TGViewer
Channel Public Channel
Стёпа Потапов

Стёпа Потапов

@fewideas

Тревелтех и всякое о продуктах, процессах и продуктовой культуре
Продакт: Okko, Самокат, Aviasales.
Мне можно написать: @stvlpotapov
Subscribers
497
Photos
82
Videos
9
Links
70
Recent Posts 16 shown
Post #190 457
Короче, я навайбкодил своё приложение 😮

🔵Это приложение для фанатов тенниса, вроде меня: подписываешься на теннисиста, за которого болеешь, кидаешь виджет на home screen — и всегда знаешь его следующий турнир, ближайший матч, во сколько и против кого играет

А зачем оно вообще: Нуу .. а почему нет?

🔵Последние полтора года я слежу за большим теннисом, там свой мир: сотни игроков, десятки турниров по всему миру, много неожиданного: топ-50 ракетка может спокойно вынести топ-10. И следить за этим правда интересно, когда есть контекст, который ты понимаешь. А со сбором контекста много всяких проблем: он нигде нормально не лежит, только в тг-каналах, на ютубе и на сайтах в формате новостей, отчётов по турнирам и перфомансу игроков.

🔵Вторая проблема - это турниры: турниров десятки, они проходят разным составом игроком, в разное время, в разных местах и параллельно спокойно может идти несколько турниров, за всем этим неудобно следить и приходится постоянно гуглить, где же будет играть Медведев и какие его ближайшие игры.
Если вы не фанат тенниса, представьте что, условно, ваш любимый Спартак может расщепиться на 5-7 подкоманд и поехать в разные части мира играть весь год. Примерно такой экспириенс переживает человек, который болеет за 5 разных теннисистов одновременно 👍

🔵Собственно, поэтому я и сделал прилу, теперь она, когда не багует, показывает, кто с кем и где когда играет, удобно и даже красивенько!

Подглядеть, что за приложение и последить за тем, как оно будет развиваться → сюда
Багов - куча, идей, что можно доделать - ещё больше

Такие дела, очень собой доволен)
Докачу пару-тройку апдейтов и пойду что-то думать про маркетинг
🐶
  • 🔥 25
  • 👏 6
  • 🦄 3
Post #189 425
⚡️ Раньше всех! Ну почти ⚡️

Прямо сейчас Figma анонсируют возможность для дизайнеров двигаться по следующему флоу:

• Можно сконнектить Figma и Github
• Прямо в Figma посмотреть, как выглядит продакшен, но в формате Code layers (типа фреймов в фигме)
• Обновить фигма-файлы
• И запушить обратно в Github 😍

Выглядит любопытно, но у меня один вопрос:
Эт.. А кто будет ревьюить этот код? ☕️
  • 😁 8
  • 👍 1
Post #184 757
Как стратегическое перекрывает продуктовое и причём здесь Spotify

Я долго считал Яндекс.Музыку вершиной продуктовой мысли о стримингах впринципе. Последние пару лет я в Спотифай заходил разок или два, видел, что ничего там особо не изменилось, и уходил обратно слушать мою волну.

За это время в Я.Музыке появились видеокарточки треков (не у всех правда), донаты артистам, интеграция с концертами, нейросетевые AI-сеты и недавно - импорт музыки из других стримингов. Вроде неплохо, но если присмотреться, добрая половина - это либо догоняющие шаги, либо интеграции с соседними сервисами Яндекса.

А что появилось за последние пару лет в Spotify:

🔵 качество звука автоматически меняется под интернет/провод/блютуз и его можно настраивать вручную
🔵появился режим Song DNA: интерактивно смотришь, кто вообще создал трек, который ты слушаешь — продюсеры, саунд-дизайнеры, над какими треками ещё они поработали
🔵появился DJ: типо Алисы внутри Спотифая, у которой можно текстом или голосом заказывать что хочешь, и этот диджей в интерактивном формате собирает тебе коллекцию и включает музыку
🔵можно собрать группу с треками и вместе слушать музыку — накидать плей-лист на тусовочный вечер с друзьями
🔵разумеется, радио по треку вы же не думали, что его Яндекс придумал, правда? ☕️
🔵даже видео есть! - Это же супер-логичный шаг для стримингов

Тут нет ничего такого, что Яндекс не осилил бы со своими технологиями и ресурсами. Но Спотифай продолжает развивать продукт, а Я.Музыка продолжает… раскачивать Афишу 😭

Почему так происходит? Настоящей причины я конечно не знаю, но что видно: интеграции с Афишей, Алисой и остальными продуктами есть, а серьёзных продуктовых ставок - ну не особо. Те, что есть, чаще догоняют Спотифай, чем задают какой-то свой вектор.

Так бывает, когда стратегическое перекрывает продуктовое. И прикол в том, что это не баг, а фича бизнес-модели в экосистемных продуктах. Если стратегия компании — раскачивать вертикали за счёт успешных продуктов экосистемы, то всё сразу выглядит логично: ребята просто не делают продуктовые фичи, потому что такие фичи не контрибьютят в стратегию. И всё

Проблема здесь в том, что для конкретного продакта внутри такой компании выбор между продуктовой фичей и стратегической задачей — это вообще не выбор.
Стратегические задачи устроены очень удобно. Они понятные: не надо выдумывать, как их делать, ведь заказ пришёл сверху, спецификация прилагается. Они легализованные: не надо никому продавать идею, всё уже одобрено на уровнях, до которых ты, обычно, не дотянешься. Они конечные: закоммитился за проект, сделал - молодец, сделал попозже - нуу, вцелом тоже молодец. И главное: влияние на метрики основного продукта никого особо не волнует. Лишь бы не падали. А для маленького продукта-получателя любой прирост метрик - это успех

Продуктовая фича, как вы понимаете, работает наоборот, но если она не сработает - тебе придётся это как-то объяснять и нести ответственность.

Вот и получается, что в экосистемных продуктах команды постепенно оптимизируются под интеграции с соседними вертикалями, а не под рост ценности самого продукта. И происходит это не потому, что менеджмент какой-то не такой, а потому что любой рациональный продакт в такой системе сам выберет стратегическую задачу — никому индивидуально не выгодно делать иначе, даже если коллективно все понимают, что продукт от этого тухнет.

А пользователи… а что пользователи? Пользователи постепенно открывают для себя Спотифай 🐻

ноет на продуктовом 😒
  • 👍 8
  • 🔥 6
  • ❤ 3
  • 👏 3
Post #183 670
Ну ладно ликвид гласс, это неплохо
  • 🔥 3
  • ❤ 1
Post #182 619
Узкие места разлетелись

Представьте, что вы нашли джина, достаёте его из бутылки, а он говорит: «Я исполню сколько угодно твоих желаний» — Примерно так ощущается общение с разработчиками в последнее время.
При этом все предыдущие годы производственный процесс оптимизировался именно на скорость и качество разработки и в некоторых компаниях это достигало невообразимых масштабов:
🔵Системные архитекторы
🔵Бизнес-аналитики, чтобы лучше переводить с бизнесового на технический
🔵Системные аналитики, чтобы переводить с технического - на более технический
🔵На двух разработчиков - обязательно один тестировщик
🔵Задачи нарезаем с точностью до метода/функции
🔵Дизайны, конечно, описываем очень(очень!) детально, чтобы каждый корнер-кейс был учтён и отрисован

И всё это для того, чтобы очень дорогая разработка бежала как можно быстрее и эффективнее за свои немаленькие деньги — и всё равно оставалась самой медленной точкой. Теперь, мне кажется, намечается обратная проблема: разработка так ускорилась, что рискует просто порой стоять и ожидать, когда появятся новые макеты и продуктовые требования, а как только они будут появляться - будет перемалывать их с завидной скоростью, нагружая аналитиков и тестировщиков, еще не адаптировавшихся к такому темпу.
Так вышло, что все, кроме разработчиков, раньше находились в парадигме «мы бежим сильно быстрее разработчиков». Поэтому на одну команду разработки приходится, обычно, один дизайнер и один аналитик - их просто всегда было больше не нужно для сбалансированной команды. А теперь, как-будто, правила игры поменялись и разработка рискует начать простаивать.

• Конечно, обнаружив сколько-то пространства в спринтах, сначала пойдём рефачить то, что давно было пора уже зарефачить.
• Затем появятся идеи как что-то улучшить или лоу-приорити баги, которые надо будет пофиксить.
• А затем, постепенно, закончатся и они

А что будем делать, если (когда?) часть команды начнёт простаивать по несколько недель? Месяцев?
В общем, есть у меня пара соображений про то, как будут трансформироваться команды в IT компаниях, напишу в следующей части, интересно же

❤️
  • 👍 12
  • ❤ 6
  • 🔥 2
Post #181 572
😏
  • 😁 8
  • ❤ 3
Post #180 833
Всё стало неравномерным

Привет! А давайте немножко подумаем, куда нас все эти AI-движения ведут: как-будто «что-то началось», но уже не в твиттере, а на уровне компаний, в которых мы с вами работаем.

Итак, мы привыкли, что классический процесс разработки - это с десяток отдельных этапов:
🔵Дискавери и всё, что около: исследуем, ищем гипотезы, формулируем идеи
🔵Всё, что предваряет деливери: роадмапы, бэклоги, планирования и оценки задач
🔵Деливери: разработка, тестирование, выкатка в продакшн
🔵Пост-анализ: a/b тесты и мониторинг

Если компания стабильная, каждый из этих процессов уже более-менее выверен, требует определенного времени, выполняется по нехитрому фреймворку.
В последнее время я всё чаще ловлю ощущение, что этот привычный ритм поменялся и с приходом Клода, Курсора и прочих копайлотов все задачи можно поделить на несколько блоков:

1. То, что можно заметно автоматизировать
Полностью или частично:
➡️разработчики вроде как уже руками код особо и не пишут, уже больше в code-owner’s позиции.
➡️ тестирование сильно-сильно автоматизируется, есть возможность пользоваться кодовй базой как библиотекой и просто смотреть diff, но не на уровне кода, а на уровне объяснения, что этот код значит.
➡️технические требования больше тоже не занимают так много времени. В общем-то всё, что расположено очень близко к разработке - подвергается заметному ускорению прямо сейчас.

2. То, что автоматизировать пока не получается
➡️ Всё, что связано с decision-making, например, продуктовый дизайн. Так выходит, что в дизайне большую часть времени отнимают не макеты, а ответ на вопрос «как выглядит решение проблемы пользователя», и вот эту часть пока что не автоматизировать.
➡️Вторая часть - это продуктовый менеджмент. Да, можно побыстрее писать продуктовые требования, системные требования, обрабатывать корнер-кейсы, составлять чеклисты, искать референсы и тд.
Но это всё, вообще говоря, существует для того, чтобы на этапе разработки тратить меньше времени и полнее решать задачу, в то время как поиск стоящей гипотезы, принятие решение о том, что делать, а что нет, учитывание разных контекстов - всё еще не автоматизировано. (Если вы продакт и вдруг автоматизировали что-то - напишите мне в личку @stvlpotapov или в комментарии, я бы у вас поучился)

И отсюда получается, что процесс разработки ускорился, но как-то очень неравномерно, что обязательно на нас всех повлияет вдальнейшем.
Что думаете? Приглашаю в комменты поразмышлять вместе, вдруг мне показалось
🙏
  • 🔥 5
  • 👍 4
  • ❤ 2
  • 🦄 1
Post #179 864
Привет!
В Miro завезли прототипирование 😮


Пока простенькое, но тем не менее, довольно прикольно накидывать экран стикерами, а потом смотреть, не расползлась ли логика, нравится 😄
  • 😱 11
  • ❤ 7
  • 🔥 6
Post #178 798
Предиктивная логистика для самых маленьких

Пока продакты в тревеле мечтают о гиперперсонализированных путешествиях и об опыте пользователей “от двери до двери - и обратно”, продакты в екоме тож не отдыхают и мечтают очень по-умному предсказывать, что пользователь закажет в следующий раз, и начать доставлять товар поближе к покупателю.

А это возможно? В целом да, давайте на пальцах разберёмся!
В обычном диджитале (например, в стримингах) рекомендации работают как-то так: собрали признаки пользователей → так или иначе построили предиктивную модель → отранжировали каталог. Вроде понятно.

В екоме же, в отличие от классического диджитала, существует целых два слоя бизнес-логики: это диджитал и логистика
🔵В диджитале - всё то же самое, что и в стримингах: вам советуют то, что больше всего похоже на то, что вы раньше брали. Конечно, не настолько “в лоб”, но всё же.
🔵А вот на уровне логистики есть проблемы - в основном, это стоимость доставки:
➡️ Товары изначально поступают в распределительный центр где-то далеко за городом
➡️ Оттуда - в хабы, их уже побольше и они либо в черте города, либо совсем близко к ней
➡️ Из них - в пункты выдачи заказа
🔵Если вы заказали футболку, она не может сразу поехать из распределительного центра в пункт выдачи, потому что тогда вы, как бизнес, никогда не окупите стоимость доставки. Приходится консолидировать заказы в одну большую гигадоставку до центра выдачи, и ее уже везти.

🔵Допустим, вы большой еком ваши логистические операции уже окупаются, что тогда? Тогда вы можете попробовать не только предсказывать, какие товары пользователь скорее всего купит, но и реально доставлять их поближе к потенциальному покупателю, чтобы доставка ощущалась как “по клику” и стоимость последней мили была не такой драматической.
🔵У такого решения, помимо плюсов, есть куча инженерных и операционных челленджей: от самой логики рекомендаций в приложении - до сборки заказа, доставки его на склады, управления всем этим товаром и возвращением его на базовый склад, если пользователь всё же не хочет то, что вы ему предсказали.

Но тем не менее - Amazon уже сделал такую штуку, поэтому, если вы пользуетесь Amazon, возможно ваша футболка-ниндзя уже дожидается вас на ближайшем складе и ждёт, пока вы ее закажете, наконец-то

🙂
Inbound Logistics The Future of Predictive Shipping and the Amazon Advantage - Inbound Logistics The future of predictive shipping will be defined not by a single end-to-end platform but by the ability to integrate and optimize across a fragmented supply chain ecosystem.
  • 👍 4
  • 🔥 2
  • 👏 1
Post #177 610
  • 😁 5
Post #176 555
Привет!
Я на Пхукете! Пожелаем мне не обгореть в первый же день

Задумался: а как себя чувствуют все эти бесконечные дата-центры в не холодных странах?
Вся эта влажность, жара, а AGI строить надо ж как-то, неужели нет никаких проблем с этим?

Так вот, оказывается:
🔵оптимальная температура для дата-центров это 18-27 градусов. Если температура выше - приходится тратить больше энергии на охлаждение + выдумывать, как лучше охлаждать помещения.
🔵как вы понимаете, в огромном количестве стран средняя температура заметно выше, легче перечислить места, в которых она норм: это Северная Америка, в рф это всё, что выше Сочи по широте (если грубо), Ирландия, Скандинавия
🔵всем кто южнее - сочувствуем: в 21й стране мира дата центрам слишком жарко. Азия тем временем - это самый быстрорастущий рынок для дата-центров, наверное из-за стоимости доставки серверов, но я не уверен

такие дела ребятки, вот ссылочка на источник, советую почитать!
🐶
  • 🔥 7
  • ❤ 4
  • 👍 1
Post #175 490
Привет!
Сегодня такая новость:
• Примерно 35% населения США использует умные колонки
• Больше половины из этих колонок - это Alexa от Amazon
• С января этого года, пользователи могут забронировать себе путешествия через Алексу, они сынтегрировались с Экспедией - крупнейшей платформой в мире, если что

Ждём, когда Яндекс догадается затащить свои путешествия в Алису, они репортят, что у них там тоже десятки миллионов юзеров
  • 🔥 4
  • 🦄 2
Post #173 814
😮😮😮
  • 😁 9
  • 👍 2
  • 🤝 1
Post #168 570
🚷 Самолёт, который едет со скоростью 8 см в минуту

Довольно часто Boeing приводят в пример, как компанию, которая перестроила все производственные процессы, опираясь на lean подход: где-то в 1990х весь менеджмент компании месяцами обучали мыслить не в категориях своего департамента, а в категориях прибыли бизнеса, предлагали инжениринг менеджерам посчитать ROI и всякие такие вещи.

Но больше всего меня впечатляет история изменения самого подхода к производству, смотрите:

🔵На первой картинке 1990й год, компания собирает самолёты вот так: примерно 23 самолёта в ангаре, работа над самолётами происходит как на любом заводе: приходят работники, набирают себе инструмент, выставляют его рядом с самолётами, начинают работать. Через 2 дня самолёт откатывают к следующей станции автоматически. В случае, если какой-то отдел не успевал, конструкция вокруг самолёта ехала к следующей станции, чтобы закончить работу, обычно, сверхурочно, чтобы успеть попасть в дедлайн и ритм выпуска.

🔵Руководитель сборочного цеха проводит эксперимент: вместо того, чтобы исправлять проблемы каждого департамента по очереди, она отказывается от такого подхода вцелом, и строит производственную линию как на схеме 2 и на картинке 3.

Чего не видно на картинках, так это того, что самолёт постоянно движется по цеху(!), а пол - разлинован почасовой разметкой!
И каждый раз, когда что-то тормозило движение самолёта, проблема записывалась, и для следующего самолёта - устранялась заранее.

Через несколько лет Boeing стал производить один самолёт за 11 дней, вместо 22, а переработки закончились.
Офигеть, да
  • 🔥 5
  • 👏 2
  • 😱 1
Post #166 462
«Победа» теперь перевозит питомцев в салоне.
Все владельцы чихуа-хуа ликуют 😄

Идея для тусовки с друзьями: купить гусей, полететь Победой
  • ❤ 4
Post #165 433
С наступившим!
Загадка:
- Топ-2 приложение по скачиваниям в Нидерландах - это приложение для прогноза погоды! Это в 2026м году, забавно, да?
- А какое приложение на топ-2 по скачиваниям в России?

☕️

отгадка под спойлером на картинке
  • 😁 6
  • 😱 1
Older posts →

About this channel

How can I read @fewideas without a Telegram account?
TGViewer shows the public web preview Telegram publishes for Стёпа Потапов: recent posts, photos, videos and the subscriber count, with no app, login or account.
How many subscribers does Стёпа Потапов have?
Стёпа Потапов (@fewideas) has 497 subscribers on Telegram, refreshed roughly every 30 minutes.
Does Стёпа Потапов know I viewed it here?
No. Public channel previews carry no viewer identity, and TGViewer has no accounts or tracking of what you look up.
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →