惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

M
MIT News - Artificial intelligence
WordPress大学
WordPress大学
GbyAI
GbyAI
S
SegmentFault 最新的问题
量子位
爱范儿
爱范儿
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
MyScale Blog
MyScale Blog
人人都是产品经理
人人都是产品经理
博客园 - 叶小钗
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
V
Visual Studio Blog
U
Unit 42
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
The Cloudflare Blog
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
博客园 - 聂微东
J
Java Code Geeks
The GitHub Blog
The GitHub Blog
Y
Y Combinator Blog
IT之家
IT之家
Martin Fowler
Martin Fowler
宝玉的分享
宝玉的分享
雷峰网
雷峰网

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
Не стройте продукт с нуля. Что мне показалось интересным ...
Янина Шкуропат · 2026-06-27 · via Все публикации подряд на Хабре

Привет, меня зовут Янина. По основной работе я управляю проектами и продуктами, а по вечерам преподаю разговорный английский на темы продуктовой разработки. Уже более полугода я веду небольшой разговорный клуб, где мы с ребятами из IT (PM, PO, разработчиками, дизайнерами и аналитиками) обсуждаем реальные кейсы, рынок технологий и то, как меняется работа продуктовых команд.

Для аудирования я редко использую учебные материалы. Обычно это подкасты, интервью, продуктовые разборы и выступления основателей компаний. Из них потом рождаются темы для обсуждений, новая лексика и иногда довольно неожиданные выводы.

Недавно мы разбирали большое интервью Марка Пинкуса.

Марк Пинкус - это американский предприниматель и один из заметных людей в истории consumer tech и игровой индустрии 2000–2010-х. Он основал Zynga, компанию, которая сделала массовыми социальные игры внутри Facebook (FarmVille, Words With Friends, Zynga Poker)

Я ожидала довольно знакомый нарратив про vision, метрики и конверсии. Но акцент оказался в другом месте - меньше разговоров про создание принципиально нового и больше про дисциплину вокруг уже существующего поведения пользователей.

Некоторые идеи показались спорными, а некоторые неожиданно практичными. Делюсь тем, что зацепило больше всего.


Пользовательские потребности обычно простые

Одна из мыслей Пинкуса звучит примерно так: инстинкты чаще оказываются ближе к реальности, чем идеи.

Если перевести это на продуктовый язык, получается довольно простое наблюдение. Человеческие потребности редко меняются так быстро, как нам иногда хочется думать. Люди по-прежнему хотят общаться, экономить время, получать признание, развлекаться и чувствовать контроль над своей жизнью. Поэтому проблема часто возникает не в том, что команда неверно поняла потребность, а в том, что она пытается решить её слишком сложным способом.

Мы добавляем лишние сценарии, усложняем интерфейс, придумываем новую механику там, где пользователь хотел решить знакомую задачу немного быстрее или немного удобнее.


Proven → Better → New

Центральная идея интервью строится вокруг последовательности Proven → Better → New

Логика здесь довольно последовательная: продакту надо сначала разобраться, что уже работает на рынке, затем понять, где это можно улучшить, и только после этого добавлять что-то новое. На словах такой порядок кажется очевидным, но на практике продуктовые команды довольно часто начинают именно с какой-то новой хрени.

Вы точно понимаете почему эта фича есть у конкурента?

Пинкус предлагает начинать не с генерации идей, а с изучения существующих решений настолько подробно, чтобы понимать не только что работает у конкурентов, но и почему это работает:

  • Какие сценарии удерживают пользователей

  • Где возникают точки трения

  • Какие паттерны уже стали привычными

В интервью был пример из игровой индустрии - сильная идея сама по себе не гарантирует успех, если пользовательский опыт проигрывает тому, что люди уже привыкли видеть. Иногда продукт оказывается слабее не из-за концепции, а потому что вы не закрыли базовые ожидания пользователей.

Сделай лучше

Идея улучшения в этой логике тоже довольно приземлённая - пользователь должен почувствовать разницу сам. Не через внутреннее ощущение команды, что была проделана сложная работа, и не через рост количества функций, а через реальное изменение опыта использования.

Причём чаще всего речь идёт совсем не о революционных изменениях. Бенефит дают простые вещи - сократить несколько шагов, ускорить загрузку, упростить регистрацию или убрать лишнее когнитивное усилие.

Многие успешные продукты выигрывали именно так - не создавая новый тип поведения, а делая существующий сценарий чуть удобнее.

И только потом — добавляй новое

Новизна в этой логике вообще не рассматривается как фундамент продукта. Скорее это причина, по которой человек вообще решит обратить на него внимание в первый раз: новая функция, необычный угол зрения или чуть другой сценарий использования. Но не обязательная попытка заново изобрести всю категорию.

И это интересный контраст с тем, как обычно описывают продуктовую работу: будто ценность появляется только через радикальную инновацию.


Почему продуктовые команды так боятся повторять удачные решения

У многих продуктовых команд есть ощущение, что использование существующих решений автоматически делает продукт менее инновационным. Пинкус предлагает посмотреть на это спокойнее и отделить заимствование удачных паттернов от отсутствия собственной идеи.

Пользователь редко оценивает степень оригинальности саму по себе. Обычно он замечает другое - насколько быстро решается его задача и насколько комфортным и выгодным оказался опыт.

Речь здесь не про прямое копирование. Скорее про внимательное изучение того, какие решения уже стали частью базовых пользовательских ожиданий.


Где заканчивается вера в продукт и начинается надежда

Ещё одна идея из интервью касается отношения к гипотезам.

Пинкус предлагает разделять две вещи, которые в реальной работе часто смешиваются - убеждение, основанное на наблюдениях и данных, и надежду, что следующий релиз сам по себе изменит ситуацию.

Сначала различие между этими состояниями кажется почти философским, но в продуктовой работе оно проявляется очень быстро. Если каждая новая итерация начинает объясняться ожиданием будущего результата, а не наблюдаемым изменением поведения пользователей, команда постепенно перестаёт проверять гипотезы и начинает ждать.


ИИ как способ ускорять тестирование идей и гипотез

Отдельно мне понравилось, что разговор про ИИ оказался не только про то, что ИИ пугает тем, что сейчас за неделю можно тестировать столько гипотез и мвп, сколько вся индустрия тестировала за весь год.

Вместо идеи использовать ИИ как фабрику готовых продуктов Пинкус предлагает рассматривать ИИ как инструмент ускоренного тестирования - сократить цикл между появлением идеи и пониманием того, работает она или нет. По сути, это продолжение старой продуктовой логики экспериментов, только с большей скоростью.


Метрика, которая заставляет смотреть дальше →D365

В продуктовой среде мы довольно много времени тратим на обсуждение удержания в первые дни и недели после регистрации - D1, D7, D30. Но здесь прозвучал другой вопрос - есть ли у пользователя причина пользоваться этим продуктом через год?

Не просто вернуться ещё раз, в встроить ваш продукт в привычный сценарий жизни. Этот вопрос показался мне полезным хотя бы потому, что он заставляет думать не только про активацию и первые недели использования.


Для кого вообще создаётся продукт

Часто продуктовые команды начинают ориентироваться на внутренние стандарты качества, сложность решений или желание сделать что-то инновационное.

При этом пользователь обычно оценивает продукт гораздо проще, чем команда внутри компании - насколько быстро решается его задача, насколько удобно вернуться в продукт и насколько понятно начать пользоваться им без дополнительного обучения, насколько выгдно.

Одна из самых сложных вещей в продуктовой работе - признать, что многие пользовательские привычки уже сформированы. Иногда рост приходит не из радикального переосмысления, а из очень точного улучшения существующего сценария.