

Но суть не в Хаосе

Суть в том, чтобы видеть Систему сквозь движение её потока, а не через его контроль.

Продакт не управляет маятником Хаоса (не пытайся согнуть ложку) — он учится чувствовать его колебания. Настраивать, балансировать, удерживать энергию, но не пытаться её остановить.

Потому что управлять продуктом Хаосом — это не гасить его движение, а направлять его. Не бороться с непредсказуемостью, а понимать То, из чего она рождается и... создавать её самому.

Хаос – это Продукт

Майкрософт в медтехе во всю раскатывает своего медицинского ИИ-ассистента Dragon Copilot

Созданный изначально под врачей, теперь Dragon Copilot предоставляет медсёстрам (на которых лежит большая часть всей работы с пациентами) набор ИИ-инструментов, которые оптимизируют наблюдение, скрининг и ведение хода лечения пациентов.

Dragon Copilot интегрируется непосредственно в мобильное приложение, которое медсестры используют для работы с пациентами. Ухаживая за пациентами, они просто говорят вслух, ИИ слушает, фиксирует и преобразует их наблюдения в записи. Далее, эти записи переносятся в электронную медицинскую карту.

Медсёстры также получают live-доступ к подсказкам и рекомендациям медицинской информации из верифицированных источников, таких как Центры по контролю и профилактике заболеваний США (CDC), Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) и других, что снижает необходимость поиска информации.

Немаловажное в американском медтехе – Dragon Copilot помогает с бюрокатией и автоматизируя составление медицинских справок и отчётов и подведение итогов всех взаимодействия с пациентом.

– Революция в мед техе... нувыпонели

Интернет, каким мы его знали, мёртв уже наполовину

Доля контента, созданного ИИ, выросла с ~5% в 2020 году до 48% к маю 2025 года, а прогнозы говорят о более чем 90% к 2026.

Но настоящий кризис — это будущий коллапс ИИ-моделей

Когда ИИ обучается на контенте, созданном ИИ, качество обучения падает, как при ксерокопировании ксерокопии. Идеи исчезают и всё сводится к среднему единообразию.

Посты в соц сетях, фотографии, комменты, обзоры товаров, новостные статьи, посты на Reddit, профили знакомств... Всё создаётся ИИ. И всё превращается в симуляцию интернета, которая управляется ИИ для... ИИ.

Потому что сегодняшний ИИ-хлам становится завтрашними тренировочными данными для ИИ, производя на свет новые данные от ИИ, которые снова становятся тренировочными данными для ИИ. Это рекурсия.

Главная опасность ИИ – посредственные результаты люди

P.S. Не удивлюсь, если в OpenAI осознают, что это проблема №1 и они просто юзают снимок интернета до 2022 года как максимально верифицированный источник основных данных. Либо просто не парятся этим 🫣

P.S.2 ИИ пришёл в массы, это когда ты случайно попадаёшь в кадр фотографирующихся пенсионеров, они это видят и говорят друг другу: "Don't worry, we'll erase this guy using AI."

ChatGPT выкатили свой браузер Atlas

– рекомендации везде где вы печатаете;
– ИИ-управление вкладками;
– встроенные в браузер ИИ-агенты;
– и прочее.

https://chatgpt.com/atlas

Atlas уязвимый для Prompt Injection и непонятно, почему в OpenAI так любят пихать планирование отпуска в рекламу, вроде это не тот процесс, который хочется делегировать ИИ :)

И чтобы три раза не вставать:

1) OpenAI без лишнего шума наняла более 100 бывших банкиров с Уолл-стрит, включая выходцев из Goldman Sachs, JPMorgan и Morgan Stanley, для обучения своего ИИ по построению финансовых моделей. Проект под кодовым названием «Project Mercury» предполагает написание подсказок и создание ИИ-моделей для IPO, реструктуризации и сделок слияния и поглощения.

2) Google релизнули свой вайб-кодинг тул в Google AI Studio, позволяющий создавать и выкатывать аппы от промпта до прода в несколько кликов.

P.S. Жадность, хладнокровие и скорость, с которой развивается отрасль ИИ сейчас, поражает воображение.

Продукты пилятся за месяц.
MVP катится за неделю.
Фичи релизятся за сутки.
Задачи решаются за минуты.
Новые идеи возникают за секунды.

Исследование настоящего и будущего робототехники 2025

Чуваки из Твиттора три месяца изучали тему роботов общего назначения, перечитали кучу свежих научных публикаций, поговорили с ключевыми игроками рынка и собрали всё в одном документе.

Современная робототехника — это просто внедрение языковых моделей в роботов

– Большая часть рынка роботов использует архитектуру с «двумя мозгами», состоящей из медленного высокоуровневого планировщика (запоминает что делать) и быстрого низкоуровневого контроллера (манипулированием объектами). Такое разделение развилось органически из-за ограничений между долгосрочным планированием и краткосрочной ловкостью.

– Пропускная способность этой системы определяет скорость действий роботов. Цель работы любого робота — эффективно кодировать и декодировать данные о действиях, не теряя при этом едва заметных, но крайне важных деталей из реального мира.

– Сбор данных для обучения роботов является важнейшей частью их разработки и работы. На текущий момент есть три варианта: сбор данных из реального мира, физические симуляторы и моделирование мира.

– Проще/дешевле/быстрее всего — сбор данных реального мира через помещение человека в экзоскелет, который зеркально отображает его движения на робота, а также обучение через собственное восприятие человека (умные очки, тактильные перчатки и другие носимые устройства) в качестве источника данных.

Подводные камни в работотехнике старые:

1) Реализм. Роботы по-прежнему с трудом улавливают тонкие свойства физического мира и его материалов.

2) Оценка — одна из самых сложных задач по масштабированию в сочетании со сбором данных.

Современные роботы зависят от нечётких метрик успеха (например, удержался ли захват, чистая ли тарелка, убрана ли комната), что делает оценку эффективности работы робота составной и более сложной для разработчика, робота и человека, поэтому у каждой робо-лаборатории есть своя собственная метрика и определение «успеха».

3) Триллионы запусков/запросов по прежнему дорогие для вычислений + доступ к качественным данным для обучения есть только у Google (и Apple).

Больше интересного: https://github.com/aapatni/robotics-deep-dive-2025

TLDR: The Robot The Groove Is You 🤖🫵

Джон Коллисон: У Stripe было всего 50 пользователей (+ советы по работе с CSAT)

Мы начали работать над Stripe осенью 2009 года, а запустили его в сентябре 2011 года. Помню, как я сказал брату: „Давайте сделаем это. Насколько это может быть сложно?“

И наш ответ был – два года трудностей. И через два года у Stripe было всего 50 пользователей. Мы этого не предвидели.

Но у медленного роста есть и положительная сторона.

Нам удалось добиться успеха благодаря тому, что пока мы не столкнулись с масштабированием, мы уделяли много времени каждому пользователю и были предельно сосредоточены на создании отличного продукта, и именно медленный рост позволил нам создать продукт, который мы хотели.

И частью культуры, зародившейся на самых ранних этапах, была необычно хорошая забота о пользователях

В панели управления Stripe мы предлагали клиентам оставлять отзывы и пожелания по функциям и отвечали на эти отзывы в течение 10 минут. А если пользователь жил в районе залива Сан-Франциско, мы приглашали его в офис и помогали интегрировать Stripe. Клиенты были в шоке.

На самом деле, это ещё имело и вирусный эффект – у людей был положительный опыт, они рассказывали о нём друзьям, поэтому мы растём исключительно благодаря сарафанному радио и по сей день.

Сейчас, в Stipe раз в месяц проводится сеанс связи с клиентами, в котором принимают участие около 40 руководителей со всей компании, плюс каждый сотрудник компании регулярно проводит «День поддержки» и сам отвечает на тикеты, чтобы прочувствовать боль клиента.

Весь фидбек и тикеты тегируют по темам: «Запрос функции», «Баг», «Пользователь не знал, что возможно», «Цено­вое/подписка» и др., чтобы передать его в определённую продуктовую команду.

❤️‍🔥 Cоветы по работе с CSAT

– CSAT сам по себе мало что значит. Главное — его тренд после обновлений старых фич и релиза новых.

CSAT – “health-метрика фичи”. Оценивай ей не продукт в целом, а конкретную функциональность в продукте

Можно даже сделать визуальную тепловую карту CSAT по продукту в разрезе фич/направлений.

– Измеряйте CSAT не раз в месяц и вне контекста, а сразу после взаимодействия юзера с фичей/продуктом.

– Проверяйте корреляцию CSAT с retention/churn через 30–90 дней.

– Сегментируйте CSAT по типу пользователя: Новички vs. эксперты, SMB vs. enterprise. Удовлетворённость (запросы на неё, равно как и само понимание удовлетворённости) по разным когортам... разное.

– Сегментируйте CSAT по юзерам по источникам трафика. Маркетинг, рефералы, органика имеют разный уровень ожиданий (привет, продажникам и маркетологам) и снова разную удовлетворённость.

– Включайте CSAT в карточку клиента, чтобы продажники/аккаунты/сапорты понимали: а) кто перед ними; б) как с ним общаться.

– Самые довольные и самые недовольные отвечают чаще, остальные молчат. Ключ – выборка случайных пользователей.

– Более точный индикатор «утечки лояльности» в доле оценок «1–2».

Интервью с недовольными клиентами – это самый богатый источник инсайтов

– Публикуйте CSAT внутри команды. Прозрачность создаёт коллективное чувство ответственности как у продактов, так и у дизайнеров/разрабов(!!!).

Документируйте, кто отвечает за опросы, как часто и в каких случаях они запускаются, какие пороги тревоги падения и как CSAT в целом влияет на родмэп. Проводите “post-mortem” по его падению, делайте выводы и фиксите, что пошло не так в фиче, UI и процессе, снова и снова кон-текс-ти-руя CSAT.

Пользователь должен чувствовать, что его фидбек/тикет влияет

И помни – то, что запрашивают ваши пользователи, редко является тем, что им действительно нужно.

👆 И снова про квантовые компукиры и их запутанность👇

☄️ Понедельники ярких фрагментов

Фрагментов важных встреч, созвонов, мыслей и идей-мнений, из которых складывается что-то целое.

Но не спеши их собирать. Не гаси их блеск поспешной логикой целого.

Поспешная логика – это обратная фронтальная тёмная сторона любой Системы.

Сначала осознай Тот-Самый-Блеск.

Ведь то, из каких фрагментов будет составлен этот каждый день, определяет то, каким станет целое. Вся логика лишь в этом.

Ярких фрагментов на неделе!

"You never appreciate a moment until it becomes a memory" – случайный парень, которого ты встретил на дороге (с)

Весь нынешний ИИ это 5 уровней:

Layer 1: ЦОДы.
Layer 2: Фабрики.
Layer 3: Nvidia/AMD.
Layer 4: OpenAI/Anthropic.
Layer 5: Cursor и прочие обёртки.
Layer 1+2+3+4+5: Google.

И любые наши ИИ-продукты Layer 5 с самого начала оказываются в ловушке своего уровня, поскольку зависят от Layer 4, так как у них нет собственной ИИ-модели и возможностей создать что-то, превосходящее конкурентов другого уровня.

Потому что, как только Layer 4 понимают, что на нишевом продукте из Layer 5 можно заработать достаточно денег, они начинают предлагать это решение под своим брендом и в рамках своего продукта.

И такая Система уровней существует только в централизованном ИИ. Как только ИИ станет децентрализованным, все эти уровни... рухнут.

Не будет «ЦОД Lvl1» и «ИИ-моделей Layer 4» — будет единый распределённый организм, где вычисления, обучение и вывод осуществляются через общую систему стимулирования, а не через уровни корпораций.

Потому что децентрализация в ИИ — это не тот, кто производит чипы, а тот, кто координирует вычисления

И когда каждый узел децентрализованной ИИ-сети будет выделять простаивающую мощность для стимулирования её работы, производство (Layer 1 и 2) перестанет быть узким местом Системы-Сети.

Сама Сеть станет чипом

И как только появится какой-нибудь безумный гиперкристаллический чип, который позволит любому человеку обучить модель со 100 триллионами параметров, используя энергию батарейки... вот тогда ИИ начнётся по-настоящему!

---
P.S. Co-founder Cursor сегодня вышел из проекта (cofounder conflict) и, по слухам, то ли запускает аналогичный продукт, то ли присоединился к ИИ-стартапу друзей.

Самый большой страх продакта — ненужная фича

Ненужные фичи рождаются либо из искусственного чувства страха отставания, либо из нужды быть "нужным" продактом

– Ненужные фичи показывают слабое мышление и отсутствие фокуса. Нужные фичи показывают системное мышление и его наличие.

– Нужная фича не просто решает проблему пользователя, а устраняет саму необходимость её решения (ситуацию).

– По-настоящему Нужная фича либо ускоряет, либо усиливает, либо *освобождает* продукт (и пользователей). God Mode фича делает всё сразу. Ненужная просто делает его слабее. Full Shit Mode фича делает весь продукт ненужным.

– Если тебе нужно убеждать себя/команду/овнеров, почему нужная фича нужна — она ненужная.

Нужная фича не требует презентаций и объяснений, она-сама-по-себе делает продукт самопоясняющимся.

И если смысл и механику нужной фичи нужно объяснять пользователям, то у неё нет смысла и она не нужна. А лучшее доказательство нужной для юзеров фичи – звенящая тишина её использования ими.

– Нужная фича (механика) без удаления старых — паразит на теле продукта, а значит, тоже является ненужной. Бинго – теперь в продукте две ненужных фичи!

Потому что продукты без НЕнужных фич — классическая музыка. В них слышно всё-что-есть и всё-что-только-нужно.

Classical product music is just electricity without metal