Провёл воркшоп у Podlodka ProductCrew — «Агентная аналитика для продактов». Запись уже выложена.
Главный тезис: аналитику можно делать на любой модели, не важно какая она. Главное - контекст, который вы ей даёте.
Чтобы продемострировать это сделал два публичных репо на одних и тех же данных вымышленного фитнес-приложения:
— fitflow-bare — голая БД, никакого контекста.
— fitflow-rich — то же самое + PRODUCT_CONTEXT.md, data dictionary, 7 скиллов в
.claude/skills/.На вебинаре прогнал два кейса в обоих репо:
1. Onboarding funnel — где люди отваливаются и почему. На bare-репо агент честно посчитал воронку и выдал гипотезы из учебника. На rich — увидел, что drop-off на шаге «выбор целей» связан с конкретной персоной, и предложил продуктовое действие.
2. NPS-фидбэк за квартал — темы, динамика, связь с поведением. На bare получились generic-кластеры «UI/Pricing/Performance». На rich — фитнес-специфичные темы (мотивация, расписание, сложность) и джойн с retention.
Паттерн повторился на двух типах данных — структурированных событиях и тексте.
Можно попробовать
1. Форкнуть оба репо и задать им одни и те же два вопроса — почувствовать разницу за 30 минут.
2. Подменить данные на свои, переписать PRODUCT_CONTEXT под свой продукт — это 4–8 часов.
3. Взять один реальный кейс из работы (research, фидбэк, RCA) и пройти один цикл.
Всё бесплатное, всё в открытых репо, а ещё есть сайт воркшопа
#events #agentic #analytics