Fresh Product Manager

Друзья, у меня вышла книга 📘

«Продуктовая ДНК. Как построить культуру, которая превращает идеи в рост»

Когда-то я увидел две команды внутри одной компании. Одна выпускала по три фичи в неделю, и retention у неё падал. Другая выпускала одну фичу в месяц, и retention рос. Люди сопоставимые, технологии одинаковые. Разница была только в том, как они принимали решения.

Потом я видел эту разницу снова и снова: в Ozon, LitRes, а потом в больше чем 100 консалтинговых проектах. И в какой-то момент наблюдения сложились в систему: 15 уровней, через которые проходит продуктовая культура любой компании.

В книге есть:
— диагностика из 40 вопросов, чтобы честно понять, где вы;
— разбор переходов: где компании застревают и как выбираться;
— 10 кейсов, в том числе провальных;
— план на 90 дней, полгода и год;
— шаблоны, которые можно забрать в работу завтра.

Главное, что я хочу сказать этой книгой: скорость обучения важнее скорости релизов.

📖 На Литрес: ссылка. Там же есть уже и аудиокнига.

Добро пожаловать!
Буду очень рад отзывам, и не только хорошим 🙂

Как оценивать скорость разработки в эпоху Claude Code, Cursor и AI-агентов?

Раньше оценить производительность разработки было относительно просто: смотрели на сроки задач, Story Points, количество закрытых тикетов и скорость релизов. Сейчас эти показатели всё меньше говорят о реальной эффективности. Разработчик с Claude Code может за день сделать то, на что раньше уходило 3–4 дня. Но это не означает, что продукт выйдет в прод быстрее. Узким местом могут стать архитектура, Code Review, QA, интеграции и согласования.

Все для роста в профессии от редакции - https://t.me/FreshProductGo/1863

Что действительно стоит измерять?
1. Lead Time. Сколько проходит от готовой постановки задачи до выхода в прод. Это главная метрика скорости доставки результата. Дополнительно разделяйте время разработки, ожидания ревью, тестирования и релиза.

2. Throughput. Сколько сопоставимых по сложности задач команда выпускает за неделю или месяц. Сравнивайте динамику до и после внедрения ИИ, отдельно учитывая новые функции, баги и технический долг.

3. AI Productivity Gain. Насколько ИИ реально сокращает время выполнения задач. Сравните несколько типов работ до и после внедрения Claude Code или Cursor: написание тестов, разработка интерфейсов, интеграции, рефакторинг, исправление багов. Считайте полное время до принятия задачи, а не только время генерации кода.

4. Code Review Time. Сколько задача ждёт проверки и сколько итераций проходит до принятия PR. ИИ увеличивает объём создаваемого кода, но не всегда увеличивает пропускную способность ревью. Большие PR могут стать новым узким местом.

5. Defect Rate. Сколько ошибок обнаруживается после релиза, сколько изменений приходится откатывать и переделывать. Ускорение разработки не имеет смысла, если команда начинает выпускать больше дефектов.

6. Cycle Time. Сколько времени задача находится непосредственно в работе. Важно отслеживать не только медиану, но и 85-й перцентиль. Последний показывает, насколько долго приходится ждать самые проблемные задачи.

Как провести аудит за 2 недели?
Выгрузить из Jira и GitHub/GitLab данные за последние 2–3 месяца:
• Даты начала и завершения разработки.
• Даты создания и принятия Pull Request.
• Время ожидания Code Review.
• Даты тестирования и релиза.
• Первоначальные оценки и фактические сроки.
• Возвраты на доработку и дефекты после релиза.
• Использование AI-инструментов в процессе разработки.
• Разделить задачи по сложности и типам. Сравнить показатели до и после внедрения ИИ. Найти этапы, на которых команда теряет больше всего времени.

Все для роста в профессии от редакции - https://t.me/FreshProductGo/1863

💸 Экономика продукта в кризис — новый сезон Podlodka Product Crew

Рынок штормит: пользователи осторожнее тратят деньги, бюджеты на развитие продуктов сокращаются, а бизнес всё настойчивее требует снижать издержки — в том числе с помощью AI.

В итоге продактам нужно постоянно находить точки роста в условиях, когда стандартных инструментов уже недостаточно.

С 9 ноября стартует новый сезон Podlodka Product Crew — «Экономика продукта в кризис». Поговорим о том, какие инструменты помогут эффективно действовать, а не просто пережидать непростое время.

🧠 В этом сезоне:

• Разберём, как расти и планировать бюджет, когда ресурсов мало, а ожидания высоки

• Обсудим, как продакту доказывать бизнесу свою ценность, и где теперь граница между нами и AI

• Посмотрим, как выглядит команда, пересобранная под AI: что внедрили и что не взлетело

• Вместе посчитаем экономику продукта: от костов на AI-агентов до прибыли и инкрементального эффекта.

В этом сезоне нас ждёт максимум практических примеров, разборов и решений, которые можно применять как в небольшом стартапе, так и в крупной команде.

Приходите, чтобы пересмотреть свои приоритеты и получить импульс к действию.

Промокод на скидку FreshProductGo

🚀 Присоединиться к Podlodka Product Crew