Стандартный опыт с нейросетями — пришла идея задачи, написал промпт, получил в ответ буллщит, поругал тупой ИИ, не оставил ему чаевых, закрыл и забыл. Многие кейсы, правда, не срабатывают. Тут обычно две причины: ваша задача в принципе не решается нейронками, либо вы написали плохой промпт. Обычно обе связаны с непониманием, что у LLM под капотом.

В моей базе знаний 4 000 заметок.

Да, у меня немного съехала крыша на этой теме. Но решение создать систему для ведения заметок три года назад — пока что лучшая из моих интеллектуальных инвестиций. В этом посте хочу поделиться, зачем я это делаю, в каком формате и какие полезные практические кейсы для себя нашел. Тема бездонная, на самом деле. Можете взять часть идей и развить у себя.

Это вторая, практическая часть по JTBD. В ней я расскажу про то, как визуализировать потребности пользователя, как строить Job Stories на любом уровне абстракции по Ульвику и по Клементу, как анализировать конкурентов и покажу какие есть типы JTBD интервью. Бонусом дам готовые шаблоны в гугл доке для проведения полного цикла интервью с рекомендациями.

Это первая, теоретическая часть по JTBD. В ней я доступно объясню суть теории, какие есть подходы, как в них не запутаться, как их подружить и где можно применять теорию JTBD. Все на основе личного практического опыта и 4 основных книг на эту тему. Вторая часть будет посвящена исключительно практике применения.