Подписаться
Опубликовано

Гильермо Раух: AI и разработка продуктов

Автор
  • Имя
    Нейрократия
    Telegram

Гильермо Раух — основатель и CEO Vercel, создатель популярного ИИ-инструмента v0 и человек, стоящий за фундаментальными JavaScript-фреймворками Next.js и Socket.io. Первопроходец open source и легендарный инженер, Гильермо построил тулы, на которых работают одни из самых инновационных продуктов: Midjourney, Grok, Notion и многие другие.

Недавно он пришёл на авторитетный Lenny’s Podcast

и поделился своими мыслями о том, как меняется продуктовый ландшафт с приходом ИИ. Вот основные инсайты:

- Сейчас важно овладеть тремя ключевыми навыками, чтобы преуспеть в мире продуктов на основе ИИ:

→ Чётко формулировать намерение и суть продукта → Эффективно «тренировать» ИИ через множество итераций → Быстро разрешать сложные ситуации, когда ИИ застревает

- Несмотря на опасения, что ИИ заменит программистов, Гильермо подчёркивает неизменную важность глубокого понимания того, как работают софтверные системы. Он призывает инженеров и продактов развивать техническую грамотность и становиться генералистами, чтобы эффективно сотрудничать с ИИ, а не пытаться соревноваться с ним.

- Вам больше не обязательно быть дизайнером или опытным разработчиком, чтобы создавать красивые продукты. ИИ-инструменты, такие как v0, уже интегрируют лучшие практики разработки и дизайна, позволяя буквально каждому быстро создавать качественные цифровые продукты, готовые к боевому применению.

— «Задачи перевода» (то есть превращение дизайна в код) сейчас всё активнее автоматизируются, а вот концептуальное понимание и умение внятно описать, чего именно вы хотите, остаются критически важными.

Развивайте собственный продуктовый вкус: для этого нужно увеличивать «часы погружения» — то есть время наблюдения за тем, как пользователи используют не только ваш продукт, но и продукты конкурентов.

При работе с ИИ-инструментами вроде v0 лучше давать референсы и вдохновения вместо слишком жёстких требований и инструкций. ИИ может предложить решения лучше, чем это сделаете вы.

— Помните, что создавать новые фичи — «это как взять щенка домой»: на одно «Да» должно приходиться девять отказов, так как каждая фича требует постоянного сопровождения.

Не бойтесь говорить ИИ напрямую, что вам не нравится. Простые формулировки «сделай это живее» (make it jazzy) или «добавь яркости» (make it pop) бывают неожиданно эффективны.

— При работе над большими проектами разбивайте задачи на небольшие блоки, чтобы не перегружать контекстное окно моделей ИИ.

Конкретные советы от одного из самых влиятельных инженеров нашего времени. Если вы сейчас интегрируете ИИ в свои продукты, этот набор мыслей стоит учесть.

Подписаться

Нейрократия
582 подписчика
231 пост
Про технологическое будущее без шума. Автор — @vlad_arbatov. https://arbatov.dev

Из подборки #полезное

Опубликовано

Написал аутлайнер на Go для хардкорщиков

аутлайнер OCLI на Go для терминала: иерархические списки, Vim‑навигация, без облаков и ИИ, установка за 30 секунд
Опубликовано

Дайджест рассылок — прямо в Телеграм

Как собрать дайджест email‑рассылок в Telegram с помощью n8n и GPT‑4.1 Mini
Опубликовано

Email-дайджесты на автомате: мой флоу для n8n

Как создать автоматический email‑дайджест в n8n с GPT‑4.1‑mini
Опубликовано

Практика: агенты Claude Code — вне кода

Практика использования суб‑агентов Claude Code без программирования
Опубликовано

Что такое эмбеддинги — фундамент современных LLM

Что такое эмбеддинги в современных LLM и как они работают

Свежие посты

Опубликовано

Внутренности Клода

Подробный разбор архитектуры Claude Code: входные точки, поток данных, модули, инструменты и интеграция, основанный на анализе 1 884 файлов TypeScript.
Опубликовано

Как меняется устройство мысли

Умственное устройство меняется, когда внешнее ИИ‑рассуждение становится инфраструктурой, заменяя часть мышления и вызывая когнитивную капитуляцию.
Опубликовано

Google ускоряет LLM в 8 раз

TurboQuant — метод Google, ускоряющий LLM‑ы в 8 раз за счёт экстремального сжатия KV‑cache и векторного поиска без потери качества.
Опубликовано

Архив, эпизоды и граф: память агента изнутри

Память AI‑агента «Волна» состоит из постоянных блоков, архивной, эпизодического лога и графа связей, обеспечивая быстрый доступ к фактам и структурам.
Опубликовано

Я делаю personal-first ассистента. Вот зачем

Как работает personal-first AI ассистент Volna: память, тайминг, интеграции и health‑трекинг
Опубликовано

Нейросети будут платить налоги

как нейросети будут платить налоги и какие правила регулирования ИИ
Опубликовано

AI 2025: агенты, ролплей, китайская экспансия

Отчет OpenRouter о трендах AI 2025: рольплей, китайские модели, AI‑агенты, рост reasoning и изменение рынка