Timeline

60 のイベントがあり、それぞれに独自のイラストが付いています。このタイムライン時系列順でも逆順でも、読みやすいほうで読めます。最初の面接が始まった頃に、数日かけてまとめたものです。

• コンパイル中に、いろいろ考え直しました。私は一つの決断も後悔していません。もう一度自分のために働くという考えは、今私の頭の中にしっかりとあります。
• この2年を、ぜひ私と一緒にたどってみてください。あなた自身にとって役に立つものも、きっとどこかにあるはずです。ただ、ひとつだけもう分かっていることがあります。他人の経験だけで本当に学べることは多くなく、結局は自分で確かめるしかないことがほとんどです。
• これは、課題、解決策、行き詰まりを伴う AI 製品を作成する個人起業家精神がどのように機能するかを知るための窓であると考えてください。

Google 広告を開始する準備がすべて整いました。 1 つを除いては、Google は私の会社が AI Apps と呼ばれていることを信じていません。

• Google のルールによれば、商標文書を提供するか、ドメイン名を使用するかの 2 つの方法でビジネス名を確認できます。私は 2 番目の道を選択しましたが、予期せぬ困難に遭遇しました。
• 4 週連続の月曜日に同じ手紙が届きます。「忙しいので、あと 3 ～ 5 営業日かかります。」
• それがどこで起こるかは事前にはわかりません。しかし、それは起こりました。私は待っています。

1 月から 5 月まで。 4.5ヶ月。プロモーション、ビデオ、AI エージェントとの連携など、大規模な製品の軸、数十の実験、貴重な経験。満足。

• この繰り返しの最後の解決策は、Web サイトのタイムラインにストーリー全体を収集することです。
• 次に - 就職活動、面接、振り返り。何がうまくいったのか、何がうまくいかなかったのか、私だったらどうすれば良かったのか。
• 次のラウンドについて考え中です。しかし、まずは安定性が必要です。

データを求めて Reddit に行きました。データを受け取りました。そして両方とも禁止されています。

• r/jira: タスクに関する明確化とオーバーヘッドについてのポーリング。 20 票、良いイメージです。大多数は作業時間の 10% 以上をタスクに関連するすべてのことに費やしており、約半分を費やす人もいます。モードはそれが広告だと思った。 90日間の禁止。
• r/世論調査: 179 票。 71% - 「原則として AI は使用しません。無駄は望んでいません。」平均的な Redditor が AI についてどのように感じているかを示す優れたスナップショットです。永久禁止: モデレータは私をボットであると判断しました。その証拠はemダッシュです。サポートから返事がありませんでした。
• 実験には満足しています。痛みが確認されました。チャンネル - いいえ。

広告ではありません - コンテンツです。人が答えを探していて記事を見つけたとき、その製品はすでにその中にあります。

• どこにでもソフトな「プロダクト プレースメント」と他の記事へのリンクがあります。 「買う」ではなく、「面白い？もっとあるよ」。
• 1 つの記事に数時間かかります: 写真、編集、翻訳。最初のアプローチは、基本的な範囲の問題をカバーします。100 以上の SEO ページ。
• 実験を 1 か月続けて結果を見てみましょう。

全力を注ぐことができない場合は、ロングテールのチャネルが必要です。ブログは当然の選択です。

• 私は、単なる見せかけではなく、本当に役立つ記事を書き、よくインデックスされる記事を書きたいと思っています。
• サイト全体と同様に、一度に 13 か国語で表示されます。 1 つの記事が 13 になります。良いアイデアのように思えました。結局のところ、記事の翻訳はコードを書くよりも多くのトークンを消費します。
• これは時間に対する賭けであり、報道に対する賭けではありません。 1 つの優れた記事が何年にもわたってトラフィックを増加させる可能性があります。

最初の試みは、コミュニティや記事で製品について無料で語ろうとすることです。

• アトラシアン コミュニティに注目- アフィリエイト製品のアトラシアン ニュースレターに参加します。
• Reddit への投稿- SEO を目的とした、製品メガスレッド内のコメント。さらに、AI は Reddit でよく学習するという記事をどこかで読んだので、そこに足跡を残したいと思いました。
• 中記事は、この記事の形式の最初のテストです。 SEOの為にも。

このサイトは複数の製品用に設計されています。今、それを一つに作り直しています - ただ。

• ゼロから: ページから直接起動するデモを含むメイン画面、ケースのショーケース、価格計算ツール、AI プロバイダーのブロック、連絡先。
• 私はすぐに大人のようにそれを実行します - 13 言語のローカリゼーションと検索に必要なものすべて: 正規 URL、hreflang、robots.txt、サイトマップ、JSON-LD。
• これはまさに以前に欠けていたものです。これで、Google 広告を実行し、SEO と GEO に取り組むことができるようになります。いつかサイトをいくつかの製品に分割し直すつもりですが、それはそれらが表示されるときだけです。

LinkedIn が機能しないので、別のチャンネルを探しています。 Google の方が興味深いのは、コールド メールではなく、すでに解決策を探している人と会うことです。

• Google 広告を開いて設定を開始すると、Atlassian Marketplace のページは私のものとみなされないという制限に気づきました。ドメインが外国のものであるため、キャンペーンは機能しません。
• マーケットプレイスはオーガニックには適していますが、有料トラフィックの場合は独自のドメインが必要です。
• したがって、実際の Web サイトが必要です。これが次のステップになります。

創設者による完全なデモ - 6 分。面白いけど宣伝しすぎ。 25秒の短いバージョンを1日で作ります。

• 最後のビデオは 2 ～ 3 週間かけて準備しました。これは一日分です。
• 広告とランディング ページ用の短いフォーマット - 同じ商品ですが、ペースが異なります。

大きなリリースの翌日、変更内容を確認するために、LinkedIn 広告で別の簡単なテストを実行しました。何もない。

• 愚かにも LinkedIn Audience Network を無効にするのを忘れてしまいました。Google Analytics によると、サイト上で 0 秒間で 120 回のクリックが発生しました。そんなトラフィックは必要ありません。
• LinkedIn に直接広告を掲載すると、数字は良く見えますが、それでも悲しいです。CPM は約 42 ドル、CTR は約 0.3%、CPC は 15 ドルです。
• クリックあたり 5 ～ 10 ドルまで引き上げたとしても、初期テストとしては依然として高価です。経済も回らなくなるよ。他のチャンネルを探す必要があります。

優れた AI は最初に質問し、次に答えます。これはわかっていましたが、実装は難しすぎるように思えました。コード用 AI エージェントでは、これはもう当てはまりません。

• Insights が問題が誤解されている可能性があると感じると、明確化段階が表示されます。つまり、実装を根本的に変更する非自明な側面に関する 5 つの質問です。チェックボックス、ラジオボタン、独自のオプション - 何度でも呼び出すことができます。
• アイデアから数回の反復まで 2 週間未満。 1年前なら、これは小さな個人的な危機だったでしょう。

1 年かけて深さを構築し、IDE のようなものを完成させました。データによると、ユーザーはインストールしてもログインしないということです。製品の利点は、セットアップの 5 分後にではなく、すぐに提供されるべきであるという決定が下されました。

• ショート、リール、Twitter の時代はまだ始まったばかりです。このロジックでは、開封に時間がかかる商品はあらかじめ負けてしまいます。メリットはすぐに現れ、消化しやすいものでなければなりません。
• Insights に関する計画はここから来ています。つまり、よりシンプルな最初のステップ、より強力な結果形式、よりプロアクティブな AI です。
• これは現時点での単なる計画です。プロトタイプが完成するまでには、2 か月と約 20 回の試作が必要です。

Jira の組み込み分析はほとんど役に立たず、月あたり 2 ～ 5 件のオーガニック インストールでは、さらに深く掘り下げる理由はありませんでした。しかし、Insights への移行の準備をしている間に、この問題を修正することにしました。

• PostHog を接続しています。私はすぐに大人のように、プロンプト、コンテンツ、API キーを収集せずに、完全なコンプライアンス、GDPR サポートを実行します。ユーザーの企業データは、私がアクセスすべきではないアンタッチャブルな資産です。私の製品を使用するための指標のみ。
• このようなトラフィックがあっても、パターンは明らかです。大多数は、インストール後、製品にログインしません。

ホウオウでの作業が完了しました - 時間を区切らずに先へ進みます。しかし、これはもはや古い計画への回帰ではありません。

• 6 か月にわたる並行作業が終わりました。最後に、自分自身に完全に集中してください。
• 鳳凰期からの結論: 強力な製品は、人がそれに到達する前に負ける可能性があります。エンジンよりもインプットが重要です。
• アイデアからの洞察は具体的な方向性になります。つまり、より明確なインプット、より強力なアウトプット、よりプロアクティブな AI を中心に製品を再パッケージ化することです。

明示的なメッセージの役割、ステップ間で渡される内容の制御、キャッシュに基づく実際のコスト。

• ステップ内のメッセージには明示的なロール USER、ASSISTANT、および SYSTEM が割り当てられるようになりました。コンテキストは推測されなくなりました。
• ステップの結果は、対話として伝えることも、結果としてのみ伝えることも、次のステップから完全に切り離すこともできます。
• Anthropic および OpenAI の場合 - キャッシュされたトークンと実際の価格がインターフェイスに表示されます。基本的に、これにより Just は本格的な LLM バックエンドになります。これは、hooh で別の人が雇われた種類のものです。

11 月以来、プラグインは内部に存在していますhooh.com実際のプロジェクトで動作します。最初の正直なテストはデモ データではありません。

• 内部ではこれをマネージド AI デザイナーとして使用していますが、アイデアによれば、Jira タスクに役立つはずです。
• Jira タスクを作成するには、ChatGPT を使用します。テンプレートはそこで開発されています。私のプロンプトは、A4 の 1 ～ 2 枚です。この機能について頭の中にあるものすべてが、断片的でごちゃ混ぜになっています。
• 基本的に、私はタスクのテキストの作成をアシスタントに委任し、詳細のほとんどを彼に引き継ぎます。複雑な機能に関する大規模な技術仕様 - 1 ～ 2 時間。 Just ではこれらすべてを実行できますが、それほど便利ではありません。選択できるときは...残念ながら。

お金がなくなりました。開発は今や二の次であり、雇用への復帰が待っています。

• 面接は進行中ですが、オファーはまだ署名されていませんが、枠は狭いままです。
• クロード コードによる大規模アップデートを終了するためにこれを使用し、それから切り替えます。

Claude コードは単に速いだけではありません。予想外のところで品質が上がっています。

• その前に - カーソル、JetBrains 用 AI プラグイン。うまくいきました。しかし、Claude Code は開発の品質と速度の両方を同時に変えます。
• エージェントから明確な質問をすると、直接リクエストするよりも明確で正確な結果が得られます。これは予想外です。
• AI の機能に再び恋に落ちる瞬間の 1 つです。以前に最初のスペースがあった場合、現在は 2 番目のスペースがあります。私たちはなんと素晴らしい時代に生きているのでしょう！

Google ドライブは強力な統合ですが、リリースには失敗しました。

• ファイルの検索とフィルタリング、ドキュメントとスプレッドシートのコンテキスト、Google ドキュメントの画像、コメント スレッド - すべてがローカルで機能しました。
• すべてのファイルへのアクセスは機密性が高すぎるため、Google の範囲には含まれません。検証が失敗します。
• 機能をリリースせずにロールバックします。悪い結末を伴う良い実験。

Google は本物の Web サイトを要求し、aiapps.me が誕生しました。

• Google ドライブの検証には、ドメイン、法的ページ、所有権の証明が必要です。これがなければどうしようもありません。
• 私は製品の説明、ポリシー、契約といった最小限のランディング ページを作成しています。まだブランディングについては話していません。
• 食料品のウェブサイトは、野心からではなく、官僚主義から生まれることがあります。

朝はアイデア、夕方はマーケットプレイスの製品。

• これただ: AI 自動ラベル、AI を使用してラベルを自動的に作成するシンプルな Jira プラグイン。
• リポジトリは 12:15、15:49 に開始されます - 軽微な編集のみです。コードとテストには約 2 時間かかりました。
• 最も時間がかかるのはコードではなく、ロゴ、マーケットプレイス ページ、設定などのパッケージ化です。

xAI に加えて、すべてのプロバイダーから新しいモデルが大量に登場しています。

• xAI は、画像生成用の Grok 4、Grok 3、Grok 3 Mini、Grok 3 Fast、Grok 3 Mini Fast、および Grok 2 Image の 6 つのモデルとともにスタックに一度に組み込まれます。
• o3-pro、Claude Opus 4、Sonnet 4、Haiku 3.5、Gemini Flash Lite プレビュー - オールインワン アップデート。
• ギャラリーは、テンプレートの標準として最適なモデルである Claude Sonnet 4 に移行します。

初日からの問題の解決: データベースに直接アクセスしないデータ移行。

• Forge は顧客データベースへの直接アクセスを提供しません。各スキーマの更新 - Web トリガー、実行、回避策。最初のバージョンから。
• Forge SQL はこの問題を解決します: 通常の移行、既存のアカウントの通常のサポート。
• この動きはサーバー側全体に影響を与えました。既存のユーザーに影響を与えないように、数週間にわたる慎重な作業が必要でした。 NoSQL から SQL に移行したことのある人なら誰でも理解できるでしょう。

OpenAI から 4 つ、Google から 4 つ - 一度に 8 つの新しいモデル。 OpenAI の

• o4-mini、GPT-4.1、GPT-4.1 mini、GPT-4.1 nano。 Google の Gemini 2.5 Flash、2.5 Pro、2.0 Flash、2.0 Flash Lite。
• モデルの選択が検索されてリセットされます。古い名前のダンプをスクロールする必要はもうありません。
• 画像への最初のステップ: Jira 添付ファイルと生成用のバックログを読み取る権利。

LinkedIn の導入後、問題はチャネルではなくアクティブ化であることが明らかです。

• 値は、ユーザーがタブを閉じる前に表示する必要があります。思ったよりも難しいです。
• 仮説: 製品には、ページ上でさらに視覚的なデモンストレーションが必要です。ビデオが理想的ですが、高価で複雑すぎます。 1年延期してます。
• 販売への最初の本格的な移行: 構築するだけでは十分ではなく、販売することもできる必要があります。

1 か月間にわたる有料広告 - そして実際に何がうまくいかないのかを冷静に観察してみました。

• 5 つのウェーブ、40 以上の広告メッセージ、視聴者、フォーマット。結果: 1300 ドルで 12 回のインストール。対話を通じた広告が最も効果的で、最も優れたキャンペーンではインストールあたり 30 ドルですが、全体的な結果は依然として弱いです。
• 主な発見は、購入の決定はそれを使用する人によって行われないということです。これにより、ターゲティングとメッセージの両方が混乱します。
• 3 つの診断: 弱いアクティベーション、マーケットプレイス ページ、製品プレゼンテーション。さらに正直な質問です。もしかしたら、それは LinkedIn 自体と私のプロモーション スキルに関するものかもしれません。来た12人のうち、ハマる人は一人もいなかった。

小さなアップデートですが、すべての編集はまさに日常のシナリオに当てはまります。

• チャットは、ChatGPT のように、最初のリクエストで名前自体を取得するようになりました。リストには顔のない支店はありません。
• アーカイブされたスクリプトがクイック メニューから削除されました - ノイズが減り、間違ったものがランダムに起動されることが減りました。
• クライアントとのインタビュー用のテンプレートがギャラリーに表示されます。もう 1 つは実際の製品作業用のテンプレートです。

私は自分のシナリオに従ってモデルをテストしました - そして予想外にすべての結果で Claude 3.7 Sonnet が勝利しました。

• 新しい Anthropic モデルを追加し、すぐに Claude 3.7 Sonnet をデフォルトとして設定します。
• 回答の品質は著しく向上しており、より簡潔で、より正確で、シナリオのコンテキストとよりよく調和しています。突然ブーストがかかります。
• OpenAI は遅くて高価ですが、結果がはるかに優れているため、これは議論の対象ではなくなります。これからAIレースでの本命が決まります。

タスク グループは、プロジェクト タスクの全体像をより広範囲に把握する必要があるシナリオでも使用できます。

• 問題は、スプリント、リリース、タグ、ステータス、タイプ、または担当者ごとにコンテキストに収集されます。
• これに基づいて、リリースノート、スプリントレポート、次のステップのシナリオなどの新しいテンプレートがあります。

4 番目のプロバイダーは Google です。モデルの選択肢は本当に幅広くなりました。

• Gemini 2.0 Flash Exp、1.5 Flash、および 1.5 Pro が製品で利用できるようになりました。
• OpenAI、Anthropic、Mistral、Google - この製品はどのプレーヤーにも関連付けられていません。

年末についにセールにサインしました広告スポイラー。この契約は9月から続いており、その内容は非常に単純な問題であった。それは、ジャストがまだ餌を食べていない間、何を食べて生きていくかというものだった。

• 開発資金も底をつき、貯蓄も底をつきました。スタートアップでは家賃も払えない。
• 広告スポイラー 私の広告分析サービスは、この時点で、成長への賭けではなく安定剤として、率直に言って有害な資産になっていました。幸いなことに、通常のお金で売ることができました。
• 私はパートナーと売上を分け合っていますが、私の分け前は立ち上げの約 9 か月には十分です。これが計画です。

クイック スタート: フォルダーから起動する - 2 回のクリック。

• スクリプトを含むフォルダーのクイック起動ウィンドウ - 目的のバージョンが目の前にあります。
• ここから: 前回の起動、設定、再起動。すべてが 1 か所に。
• コンテキストは別のパネルに移動します - インターフェイスがよりクリーンになります。

Forge では、Jira と Confluence を同時に操作することはできません。掃除してるよ。

• 1 つの Forge アプリケーションが複数の Atlassian 製品に同時にアクセスすることはできません。プラットフォームの制限であり、私の制限ではありません。
• 拡張権限を使用してローカルで動作します。マーケットプレイスでは、検証に合格せず、機能しません。
• 原則が「サードパーティによるソリューションは使用しない」という場合、方法は 1 つだけあり、それを廃止することです。悲しいけど正直。

製品を移動する時間です - 目標を設定し、内側の円に進みます。

• 具体的な目標: 毎月 50 回のインストール。
• スタートアップ環境では、彼らはそれを FFF (Friends, Family and Fools) と呼びます。友人、家族、そして単に信じる人たちです。最も要求の厳しいユーザーではありませんが、製品に最初の推進力を与えるのは彼らです。
• 約 20 人がプラグインをインストールしましたが、各インストールの背後には、個人的で非常に衒学的なアプローチがあり、数週間にわたる個人的な会話、説明、説得が行われました。
• これは空虚なキャンペーンではありませんでした。中には実際に製品を見てフィードバックをくれた人もいました。

AI は最初の質問の前に何を知っておくべきですか?また、それを尋ねるにはどうすればよいでしょうか?

• 最初のコンテキスト セットは次のようになります: Jira からの問題、プロジェクトの説明、製品辞書、ロール、競合他社、データ ソース。生のブロックですが、AI のメモリ内に製品の場所を構築し始めるにはすでに十分です。
• 次に、これらのブロックは大幅に変更されます。しかし、ここでアイデア自体が登場します。AI は毎回ゼロから始めるべきではありません。
• Confluence はすでにコンテキスト ソースとして接続されています。このパスはプラットフォームの制限により後に閉鎖されます。

私は自分自身でその考えをテストすることにしました。適切なスキルを備えた 1 人が本格的な製品を構築できるのです。

• AI エージェントの時代以前の単独の道には、製品、開発、設計、マーケティングという珍しい組み合わせが必要でした。たまたまこのセットが集まったのですが、AIエージェントはしきい値をさらに低くしただけでした。
• 私は理解していました。すぐにこのしきい値は急激に低下し、私はほとんど有利なスタートを切ることができませんでした。しかし、それはそこにあり、私はそれを利用しようとしました。
• 各アクションは製品の増分です。チーム内のコミュニケーションに費やす時間はゼロです。生まれて初めて。これは非常に珍しい状態で、ある種の子供じみた喜びを引き起こし、私はもっと働きたいと思いました。

エンティティがあり、インターフェイスがあり、製品が現実になります。

• 主要なエンティティは固定されています: チャット、アクション、ステップ、メッセージ、コンテキスト。
• すべては抽象的な対話ではなく、実際の Jira タスクを中心に構築されています。
• 最良のシナリオ - 要件、代替案、計画。

仕事を探しているときに、テストタスクが予期せず、本当に信じたい製品のアイデアにつながりました。

• 就職活動中に私は準備をしました自身の変革案用アクア ソフトウェアテスト会社は、そのようなビジネスが 2024 年にどのように進化するかを考察しています。
• 主なアイデアはシンプルでした。インフラストラクチャを複製するのではなく、ワークフロー、ユーザー、市場がすでに存在する Jira に製品を近づけることです。そしてもちろんAIも導入します。
• プレゼンテーション自体で、私はこう言いました。「彼らがやらないなら、私がやります。」 1週間後、拒否の日、それはもはや虚勢のようには聞こえず、私はJustを構築し始めました。

2024 年 1 月。私は自分自身の信念を 2 つ書き留めて、それらを基礎にしていくことにしました。

• 第一に、AI パーソナル アシスタントは、ほとんどの日常業務において最終的には人間よりも強力になるでしょう。私はこれを観察としてではなく、賭けとして記録しています。
• 次に、人々はビジョンとマーケティングに最も長く留まります。私たちが構築しているものとその理由 - 男。他人に価値があることを納得させるのも人間です。 AI がこれを置き換えることはまだありません。
• アーリーマジョリティの AI プロセスへの移行には少なくとも 5 年、レイトマジョリティの場合はさらに長くかかります。人々は見た目よりも自分の習慣において保守的です。この変革の全期間は、その中でツールを構築する人々にとってチャンスの窓です。

2023 年 12 月 - 最初の本格的なテスト: PM の仕事を分解し、AI が処理できるものとできないものを確認します。

• アプローチはシンプルです。競合他社の分析、技術仕様の作成など、特定の PM タスクを実行し、実験として AI を介して実行します。感覚ではなく、テストです。
• 結果はすぐに明らかになりました。パターンは 1 つの要求に対して 1 つの応答です。メモリやネットワークがなければ、作業の重要な部分が単に失われてしまいます。最新データのない競合分析は、もはや分析ではありません。
• しかし、制限は方向性を示しました。何が欠けているかだけでなく、次に何が来るのかも明らかになりました。

プロダクトビジョンコース2023 年 12 月 - 製品についてはまだ未定です。階層の最上位にビジョンがなければ、他のすべてが盲目的に構築されるという事実について。

• このコースでは、ビジョン → 戦略 → 目標 → イニシアチブ → リリース → 機能 → エピック → タスクという階層が適切にレイアウトされていました。大企業の例を使って実際にそれが行われているのを見ると、少し違和感を感じます。自分で構築するものを含め、どれだけのものが盲目的に構築されているかを理解します。
• これは不快な考えを引き起こしました。私は AI に関して独自の立場を持っていますが、それはどこにも記録されていません。直感はビジョンではありません。
• 私は座って、自分がどこへ行くのか、何を信じているのか、何を構築しているのか、そしてその理由を書き出しました。このステップがなければ、次のステップはさらに自信がなくなってしまいます。

それまで、私は Jira プラグインを市場としてまったく見ていませんでしたが、偶然数字を見てこのニッチな分野を思い出しました。

• 誰もが実際の Jira Marketplace の数値を内部から見るわけではありません。 Railsware で働くことができて幸運でしたカプラー.io、私はラインに十分近かったTitanApps プラグインをクリックすると月次レポートが表示されます。
• この数字は予想外に説得力がありました。Jira の限定的なツールは、多くの利用者や広範囲にカバーされなくても、安定した収益をもたらすことができます。
• それから私は全く別の製品を考えていました。しかし、結論は記憶に残るものでした。世界中のほぼすべての IT チームに共通点が 1 つあるとすれば、それは Jira です。そしてその周りの市場は長い間生き続けています。

ある仕事のエピソードから、AI は私にとって目新しいものから仕事の習慣へとすぐに変わりました。

• 2023 年 4 月 - ChatGPT が存在してからわずか数か月です。 Confluence で作業ページを編集し、AI に段落の作成を手伝ってもらっています。計算というよりは好奇心から。
• 答えは不正確でしたが、それでも再試行するには十分役に立ちました。そしてさらに。
• 3 か月後、AI は私にとってほぼ毎日のツールになりました。その時は、これが始まりに過ぎなかったとは知りませんでした。