Как вайб-кодинг ускоряет цикл «собрать–измерить–узнать»

Что такое вайб-кодинг и зачем он продуктовой команде

Вайб-кодинг — это способ создавать продуктовые решения «от намерения»: вы формулируете цель и ожидаемое поведение (вайб), а ИИ помогает быстро собрать рабочий прототип из готовых блоков, шаблонов и кода. Фокус смещается с «как именно это запрограммировать» на «что мы хотим проверить и какой результат считаем успехом».

Важно: вайб-кодинг — не «магия без ответственности». Команда по‑прежнему отвечает за смысл, критерии качества и корректность выводов.

Почему это важно именно для product discovery

В product discovery ценность появляется не тогда, когда вы написали много кода, а когда вы быстрее узнали правду о гипотезе: пользователям это нужно или нет, готовы ли они платить, решает ли это их задачу лучше альтернатив.

Обычно discovery тормозит не на «придумать идею», а на переходе от идеи к проверке: ждать свободного разработчика, спорить о деталях интерфейса, неделями собирать «почти MVP», чтобы потом обнаружить, что ключевое допущение было неверным. Вайб-кодинг сокращает именно этот разрыв: вы быстрее получаете артефакт, который можно показать, потрогать и измерить.

Что меняется в темпе

Вместо длинных очередей и согласований появляется ритм коротких итераций:

• меньше ожидания (прототипы и демо собираются за часы/дни, а не недели);
• больше проверок гипотез (каждая итерация отвечает на конкретный вопрос);
• меньше «перфекционизма по умолчанию» — качество повышается уже после подтверждения ценности.

ИИ здесь работает как ускоритель: предлагает варианты реализации, генерирует черновики экранов, событий аналитики и текстов, а команда выбирает и уточняет.

Кому это особенно полезно

Материал будет полезен фаундерам, PM, дизайнерам и небольшим кросс‑функциональным командам, которым нужно быстро учиться на рынке: проверять гипотезы продукта, собирать демо для интервью, запускать простые эксперименты и делать выводы без лишних затрат.

Цикл «собрать–измерить–узнать»: где обычно тормозит discovery

Цикл Lean — собрать → измерить → узнать — звучит просто: делаем минимальную версию решения, смотрим реакцию и данные, формулируем выводы и следующую гипотезу. На практике discovery часто тормозит не из‑за сложности идей, а из‑за того, что между шагами образуются «пробки».

Как выглядит цикл в реальной продуктовой команде

Собрать — это не обязательно «запилить фичу». Чаще это прототип, интерактивный сценарий, фейковая дверь (fake door), лендинг или демо для интервью.

Измерить — события, метрики, ответы пользователей, наблюдения в сессиях, результаты A/B (или хотя бы качественная оценка «поняли/не поняли»).

Узнать — сформулировать, что подтвердилось, что опроверглось, и что делаем дальше (повторяем, меняем гипотезу, прекращаем).

Типичные узкие места

Главная проблема — скорость перехода между шагами. Чаще всего команда упирается в:

• Очередь к разработке: чтобы проверить гипотезу, нужно «встать в спринт», и проверка превращается в мини‑релиз.
• Длинные согласования: дизайн «дошлифовывается», текст «вычитывается», юридические/бренд‑правки растягивают запуск демо.
• Ручной сбор данных: события не заведены, дашборда нет, данные приходится выгружать и склеивать руками — выводы приезжают поздно.

Почему скорость важнее идеального первого решения

В discovery почти всегда ошибается не реализация, а предположение: кому нужно, за что готовы платить, какой триггер сработает. Поэтому ценность даёт не «идеально сделано», а быстро полученный сигнал. Медленный цикл заставляет команду защищать решения, а не проверять их.

Где время теряется чаще всего

1. Прототипирование: ожидание макетов, отсутствие интерактивности, невозможность быстро менять сценарий по итогам интервью.

2. Аналитика: события добавляют «потом», метрики спорят неделями — и в итоге нечем измерять.

3. Коммуникации: контекст расползается по чатам и созвонам, решения не фиксируются, и один и тот же вопрос обсуждают по кругу.

Если вы узнаёте свою команду хотя бы в двух пунктах — проблема чаще не в мотивации, а в устройстве процесса. Дальше важно понять, что именно можно «сжать» без потери качества выводов.

Как вайб-кодинг сжимает цикл на практике

Вайб-кодинг — это когда команда делает маленький шаг «вперед» не через длинное ТЗ и идеальный план, а через быстрый наглядный результат: прототип, эксперимент, черновую интеграцию. Практический эффект почти всегда один и тот же: цикл «собрать–измерить–узнать» превращается из «пары недель на круг» в «несколько дней, а иногда часов».

«Собрать»: прототипы за часы вместо недель

Обычно этап build тормозит на согласованиях, детализации требований и ожидании разработки. В вайб-кодинге команда берёт гипотезу и быстро «материализует» её в минимально работающий артефакт: кликабельный прототип, демо‑страницу, фейковый поток (fake door), тестовый сценарий в продукте.

ИИ‑ассистент ускоряет рутину: помогает набросать тексты, варианты экранов, микро‑копирайтинг, структуру формы и даже черновую реализацию на фронте. В результате обсуждение идёт не вокруг абстракций, а вокруг того, что можно показать пользователю уже сегодня.

Если нужен более «приземлённый» способ внедрить это в команду, удобно использовать специализированные платформы вайб-кодинга. Например, TakProsto.AI позволяет собирать веб‑приложения, серверные части и мобильные приложения в формате чата: вы описываете сценарий и критерии, а система помогает собрать прототип, который можно развернуть и дать пользователям. Это особенно полезно в discovery, когда важны скорость и воспроизводимость итераций.

«Измерить»: быстрые события, простые дашборды, авто‑сводки

Частая причина провала измерения — «потом настроим аналитику». В быстром цикле измерение добавляют сразу, но упрощают:

• 3–5 ключевых событий на гипотезу вместо десятков;
• один простой дашборд (или даже таблица) с понятными порогами успеха;
• короткие авто‑сводки по результатам: что произошло, где провал, где рост.

Вайб-кодинг здесь — это дисциплина делать измерение частью сборки. Не «аналитика когда‑нибудь», а минимальная телеметрия как обязательный элемент.

«Узнать»: выводы и следующие гипотезы без недельных ретро

Этап learn часто буксует из‑за разрозненных источников (интервью, цифры, поддержка) и отсутствия понятного формата решения. На практике помогает короткий шаблон:

• что мы ожидали увидеть;
• что увидели фактически;
• почему это могло случиться;
• что меняем в следующей итерации.

ИИ‑ассистент ускоряет сведение заметок, группировку инсайтов и формулировку следующих гипотез — так команда не застревает в обсуждениях «как правильно интерпретировать».

Важная оговорка: скорость не заменяет качество исследования

Вайб-кодинг не отменяет работу со смещениями, аккуратный дизайн эксперимента и честную интерпретацию данных. Он увеличивает число итераций: вы быстрее делаете маленькие ставки, быстрее ошибаетесь и быстрее находите рабочие решения — при условии, что сохраняете исследовательскую строгость.

Быстрое прототипирование: от гипотезы к работающему демо

Быстрое прототипирование в вайб-кодинге — это не «нарисовать красиво», а за считанные часы превратить продуктовую гипотезу в артефакт, который можно показать пользователю и получить измеримый сигнал. Ключевой принцип: прототип должен отвечать на один вопрос, а не изображать весь продукт.

Шаблон: гипотеза → сценарий → прототип → критерий успеха

Удобно держать один и тот же каркас для каждой проверки:

• Гипотеза: «Если мы упростим X, то пользователь сделает Y быстрее/чаще».
• Минимальный сценарий: один конкретный путь (например: «зашёл → ввёл данные → получил результат → нажал CTA»).
• Прототип: минимальная интерактивность, чтобы пройти сценарий без объяснений.
• Критерий успеха: что считаем победой (конверсия в CTA, время до результата, доля дошедших до шага).

Такой шаблон дисциплинирует: вайб-кодинг ускоряет сборку, но рамка не даёт расползтись в «давайте ещё добавим настройки».

Что включать в прототип

Чтобы прототип реально учил, ограничьте его до:

• одного ключевого job-to-be-done (зачем пользователь пришёл);
• одного потока (без альтернативных веток и ролей);
• одного CTA (одно целевое действие, которое и измеряем).

Если нужны данные — используйте заглушки, фиксированные наборы примеров или один вводимый параметр. Всё остальное только замедляет learning.

Как не «залипать» в UI: компоненты и дизайн‑система

Вместо ручной полировки интерфейса берите готовые компоненты (кнопки, формы, таблицы) и ограничения из дизайн‑системы. Полезно заранее иметь «коробку деталей»: базовые экраны, типовые состояния (loading/empty/error), пару шаблонов лейаута. Тогда энергия уходит в смысл сценария, а не в пиксели.

Примеры артефактов, которые работают

• Интерактивный демо‑экран: кликабельный поток из 2–4 шагов.
• Калькулятор: один ввод → один результат (идеально для проверки ценности/экономики).
• Мини‑лендинг: оффер + 1–2 блока + CTA для измерения интереса.
• Форма заявки/записи: проверка спроса до разработки полного решения.

Главный тест: можете ли вы за 30 секунд объяснить, что проверяет этот прототип и какой сигнал будет считаться успехом. Если да — можно идти к пользователям.

MVP без лишнего: как не перепутать проверку с релизом

MVP для discovery — это инструмент измерения, а не «почти продукт». Его задача — получить сигнал о ценности (и о том, для кого именно), а не закрыть все углы качества, масштабирования и автоматизации. Если вы строите как для релиза, вы инвестируете в уверенность, которой ещё нет.

MVP для измерения vs «почти продукт»

«Почти продукт» стремится быть полноценным: стабильность, красивый UX, масштабируемый бэкенд, редкие ошибки. MVP для измерения стремится быть проверяемым: минимум функциональности, который позволяет пользователю совершить ключевое действие, а команде — зафиксировать результат (событие/конверсию/готовность платить).

Практическое правило: если элемент не влияет на решение пользователя «мне это нужно» — он не обязателен в текущей итерации.

Паттерны быстрых MVP

• Фейковая дверь: показываем кнопку/экран и измеряем интерес (клики, заявки), а затем честно сообщаем о доступности/лист ожидания.
• Concierge‑подход: обещаем результат, но выполняем его вручную, чтобы проверить ценность без разработки сложной системы.
• Ручной бэкенд: интерфейс есть, «магия» внутри — таблица, скрипт, оператор.
• Ограниченный функционал: один сценарий, одна аудитория, один канал — без попытки покрыть всё.

Как вайб-кодинг помогает собрать «достаточно»

Вайб-кодинг ускоряет сборку тонкого «каркаса»:

• быстро склеить интерфейс, формы, простую логику;
• добавить базовую аналитку и события без долгих интеграций;
• сделать демо, которое можно показать пользователям уже завтра.

Ключ — вовремя остановиться: как только появился измеряемый тест, дальнейшее «дописать ещё чуть‑чуть» чаще снижает скорость обучения.

Границы итерации: что точно не делаем

Перед стартом зафиксируйте стоп‑лист: не делаем масштабирование, роли и права, полноценные настройки, миграции данных, идеальный дизайн, автоматизацию процессов. Запишите критерий успеха эксперимента (например, 20% пользователей доходят до шага X) и критерий остановки. Это защищает MVP от незаметного превращения в релиз.

Измерение без хаоса: метрики, события и быстрые выводы

Скорость в discovery рушится не из‑за нехватки данных, а из‑за их случайности: разные названия событий, десятки дашбордов «на всякий случай» и ни одного ответа на главный вопрос — работает ли гипотеза.

3–5 вопросов, на которые должны отвечать метрики

Перед тем как ставить аналитику, зафиксируйте несколько проверочных вопросов. Для ранней стадии обычно хватает таких:

• Активация: понял ли пользователь «как начать» и сделал ли первый осмысленный шаг?
• Ценность: получил ли он результат, ради которого пришёл (момент “aha”)?
• Повторное использование: возвращается ли и повторяет ли ключевое действие?
• Готовность платить: проявляет ли сигнал монетизации (клик «тарифы», попытка оформить, запрос счёта)?
• (Опционально) Доверие/качество: есть ли ошибки, отмены, жалобы, которые ломают опыт?

Эти вопросы становятся «скелетом» воронки и определяют, какие события вообще нужны.

Минимальный набор метрик без «метрик тщеславия»

На старте не гонитесь за просмотрами и «ростом посещаемости». Достаточно:

• Конверсия активации: доля пользователей, дошедших до первого ценностного шага.
• Time‑to‑value: сколько времени до получения результата.
• Retention (D1/D7) или повтор ключевого действия.
• Ошибка/отказ на критическом шаге (где пользователь «падает»).
• Сигнал оплаты: попытка апгрейда/переход к оплате (даже если платежей ещё нет).

Быстрая постановка событий: простая схема и единые правила

Чтобы не утонуть в именовании, договоритесь о правилах на один лист:

• События в формате глагол_объект: signup_completed, project_created, report_exported.
• У каждого события 3–7 свойств максимум: plan, source, variant, platform, error_code.
• Одно событие — один смысл. Не объединяйте разные действия в «button_clicked».
• Введите таблицу‑словарь (Notion/Google Sheet): событие → когда отправляем → зачем → свойства → владелец.

Такой «контракт аналитики» позволяет вайб-кодингом быстро добавлять события без бесконечных уточнений.

Как связывать интервью и фидбек с воронкой

Качественные сигналы ускоряют выводы, если их привязать к числам:

• В интервью фиксируйте контекст (задача/роль), момент ценности и место поломки.
• Привязывайте заметки к сегментам: например, «маркетологи → падают на report_exported из‑за формата».
• После релиза изменения ищите подтверждение в двух плоскостях: воронка (улучшился ли шаг) и цитаты (исчезла ли боль).

Итог: измерение становится не отдельным проектом, а быстрым способом ответить на несколько ключевых вопросов и принять следующее решение в цикле «собрать–измерить–узнать».

Эксперименты, которые действительно учат

Скорость ради скорости не помогает discovery — учит только эксперимент, который заранее отвечает на конкретный вопрос и защищён от типичных искажений. Вайб-кодинг полезен тем, что радикально удешевляет «варианты»: вместо одного тяжёлого прототипа команда может быстро собрать 3–5 версий и проверить, какая именно механика двигает метрику.

План эксперимента (шаблон на 15 минут)

Чтобы эксперименты не превращались в хаотичные «попробовали — вроде понравилось», фиксируйте план до сборки:

• Цель: какое решение вы хотите принять по итогам (например: «подтвердить, что пользователи готовы нажимать “Сохранить в избранное” в карточке товара»).
• Аудитория: кто участвует и как вы их находите (новые пользователи, активные, сегмент по тарифу/рынку).
• Варианты A/B: что именно различается (один ключевой фактор), и какая версия является контрольной.
• Длительность: минимум времени/трафика, чтобы не остановиться на шуме.
• Критерий остановки: заранее заданный порог (например: «+15% к конверсии в действие при неизменной доле ошибок/отказов»).

Почему вайб-кодинг повышает «обучаемость»

Когда прототипы собираются быстро (часто с ИИ‑ассистентом), вы можете тестировать не «косметику», а разные гипотезы: иной триггер, другую последовательность шагов, альтернативное предложение ценности. Чем дешевле вариант, тем проще держать фокус на вопросе — и тем легче выбрасывать неработающее без эффекта «жалко сделанное».

Чек‑лист качества: что исказит результат

• Вы тестируете сразу несколько изменений и не знаете, что сработало.
• Сегменты смешаны (новички и опытные) — эффект «размазывается».
• Метрика выбрана удобная, но не связанная с ценностью (клики вместо завершённых действий).
• Низкая статистическая/поведенческая значимость: выводы по 10 пользователям без подтверждения качественной обратной связью.
• Внешние факторы (акции, сезонность, релиз) не учтены.

Как принимать решение: продолжать, изменить, остановить

• Продолжать: критерий остановки достигнут, побочные метрики не ухудшились, пользователи понимают ценность.
• Изменить: есть сигнал, но он нестабилен — уточните сегмент, упростите вариант, оставьте один фактор.
• Остановить: эффект отсутствует или цена побочек высока (рост ошибок, отток, нагрузка на поддержку). Сформулируйте урок в одну строку и переходите к следующей гипотезе.

Качественная обратная связь: быстрее, но не поверхностно

Скорость discovery часто ломается не на разработке, а на «доставке смысла»: мы поздно разговариваем с нужными людьми, задаём размытые вопросы и теряем инсайты в чате. Вайб-кодинг ускоряет этот контур — но только если обратная связь остаётся привязанной к реальным пользователям и конкретным задачам.

Как встроить интервью в рутину

Начните с простого правила отбора: зовите людей, которые сегодня решают проблему альтернативным способом (таблички, конкуренты, ручные процессы). Для 1–2 дней достаточно 5–7 разговоров.

Чтобы интервью давало материал для решения, держите фокус на прошлом опыте, а не на «как вам идея». Хорошие вопросы:

• «Расскажите про последний раз, когда вы… Что было самым неудобным шагом?»
• «Как вы понимаете, что задача решена хорошо? По каким признакам?»
• «Какие обходные пути используете? Почему именно так?»

Фиксируйте инсайты сразу в коротком шаблоне: контекст → триггер → действие → боль → текущая альтернатива → критерий успеха. Это помогает не спорить о формулировках после созвона.

Быстрые «полевые» проверки

Помимо интервью проводите мини‑сессии: 15–20 минут на прототипе с тестом задач. Дайте человеку сценарий («Найдите X», «Сделайте Y») и попросите думать вслух. Важно измерять не «нравится/не нравится», а прохождение: где человек останавливается, что ожидает увидеть, какие слова не считываются.

Роль вайб-кодинга между сессиями

Сильная сторона вайб-кодинга — мгновенные правки между сессиями: переименовать элементы, переставить шаги, сделать два варианта экрана и показать следующему участнику A/B на уровне прототипа. Так вы сравниваете гипотезы в тот же день, не откладывая на спринт.

Как не подменить исследование генерацией

ИИ‑ассистент может помочь сформулировать варианты интерфейса или резюмировать заметки, но подтверждение ценности делается только «в поле». Если фидбек получен от коллег, друзей или «синтетических персон», считайте это подготовкой, а не discovery. Проверяйте на тех, кто реально принимает решение и платит цену за проблему.

Командный ритм: как сделать обучение системным

Скорость в discovery появляется не только из быстрого прототипирования, а из повторяемого ритма: команда заранее знает, где фиксируются гипотезы, когда принимаются решения и как результаты превращаются в следующий шаг. Вайб-кодинг усиливает этот ритм, потому что снижает стоимость «сделать маленькое демо» — и значит, больше смысла в регулярных ставках.

Один источник правды

Выберите одно место, где живёт вся цепочка: гипотеза → решение → эксперимент → результат → что делаем дальше. Это может быть Notion/Confluence/Google Doc — важны не инструмент и «идеальная система», а дисциплина.

Правило простое: если вывод не попал в этот источник, его как будто не было. Так вы избегаете «устных инсайтов», которые исчезают через неделю, и повторных проверок одной и той же идеи.

Лёгкий формат документа (без бюрократии)

Хороший документ занимает 5–10 минут на заполнение и 2–3 минуты на чтение. Достаточно фиксировать только то, что помогает следующему решению:

Гипотеза: ...
Для кого: ...
Сигнал успеха: ... (метрика/поведение/цитаты)
Что сделали: ... (демо/прототип/тест)
Что увидели: ... (цифры + 2–3 наблюдения)
Решение: ... (усиливаем/поворот/закрываем)
Следующий шаг: ... (1–3 задачи)
Ответственный и дата: ...

Такой формат поддерживает «память команды» и помогает отличать факт («увидели») от интерпретации («думаем, что…»).

Еженедельный ритм: демо → метрики → ставки

Соберите постоянный слот на 45–60 минут раз в неделю:

• 10 минут: демо того, что сделали (даже если это черновик);
• 15 минут: разбор сигналов (метрики, события, качественные заметки);
• 20 минут: список следующих ставок (1–3 гипотезы) и кто делает что.

Ключ: в конце встречи должно быть не «обсудили», а «решили и зафиксировали».

Как подключить ИИ: резюме и перевод в задачи

ИИ‑ассистент полезен там, где вы теряете время на «упаковку» мыслей:

• делает короткое резюме из заметок интервью и выделяет повторяющиеся темы;
• превращает выводы в формулировки задач: что изменить в продукте, какие события добавить, какую метрику проверить;
• помогает выдерживать единый стиль документа, чтобы записи были сопоставимы от недели к неделе.

Важно: ИИ ускоряет оформление и структуру, но финальные формулировки гипотез и решений остаются за командой — это часть ответственности, которую нельзя делегировать.

Если вы хотите, чтобы этот процесс был ещё и технически «безболезненным», полезны инструменты, где прототипирование, развертывание и откат изменений максимально быстрые. В TakProsto.AI, например, есть снапшоты и rollback, экспорт исходников, деплой и хостинг, а также режим планирования (planning mode), который помогает сначала согласовать намерение и критерии, а уже потом переходить к реализации.

Риски и ограничения: где скорость может навредить

Вайб-кодинг ускоряет проверку гипотез, но скорость сама по себе не гарантирует правильных выводов. Если не поставить ограничения, команда может начать «побеждать» в количестве прототипов, теряя качество решений и доверие пользователей.

Типичные риски ускорения

Быстрые, но неверные решения. Когда демо собирается за часы, легко перепутать «выглядит правдоподобно» с «работает для пользователей». Эффект первого впечатления приводит к тому, что идея закрепляется раньше, чем вы собрали достаточные сигналы.

Переоценка сигналов. Маленькая выборка, шумные метрики, один восторженный пользователь — и команда уже планирует релиз. В discovery это особенно опасно: вы оптимизируете продукт под случайность, а не под устойчивый паттерн.

Технический долг в виде “одноразового, которое стало постоянным”. Прототипы часто «доживают» до продакшена — с хрупкой архитектурой, неявными зависимостями и отсутствием тестов. Потом скорость падает, а правки становятся рискованными.

Как поставить «рельсы» и не потерять контроль

Заранее договоритесь о правилах:

• Критерии качества для прототипа: что должно быть правдой (например, корректность данных, понятные ошибки, базовая доступность), а что можно опустить.
• Лимиты времени: таймбокс на сборку и на анализ результатов. Если не уложились — упрощаем, а не раздуваем.
• Ревью по необходимости: не на всё подряд, а на куски, которые имеют шанс переехать в MVP (интеграции, аналитика, работа с данными).

Безопасность и приватность

Главное правило: не вставляйте чувствительные данные в запросы (персональные данные, токены, коммерческие условия). Разделяйте окружения (песочница/стейдж/прод), используйте мок‑данные и минимальные права доступа. Если в команде есть сомнения — закрепите это в короткой памятке и чек‑листе.

Отдельный практический момент — где «живут» ваши данные и модели. Для команд на российском рынке может быть важно, чтобы инфраструктура и обработка происходили внутри страны. TakProsto.AI работает на серверах в России и использует локализованные и opensource‑модели, не отправляя данные в другие юрисдикции — это помогает снижать организационные риски при ранних экспериментах.

Когда вайб-кодинг не подходит

Он плохо сочетается со сценариями, где цена ошибки слишком высока: серьёзные регуляторные требования, медицинские/финансовые функции, системы безопасности, критичная инфраструктура. Там скорость важна, но приоритет — верификация, трассируемость решений и строгие процессы изменений.

Практический план внедрения: как начать за неделю

Вайб-кодинг лучше всего приживается не через «большую трансформацию», а через короткий, повторяемый спринт обучения. Ниже — недельный шаблон, который можно провести даже одной кросс‑функциональной командой, используя ИИ‑ассистента как ускоритель, а не как замену здравому смыслу.

Шаблон процесса на 7 дней

День 1 — гипотеза. Сформулируйте одну проверяемую гипотезу (что меняем, для кого, какой ожидаемый эффект) и заранее определите метрику успеха.

Дни 2–3 — прототип. Соберите демо‑версию: кликабельный прототип, «фейк‑дор», минимальный интерфейс с заглушками или тонкую реализацию без масштабирования. Цель — показать поведение, а не построить архитектуру.

День 4 — тест. 5–8 коротких сессий с пользователями или быстрый A/B на небольшой доле трафика. Фиксируйте не мнения, а наблюдения и точки боли.

День 5 — измерение. Проверьте события, качество данных, сравните с базовой линией. Если данных мало — используйте прокси‑метрики (например, клики/досмотры/завершения шага).

День 6 — выводы. Решение на основе критериев: «дальше», «переделать и повторить», «закрыть гипотезу».

День 7 — план. Переведите выводы в следующий эксперимент или в задачи на MVP (если проверка действительно пройдена).

Минимальные артефакты (чтобы не утонуть)

• Бэклог гипотез (1 строка = 1 гипотеза + метрика + статус).
• Журнал экспериментов (что сделали, на ком, что увидели).
• Дашборд метрик (2–5 ключевых показателей, обновление ежедневно).
• Заметки интервью (шаблон вопросов + наблюдения + цитаты).

Роли и ответственность

PM/PO формулирует гипотезу и критерии успеха. Дизайнер/продуктовый исследователь готовит сценарии тестов и фиксирует инсайты. Инженер (или прототипист) «собирает» демо и подключает события. Аналитик (или PM) отвечает за проверку данных и выводы. ИИ‑ассистент помогает (черновики гипотез, варианты прототипа, список событий, сводка интервью), но финальное решение принимает команда.

Если команде не хватает ресурсов на «быстро собрать и развернуть», можно опереться на платформенный подход. В TakProsto.AI типовой стек уже задан (веб на React, бэкенд на Go с PostgreSQL, мобильные приложения на Flutter), а также доступны деплой, хостинг и кастомные домены — это снижает стоимость первой публикации прототипа. Плюс, при необходимости можно экспортировать исходный код и продолжить разработку в привычном пайплайне.

Идеи стартовых экспериментов

• Активация: упростить первый ключевой шаг (минус одно поле/экран).
• Онбординг: заменить длинный туториал на 2 подсказки в нужный момент.
• Прайсинг: «фейк‑дор» на новый план + сбор причин отказа.
• Ключевой сценарий: ускорить путь до результата (автозаполнение, шаблоны, дефолтные настройки).

Если вы планируете рассказывать о результатах таких экспериментов публично (кейсы, разборы, заметки о процессе), проверьте, есть ли у используемой платформы программа мотивации. У TakProsto.AI, например, есть возможность получать кредиты за контент (earn credits program) и за приглашение других пользователей по реферальной ссылке — это может частично компенсировать стоимость регулярных итераций на этапе discovery.