Создание прототипов
с помощью AI для продактов

В первом уроке ты бегло познакомишься с коллегами и сразу приступишь к делу: создаешь два простых продукта и разберешься, как работает магия (по крайней мере, ее часть).

→ Вокруг AI много хайпа. Мы сразу же разберемся, что на самом деле делают инструменты типа Replit, Loveable, Bolt, v0.
→ Начнем с простого примера одностраничного приложения: построим его прототип за несколько минут.

Начинем строить в контролируемом режиме, то есть с пониманием того, что мы делаем. Мы создадим простой продукт и разберемся, как работает магия (по крайней мере, ее фронтенд-часть).

→ Построим еще один мини-продукт

Что про урок говорят студенты:
→ Наталия: "Все очень понятно, пошагово и структурировано."
→ Алиса: "Да, узнала много для себя нового и интересного, магия работает, и это радует!"
→ Чарли: "Классный урок и ровно столько кода, сколько нужно. Жду продолжения!"

В большинстве ситуаций продакт уже ведет готовый продукт и добавляет туда новые фичи. AI-инструменты помогут нам сделать их прототипы, чтобы сразу запитчить ее коллегам и команде.

→ Построим рабочий прототип на основе готового дизайна
→ Шаг за шагом добавим в него три фичи
→ Разберем и закрепим принципы, которые позволят тебе делать то же самое, но уже для своего продукта

Что про урок говорят студенты:
→ Анна: "Потрясающе, на что способен ИИ!"
→ Марина: "Очень понравился урок! Я уже сделала копию своей продуктовой страницы и добавила простую карту — и всё работает!"

Нам понадобится быстрый ликбез в "Технологии для продакта". Важно, чтобы ты понимал основы бэкенд-сервисов, баз данных и API.

Что про урок говорят студенты:
→ Наталия: "Понятное и простое объяснение сложных тем!"
→ Алиса: "Теперь у меня есть чёткое базовое понимание — много полезных инсайтов, спасибо!"

Пришло время сделать наш прототип по-настоящему рабочим. Для этого мы выйдем за границу "просто фронтенда" (на чем останавливаются инструменты типа Loveable) и добавим продукту мозг и память с помощью баз данных.

→ Добавим еще три фичи

Что говорят студенты об уроке:
→ Илья: "Чётко и по делу — не мог представить, что сделать бэкенд может быть так просто."
→ Чарли: "Очень крутой урок. Узнал кучу всего, получил полную картину!"

Настало время подключить два внешних API, которые сделают наш продукт еще сильнее. Вторым будет OpenAI API, так что будем делать наш продукт AI-first, хе-хе.

→ Добавим нашему приложению две внешние интеграции

Что говорят студенты об уроке:
→ Джош: "Интеграция с OpenAI — это реально захватывает. Удивительно, как всё просто, стоит только закинуть пару долларов."
→ Мэри: "Чувствую себя всемогущей — могу не только собрать продукт, но и подключить его к безграничным возможностям OpenAI!!"

Пройдемся по основным шагам, необходимым, чтобы твои наработки увидели реальные пользователи.

→ Разберем процесс "деплоя", чтобы приложение стало доступно по ссылке всем
→ Добавим аутентификацию
→ Разберем еще несколько продвинутых тем

Что говорят студенты об уроке:
→ Марк: "Понятные шаги, как превратить эксперименты в рабочее приложение, открытое для всего интернета."

→ Применяешь все полученные знания для создания еще одного кейса с нуля.

Что про урок говорят студенты:
→ Марина: "Огромное спасибо! Очень полезно для закрепления пройденного — и самое крутое, что я действительно буду пользоваться этими приложениями!"

→ Подытоживаем все, чему мы научились
→ Получаешь пример мега-промта для дальнейшего кодинга

От лидеров ждут результатов, а не теоретических идей. Поэтому цель любого курса - превратить знания в навык, решая много задач и проблем.

А еще студенты отмечают:

• структурный подход обучения (от простого к сложному)
• конкретные инструменты
• полезные дополнительные материалы
• незаезженные статьи разного уровня сложности

Ключевая ценность - иммерсивные задания, которые неотличимы от работы с реальным продуктом. Решая их, ты попробуешь прожить 10+ лет опыта в концентрированной истории.

Что отметили ученики:

• сценарная игра и погружение в увлекательные кейсы
• персонажи из реальной компании: CEO, CTO, Enginering Manager, коллеги-продакты
• формат диалога с разбором ошибок, подробный фидбэк
• самостоятельное прохождение в любое время

Говорят, что это лучший формат, который есть на рынке :)

Продукты созданы для продактов, которые хотят расти: студенты решают такие же практические задачи, с которыми ежедневно сталкиваются опытные PM-ы в международных компаниях. Основная цель при выборе кейсов - показать, что продукты и проекты бывают очень разными. Это сложно понять, если работаешь 5 лет над одним продуктом и проходишь курсы, которые повторяют уже существующие знания.

Что крутого:

• курсы учат применять навыки на работе
• курсы расскажут, как четко структурировать знания в голове
• в любое время можно освежить знания по чек-листу
• если техника не подведет, то доступ к материалам будет неограничен

В курсы вложен опыт, применяемый каждый день: 7+ лет построения продуктов в боевых условиях в таких компаниях как Booking.com, Wolt, Flo.

Что это дает студенту:

• возможность практиковаться на реальных задачах и факапах международных компаний
• посмотреть опыт глобальных продуктов и позадавать вопросы типа «а как там у них это работает?»
• узнать о возможностях вырасти в карьере и попасть в большую компанию

Объясни пользу для бизнеса: Объясни, как знание AI-прототипирования поможет тебе создавать более умные продукты, которые решают реальные проблемы клиентов и приносят рост.

Подчеркни ROI от обучения: Курс стоит 42.000₽, а твои новые навыки сэкономят компании недели ожидания дизайнера и тысячи евро на разработку ненужных фич. Окупится за первый месяц.

Свяжи с целями компании: Соотнеси пользу от курса со стратегией компании — будь то инновации, эффективность или выход на новые рынки.

Укажи на преимущество для команды: Отметь, как твои новые навыки AI-прототипирования повысят экспертизу всей команды.

Курс не помешает работе: Курс гибкий, можно учиться вечерами или в выходные. Не нарушит твою текущую рабочую нагрузку.

Легко оплатить: Дай знать, что мы можем выставить счет на оплату.

Связаться с отделом продаж.

Наши студенты оплачивают так:

• Через МТС оплату: https://payment.mts.ru/tools/replit
• Виртуальные карты / зарубежные карты-агрегаторы. Есть сервисы, которые выпускают виртуальные карты с иностранным BIN-кодом или карты, пригодные для оплаты зарубежных сервисов. Примеры: WantToPay, Xcards и др. Также есть виртуальные карты, которые пополняются рублями через СБП и автоматически конвертируются в доллары или другую валюту.
• Посредники (агрегаторы платежей). Пример: PayHolder.ru — сервис, который берёт на себя оплату подписки Replit от твоего имени, используя методы, поддерживающие оплату в РФ.

Если коротко:
Все курсы отвечают на немного разные и непересекающиеся вопросы, поэтому некоторые студенты хотят пройти все: начинают с основ, расширяют их "Профессией PM ML", потом "LLM"-курсом и, наконец, приходят на "AI-прототипирование", чтобы посмотреть, на что способны современные LLM-ки с точки зрения автогенерации кода.

А теперь подробнее:

Начинать лучше с “Основ ML”. Там рассказывается база про то, что такое ML, какие задачи он решает хорошо, как их замечать, а где он бессилен. Ну и главное — какая в этом всём роль продакта. Будет полезно всем без исключения (и не только продактам).

Курс “Профессия PM ML” — для тех, кому достался ML-продукт и несколько суровых ML-инженеров. Где брать данные? Как их чистить? Что пойдет не так при запуске? Куда удрейфует модель через месяц? В общем, более продвинутые темы для тех, кому базы уже недостаточно.

Курс “LLM для продакта” — про революционное направление в мире AI, которое набирает обороты в бизнесе. LLM-модели позволяют решать те 5–10% классов задач, где классический ML бессилен или неэффективен (например, анализ текста, генерацию речи, пошаговое мышление). При этом классический ML никуда не исчезнет: задачи оптимизации (например, определение цены) решать LLM-ками довольно бессмысленно.

Курс “AI-прототипирование для продакта” учит делать первые шаги в создании реалистичных прототипов (или даже работающих простых продуктов) без кода: его за тебя пишет LLM-ка. Полезно всем, кто хочет пробовать свои идеи как можно быстрее, а может быть, и запустить простой пет-проект в одиночку.

Нет, по мере усложнения AI-код будет требовать все больше внимания и сил, и тебе придется решить, готов ли ты быть продактом и парт-тайм программистом (вряд ли). А потом ты просто упрешься в потолок сложности. Более того, работа по привлечению пользователей никуда не делась - откуда они узнают о твоем гениальном продукте?

Так что империя подождет, но уже сегодня AI позволяет (а) быстро презентовать идеи за счет имитации сложных процессов и (б) строить средние по сложности full-stack продукты (например, система личного бюджета, интегрированная с платежкой) самостоятельно.

Да, курс рассчитан на лидеров, которые вообще не понимают в технологиях. Мы расскажем об основных понятиях, которые нужны на практике именно лидеру (а не программисту!), чтобы создавать прототипы с нуля.

Да! Если ты дизайнер, то можешь научиться превращать свои наработки в работающие прототипы.
Если ты начинающий предприниматель, то сможешь сделать первые шаги вообще без команды.
А если ты из другой роли, то приходи посмотреть, на что способны современные технологии.

В данном курсе мы рассматриваем очень конкретную область знаний - AI-прототипирование. Сами по себе (без базы) они не сделают тебя суперспециалистом, но при этом никуда и не денутся - ты просто будешь знать один кусок знаний. Это как построить мощный двигатель машины, у которой еще нет колес: ехать не на чем, но в то же время движок ждет своего часа.

Поэтому совсем новичкам мы рекомендуем проходить основу параллельно со спецкурсами: базовых материалов много и они относительно несложные, а специалист, который сразу прокачивает нужные (сложные) дисциплины будет расти сильно быстрее остальных, потому что сразу погружен в реальные (а не упрощенные) задачи.