При удачном стечении обстоятельств путь от идеи MVP-прототипа может занимать до одного рабочего дня

Начинаем мы конечно не с разработки.

Исследование
Сначала обстукиваем идею с бизнес-заказчиками: как они видят задачу, какую проблему хотят решить и что ожидают получить. Дальше проводим несколько кастдев-интервью с пользователями. Без этой части процессов практически всегда получается ненужная ерунда.

Спрашиваем, как сейчас устроен процесс, с какими проблемами они сталкиваются, как с ними справляются и что их не устраивает в существующих решениях. То есть стараемся подробно разобрать не будущий продукт, а текущую работу человека.

Продуктовая упаковка
После этого отправляем материалы в Codex внутри ChatGPT. С помощью продуктовых skills Ивана Замесина он раскладывает входящую информацию по методолгии Advanced jobs to be done, выделяет рискованные предположения почему все это может не сработать и как нам это проверить. Структурирует контекст пользователя, наиболее вероятный сегмент, кто получит пользу от продукта, триггеры, ожидаемые результаты и технические аспекты задачи.

Понятно, что результат мы вычитываем, обсуждаем с ним в несколько итераций правим. Но как способ быстро структурировать кастдев это работает хорошо.

Сборка прототипа
Дальше большая часть прототипов у нас собирается на n8n. Codex подключается к платформе и с использованием MCP протокола доступных n8n skills польностью автономно готовит первый вариант решения.

Сама сборка прототипа может занять 30–60 минут.

Тестирование
После этого начинается тестирование. Сначала мы сами проверяем, правильно ли вообще понята задача: то это или не то. Даём обратную связь, исправляем логику, затем формируем набор материалов тестов на основании которых он будет проверять качество своего прототипа.

В результате, утром можно провести несколько разговоров, днём собрать и структурировать информацию, а вечером отдать пользователям прототип для тестирования идеи.

Он может быть немного кривеньким и косеньким. Но для меня здесь важно другое: это очень быстрый и наглядный способ проверить, нужно ли вообще делать решение, правильно ли мы поняли задачу и как оно будет работать в реальном процессе.

Конечно много прототипов отправляются в мусорку, но то скорость с которой мы можем более качественно проверять какие-то гипотезы, для меня очень важна.
Правда мне иногда даже жалко смотреть какие замечательные красивые вещи не находят своего пользователя. Раньше на создание таких прототипов мы бы убили бы недели и месяцы.

Примеры
В качестве примера пара прототипов, которые я сделал ровно таким образом:

1) Ассистент для интервью по процессам, чтобы проверить гипотезу, что люди захотят говорится с искусственным интеллектом для того чтобы описывать содержание их работы. Он проводит интервью, подстраивается под ответы пользователя и помогает собрать описание текущего процесса:
https://ai.alexchig.ru/webhook/process-interview

2) Сервис для разработчиков Тестов по профессиональным компетенциям, который на основании стандартов операционных процедур и обучающих материалов готовит тесты для проверки знаний:
https://ai.alexchig.ru/webhook/proftest-methodologist

Это ещё не готовый продукт. Но уже достаточно рабочий инструмент, чтобы проверить идею не на презентации, а на реальных пользователях.

@AlexGetsHrDone