Timeline

60 wydarzeń, każde z własną ilustracją.Ta oś czasumożesz czytać chronologicznie albo od końca — jak wolisz. To kilka dni pracy, już na tle pierwszych rozmów rekrutacyjnych.

• Kiedy to kompilowałem, wiele przemyślałem. Nie żałuję ani jednej decyzji. Pomysł, aby znowu pracować dla siebie, jest teraz mocno w mojej głowie.
• Zapraszam cię, żeby przejść te dwa lata razem ze mną. Może znajdziesz tu coś przydatnego także dla siebie. Jednego już się nauczyłem: cudze doświadczenie rzadko uczy naprawdę, a większość rzeczy i tak trzeba sprawdzić na własnej skórze.
• Potraktuj to jako okno na to, jak działa samodzielna przedsiębiorczość w tworzeniu produktu AI – z wyzwaniami, rozwiązaniami i ślepymi zaułkami.

Wszystko jest gotowe do uruchomienia Google Ads. Z jednym wyjątkiem – Google nie wierzy, że moja firma nazywa się AI Apps.

• Zgodnie z zasadami Google możesz zweryfikować nazwę firmy na dwa sposoby: dostarczyć dokumenty dotyczące znaku towarowego lub użyć nazwy domeny. Wybrałem drugą ścieżkę – i napotkałem nieprzewidziane trudności.
• Czwarty poniedziałek z rzędu przychodzi ten sam list: „Jesteśmy zajęci, kolejne 3-5 dni roboczych”.
• Nie wiesz z góry, gdzie to się stanie. Ale wtedy to się stało. czekam.

Styczeń - maj. 4,5 miesiąca. Duży obrót produktowy, dziesiątki eksperymentów i bezcenne doświadczenie – w promocji, video i pracy z agentami AI. Zadowolony.

• Ostatnie rozwiązanie w tej iteracji: zebranie całej historii na osi czasu na stronie internetowej.
• Dalej - poszukiwanie pracy, rozmowa kwalifikacyjna, refleksja. Co się sprawdziło, co nie, co zrobiłbym inaczej.
• Pojawiają się przemyślenia na temat następnej rundy. Ale najpierw potrzebujemy stabilności.

Poszedłem do Reddita w celu uzyskania danych. Otrzymałem dane. Obydwa też są zakazane.

• r/jira: ankieta na temat wyjaśnień i kosztów ogólnych związanych z zadaniami. 20 głosów, dobry obraz: większość spędza ponad 10% swojego czasu pracy na wszystkim, co jest związane z zadaniami, niektórzy spędzają około połowę. Maude myślała, że ​​to reklama. Ban na 90 dni.
• r/ankiety: 179 głosów. 71% - „Z zasady nie korzystam z AI, nie chcę pomyj.” Doskonały obraz tego, co przeciętny redditor myśli o sztucznej inteligencji. Ban na zawsze: moderator uznał, że jestem botem. Dowodem są kreski. Nigdy nie otrzymałem odpowiedzi od supportu.
• Jestem zadowolony z eksperymentów. Ból potwierdzony. Kanał - nie.

Nie reklamowe - treść. Osoba szuka odpowiedzi, znajduje artykuł, a produkt już jest w środku.

• Wszędzie miękkie „lokowanie produktu” i linki do innych artykułów. Nie „kup”, ale „ciekawe? tutaj jest więcej”.
• Kilka godzin na artykuł: zdjęcia, redakcja, tłumaczenie. Pierwsze podejście obejmuje podstawowy zakres zagadnień –ponad sto stron SEO.
• Daję miesiąc na eksperyment i patrzę na wyniki.

Jeśli nie mogę zainwestować całej swojej energii, potrzebuję kanałów z długim ogonem. Blog to oczywisty wybór.

• Chcę pisać artykuły, które są naprawdę przydatne i dobrze zaindeksowane – a nie tylko na pokaz.
• Podobnie jak cała witryna – w 13 językach jednocześnie. Jeden artykuł zamienia się w 13. Wydawało się to dobrym pomysłem. Jak się okazuje, tłumaczenie artykułów zużywa więcej tokenów niż pisanie kodu.
• To jest zakład na czas, a nie na zasięg. Jeden dobry artykuł może generować ruch przez lata.

Pierwsze próby darmowej dyskusji o produkcie – w społecznościach i artykułach.

• W centrum uwagi społeczność Atlassian- Dostaję się do biuletynu Atlassian dotyczącego produktów partnerskich.
• Opublikuj na Reddicie- komentarz w megawątku produktu, na potrzeby SEO. Poza tym przeczytałem gdzieś, że AI dobrze się uczy na Reddicie – chciałem tam zostawić po sobie ślad.
• Średni artykułto pierwszy test formatu tego artykułu. Również ze względu na SEO.

Strona została zaprojektowana dla kilku produktów. Teraz przekształcam to w jedno - Po prostu.

• Od podstaw: ekran główny z uruchomieniem demo bezpośrednio ze strony, prezentacja obudów, kalkulator cen, blok dostawców AI, kontakty.
• Od razu robię to jak dorosły - lokalizacja na 13 języków i wszystko, co potrzebne do wyszukiwania: kanoniczne adresy URL, hreflang, robots.txt, mapa witryny, JSON-LD.
• Właśnie tego brakowało wcześniej: teraz możesz uruchomić Google Ads, popracować nad SEO i GEO. Któregoś dnia ponownie podzielę witrynę na kilka produktów - ale tylko wtedy, gdy się pojawią.

Ponieważ LinkedIn nie działa, szukam innego kanału. Google jest ciekawsze: nie cold mailing, ale spotkanie z osobą, która już szuka rozwiązania.

• Otwieram Google Ads, zaczynam je konfigurować i znajduję ograniczenie: strona w Atlassian Marketplace nie jest uważana za moją. Domena jest zagraniczna, kampania nie będzie działać.
• Rynek jest dobry dla organicznych, ale dla ruchu płatnego potrzebujesz własnej domeny.
• Potrzebujesz więc prawdziwej strony internetowej. To właśnie stanie się kolejnym krokiem.

Pełne demo z założycielem - sześć minut. Ciekawe, ale za dużo na reklamę. Robię krótką 25-sekundową wersję w jeden dzień.

• Ostatni film przygotowywałem przez dwa, trzy tygodnie. To jest na jeden dzień.
• Krótki format reklam i stron docelowych - ten sam produkt, inne tempo.

Dzień po dużej premierze przeprowadzam kolejny szybki test w LinkedIn Ads – żeby sprawdzić, co się zmieniło. Nic.

• Głupio zapomniałem wyłączyć LinkedIn Audience Network - według Google Analytics otrzymuję 120 kliknięć przy zerowej sekundzie na stronie. Nie potrzebuję takiego ruchu.
• W przypadku reklamy bezpośrednio na LinkedIn liczby wyglądają lepiej, ale nadal są smutne: CPM wynosi około 42 USD, CTR około 0,3%, CPC wynosi 15 USD.
• Nawet jeśli podniesiesz cenę do 5–10 USD za kliknięcie, wstępny test nadal będzie drogi. Gospodarka nie będzie działać. Musimy poszukać innych kanałów.

Dobra sztuczna inteligencja najpierw pyta, a potem odpowiada. Wiedziałem o tym – ale wdrożenie wydawało się zbyt trudne. W przypadku agentów AI zajmujących się kodem już tak nie jest.

• Kiedy Insights uznają, że problem mógł zostać źle zrozumiany, pojawia się etap wyjaśniania: pięć pytań dotyczących nieoczywistych aspektów, które radykalnie zmieniają wdrożenie. Pola wyboru, przyciski opcji, własna opcja - możesz ją wywoływać wielokrotnie.
• Od pomysłu do kilku iteracji niecałe dwa tygodnie. Rok temu byłby to mały kryzys osobisty.

Rok budowania głębi - wyszło coś w rodzaju IDE. Dane mówią: ludzie instalują i nie logują się. Decyzja została podjęta: produkt powinien zapewnić korzyści szybko, a nie po pięciu minutach instalacji.

• Era filmów krótkometrażowych, powtórek i Twittera dopiero się zaczyna. Produkt, którego otwarcie zajmuje dużo czasu, z góry traci tę logikę. Korzyści powinny być natychmiastowe i łatwe do strawienia.
• Stąd bierze się plan dotyczący Insights: prostszy pierwszy krok, silniejszy format wyników, bardziej proaktywna sztuczna inteligencja.
• Na razie to tylko plan. Zanim prototyp stanie się tym, czym jest, miną dwa miesiące i około 20 iteracji.

Wbudowane narzędzia analityczne Jira są prawie bezużyteczne, a 2-5 instalacji organicznych miesięcznie nie dawało powodu do głębszych poszukiwań. Jednak przygotowując się do przejścia na Insights, postanawiam to naprawić.

• Łączenie PostHog. Od razu robię to jak dorosły: pełna zgodność, wsparcie RODO, bez zbierania monitów, treści i kluczy API. Dane firmowe użytkowników to nietykalny zasób, do którego nie powinienem mieć dostępu. Tylko wskaźniki dotyczące korzystania z mojego produktu.
• Nawet przy takim ruchu schemat staje się jasny: większość po instalacji nigdy nie loguje się do produktu.

Praca w hooh zakończona - Tuż przed nami bez podziału czasu. Ale to już nie jest powrót do starego planu.

• Sześć miesięcy równoległej pracy za nami. Wreszcie całkowicie skoncentruj się na sobie.
• Wniosek z okresu hooh: mocny produkt może stracić jeszcze zanim ktoś do niego dotrze. Wkład jest ważniejszy niż silnik.
• Wnioski wynikające z pomysłu stają się konkretnym kierunkiem: przepakowanie produktu w oparciu o wyraźniejsze dane wejściowe, silniejsze wyniki i bardziej proaktywną sztuczną inteligencję.

Jawne role komunikatów, kontrola nad tym, co jest przekazywane pomiędzy krokami i rzeczywisty koszt oparty na pamięci podręcznej.

• Wiadomości w danym kroku mają teraz wyraźne role UŻYTKOWNIK, ASYSTENTA i SYSTEM - kontekst nie jest już zgadywany.
• Wynik kroku może zostać przekazany w formie dialogu, tylko w rezultacie lub całkowicie odcięty od następnego.
• Dla Anthropic i OpenAI - tokeny przechowywane w pamięci podręcznej i rzeczywista cena bezpośrednio w interfejsie. Zasadniczo sprawia to, że Just jest pełnoprawnym backendem LLM – takim, do którego zatrudniono osobną osobę.

Od listopada wtyczka mieszka w środkuhooh.comi pracuje w prawdziwym projekcie. Pierwszy uczciwy test nie dotyczy danych demo.

• Wewnątrz hooh, używam go jako zarządzanego projektanta AI, chociaż zgodnie z ideą powinien pomóc w zadaniach Jira.
• Aby pisać zadania w Jira, zwracam się do ChatGPT - tam został opracowany szablon. Moja wskazówka to 1-2 kartki A4: wszystko, co chodzi mi po głowie na temat obiektu, fragmentaryczne i pomieszane.
• Zasadniczo napisanie tekstu zadania zlecam asystentowi, przekazując mu większość szczegółów. Duża specyfikacja techniczna dla złożonej funkcji - w 1–2 godziny. W Just możesz to wszystko zrobić, ale nie jest to zbyt wygodne, a gdy masz wybór... niestety.

Pieniądze się skończyły. Rozwój jest teraz sprawą drugorzędną – czeka nas powrót do zatrudniania.

• Choć rozmowy kwalifikacyjne są w toku, a oferta nie została jeszcze podpisana, okno pozostaje wąskie.
• Używam go do zamykania dużej aktualizacji za pomocą Claude Code - i dopiero wtedy przełączam.

Claude Code jest nie tylko szybszy. Jakość rośnie tam, gdzie się tego nie spodziewałem.

• Wcześniej - Cursor, wtyczki AI dla JetBrains. To zadziałało. Ale Claude Code zmienia wszystko - zarówno jakość, jak i szybkość rozwoju na raz.
• Wyjaśniające pytania agenta dają czystsze i dokładniejsze wyniki niż jedna bezpośrednia prośba. To jest nieoczekiwane.
• Jeden z tych momentów, kiedy na nowo zakochujesz się w tym, co potrafi sztuczna inteligencja. Jeśli wcześniej był pierwszy kosmiczny, teraz jest drugi. W jakich cudownych czasach żyjemy!

Dysk Google to silna integracja, której nie udało się wypuścić.

• Wyszukiwanie i filtrowanie plików, kontekst z Dokumentów i Arkuszy, zdjęcia z Dokumentów Google, wątki komentarzy - wszystko działało lokalnie.
• Dostęp do wszystkich plików to zbyt wrażliwy zakres dla Google. Weryfikacja kończy się niepowodzeniem.
• Wycofuję tę funkcję bez jej zwalniania. Dobry eksperyment ze złym zakończeniem.

Google zażądał prawdziwej strony internetowej - i tak narodziła się aiapps.me.

• Weryfikacja Dysku Google wymaga domeny, legalnych stron i dowodu własności. Bez tego nie ma mowy.
• Tworzę minimalistyczną stronę docelową: opis produktu, polityka, umowa. Nie chodzi jeszcze o branding.
• Czasami strona internetowa sklepu spożywczego nie rodzi się z ambicji, ale z biurokracji.

Rano - pomysł, wieczorem - produkt na Marketplace.

• ToPo prostu: automatyczne etykiety AI, prosta wtyczka Jira, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatycznego tworzenia etykiet.
• Repozytorium startuje o 12:15, o 15:49 - tylko drobne zmiany. Kod i testy zajęły około dwóch godzin.
• Najwięcej czasu zajmuje nie kod, ale opakowanie: logo, strona Marketplace, ustawienia.

Wraz z xAI nadchodzi duża fala nowych modeli od wszystkich dostawców.

• xAI wchodzi do stosu z sześcioma modelami jednocześnie: Grok 4, Grok 3, Grok 3 Mini, Grok 3 Fast, Grok 3 Mini Fast i Grok 2 Image do generowania obrazu.
• o3-pro, Claude Opus 4, Sonnet 4, Haiku 3.5, Gemini Flash Lite Preview – wszystko w jednej aktualizacji.
• Galeria przenosi się na Claude Sonnet 4 - najlepszy model jako standard szablonów.

Rozwiązanie problemu od pierwszego dnia: migracja danych bez bezpośredniego dostępu do baz danych.

• Forge nie zapewnia bezpośredniego dostępu do baz danych klientów. Każda aktualizacja schematu — wyzwalacze internetowe, uruchomienia, obejścia. Od pierwszej wersji.
• Forge SQL rozwiązuje ten problem: normalne migracje, normalna obsługa istniejących kont.
• Przeprowadzka dotyczyła całej strony serwera - zajęło to kilka tygodni starannej pracy, aby nie załamać istniejących użytkowników. Zrozumie to każdy, kto kiedykolwiek przeszedł z NoSQL na SQL.

Cztery od OpenAI, cztery od Google – osiem nowych modeli na raz.

• o4-mini, GPT-4.1, GPT-4.1 mini, GPT-4.1 nano z OpenAI. Gemini 2.5 Flash, 2.5 Pro, 2.0 Flash, 2.0 Flash Lite od Google.
• Wybór modelu zostanie przeszukany i zresetowany — koniec z przewijaniem zrzutu nieaktualnych nazw.
• Pierwszy krok do obrazów: prawa do odczytu załączników Jira i zaległości do generowania.

Po LinkedIn jest jasne: problemem jest aktywacja, a nie kanał.

• Wartość musi zostać wyświetlona zanim użytkownik zamknie kartę. To trudniejsze, niż się wydaje.
• Hipoteza: produkt wymaga bardziej wizualnej prezentacji na stronie. Film byłby idealny, ale zbyt drogi i skomplikowany. Odkładam to na rok.
• Pierwsza prawdziwa zmiana w kierunku sprzedaży: nie wystarczy budować, trzeba jeszcze umieć sprzedawać.

Miesiąc płatnych reklam i trzeźwe spojrzenie na to, co tak naprawdę nie działa.

• Pięć fal, ponad 40 przekazów reklamowych, odbiorców i formatów. Wynik: 12 instalacji za 1300 USD. Reklama poprzez dialog działa najlepiej – 30 USD za instalację w najlepszej kampanii, ale ogólny wynik jest nadal słaby.
• Główne odkrycie: decyzji o zakupie nie podejmuje osoba, która będzie z niej korzystała. To dezorientuje zarówno kierowanie, jak i przekaz.
• Trzy diagnozy: słaba aktywacja, strona marketplace, prezentacja produktu. Plus szczere pytanie – może chodzi też o sam LinkedIn i moje umiejętności promocyjne. Z 12, które przybyły, żaden nie był uzależniony.

Mała aktualizacja, ale każda edycja pasuje dokładnie do codziennego scenariusza.

• Czaty otrzymują teraz nazwy na pierwsze żądanie – np. ChatGPT. Na liście nie ma oddziałów bez twarzy.
• Z szybkich menu usunięto zarchiwizowane skrypty – mniej hałasu, mniej przypadkowych uruchomień niewłaściwych rzeczy.
• W galerii pojawia się szablon wywiadu z klientem - kolejny do pracy nad produktem na żywo.

Testuję modele według moich scenariuszy - i we wszystkich wynikach niespodziewanie wygrywa Claude 3.7 Sonnet.

• Dodaję nowe modele Anthropic i od razu ustawiam Claude 3.7 Sonnet jako domyślny.
• Jakość odpowiedzi jest zauważalnie wyższa: bardziej zwięzłe, dokładniejsze, lepiej wpisujące się w kontekst scenariusza. Zwiększ niespodziewanie.
• OpenAI jest wolniejszy i droższy - ale gdy wynik jest o wiele lepszy, przestaje to być argumentem. Od teraz mój faworyt w wyścigu AI jest zdecydowany.

Grupy zadań są również dostępne dla scenariuszy wymagających szerszego spojrzenia na obraz zadań projektu.

• Problemy są gromadzone w kontekście według sprintu, wydania, tagu, statusu, typu lub przypisanego.
• Na tej podstawie powstają nowe szablony: informacje o wydaniu, raport sprintu, scenariusz kolejnego kroku.

Czwartym dostawcą jest Google. Wybór modeli staje się naprawdę szeroki.

• Gemini 2.0 Flash Exp, 1.5 Flash i 1.5 Pro są już dostępne w produkcie.
• OpenAI, Anthropic, Mistral, Google - produkt nie jest powiązany z żadnym odtwarzaczem.

Pod koniec roku w końcu podpisuję sprzedażSpoiler reklam. Transakcja trwała od września i dotyczyła bardzo prostego pytania: z czego żyć, kiedy Just nadal nie jadł.

• Pieniądze na rozwój się kończyły, a wraz z nimi oszczędności. Startupem nie da się opłacić czynszu.
• Spoiler reklam, moja usługa analizy reklam, stała się w tym momencie szczerze mówiąc toksycznym aktywem – nie zakładem na wzrost, ale balastem. Na szczęście udało się go sprzedać za normalne pieniądze.
• Sprzedażą dzielę się z partnerem - ale moja część wystarczy na około 9 miesięcy startu. Taki jest plan.

Szybki start: od folderu do uruchomienia - dwa kliknięcia.

• Okno szybkiego uruchamiania folderów ze skryptami - żądana wersja jest tuż przed Twoimi oczami.
• Stąd: ostatnie uruchomienie, ustawienia, restart. Wszystko w jednym miejscu.
• Konteksty trafiają do osobnego panelu - interfejs staje się czystszy.

Forge nie pozwala na jednoczesną pracę z Jira i Confluence. Sprzątam to.

• Jedna aplikacja Forge nie może uzyskać dostępu do wielu produktów Atlassian jednocześnie – jest to ograniczenie platformy, nie moje.
• Działa lokalnie z rozszerzonymi prawami. Na rynku - nie przechodzi weryfikacji i nie działa.
• Jeśli zasadą jest „żadnych rozwiązań stron trzecich”, to jest tylko jeden sposób: wyciąć to. Smutne, ale szczere.

Czas ruszyć produkt – stawiam sobie cel i idę do wewnętrznego kręgu.

• Cel szczegółowy: 50 instalacji miesięcznie.
• W środowisku startupowym nazywają to FFF – Przyjaciele, Rodzina i Głupcy: przyjaciele, rodzina i ci, którzy po prostu wierzą. Nie są to najbardziej wymagający użytkownicy, ale to oni nadają produktowi pierwszy impuls.
• Wtyczkę zainstalowało około 20 osób - ale za każdą instalacją kryło się indywidualne, bardzo pedantyczne podejście: kilka tygodni osobistych rozmów, wyjaśnień i perswazji.
• To nie była pusta kampania: niektórzy z nich faktycznie obejrzeli produkt i przekazali opinię.

Co sztuczna inteligencja powinna wiedzieć przed pierwszym pytaniem – i jak w ogóle je zadać?

• Pierwszy zestaw kontekstów wyglądał następująco: wydanie z Jira, opis projektu, słownik produktu, rola, konkurenci, źródła danych. Surowe bloki – ale już wystarczające, aby zacząć wokół nich budować miejsce produktu w pamięci AI.
• Wtedy te bloki znacząco się zmienią – ale tu właśnie pojawia się sam pomysł: AI nie powinna za każdym razem zaczynać od zera.
• Confluence jest już połączone jako źródło kontekstu. Ta ścieżka zostanie później zamknięta z powodu ograniczeń platformy.

Decyduję się przetestować rozwiązanie na sobie: jedna osoba z odpowiednim zestawem umiejętności może zbudować pełnoprawny produkt.

• Ścieżka solowa przed erą agentów AI wymagała rzadkiej kombinacji: produktu, rozwoju, projektowania, marketingu. Tak się złożyło, że taki zestaw się zbiegł – a agenci AI tylko obniżyli próg jeszcze niżej.
• Zrozumiałem: wkrótce ten próg gwałtownie spadnie, a ja nie miałem dużej przewagi. Ale tak jest – i próbowałem to wykorzystać.
• Każde działanie jest przyrostem produktu. Wydatki na komunikację w zespole wynoszą zero. Po raz pierwszy w życiu. Był to stan niezwykle niezwykły, wywołujący pewnego rodzaju dziecięcą radość – a ja coraz bardziej chciało mi się pracować.

Są byty, jest interfejs – produkt staje się realny.

• Główne elementy są stałe: czat, akcja, krok, wiadomość, kontekst.
• Wszystko opiera się na rzeczywistych zadaniach Jira, a nie na abstrakcyjnym dialogu.
• Najlepsze scenariusze – wymagania, alternatywy, planowanie.

Szukając pracy, zadanie testowe nieoczekiwanie doprowadziło mnie do pomysłu na produkt, w który bardzo chciałem uwierzyć.

• Podczas poszukiwania pracy przygotowywałem sięwłasna propozycja przekształceńzaAqua, firmę zajmującą się testowaniem oprogramowania, aby zobaczyć, jak taka firma może ewoluować w 2024 r.
• Główny pomysł był prosty: nie powielać infrastruktury, ale przenieść produkt bliżej Jira, gdzie przepływ pracy, użytkownicy i rynek już istniały. I oczywiście wdrożyć sztuczną inteligencję.
• Już na prezentacji powiedziałem: jeśli oni tego nie zrobią, to ja to zrobię sam. Tydzień później, w dniu odmowy, nie brzmiało to już jak brawura i zacząłem budować Justa.

Styczeń 2024. Zapisuję dla siebie dwa przekonania i postanawiam na nich budować.

• Po pierwsze: osobiści asystenci AI będą ostatecznie silniejsi od ludzi w większości codziennej pracy. Zapisuję to nie jako obserwację, ale jako zakład.
• Po drugie, ludzie najdłużej pozostaną przy wizji i marketingu. Co budujemy i dlaczego - człowieku. Przekonywanie innych o wartości jest także rzeczą ludzką. Sztuczna inteligencja jeszcze tego nie zastąpi.
• Przejście wczesnej większości na procesy AI zajmie co najmniej pięć lat, a w przypadku późnej większości nawet dłużej. Ludzie są bardziej konserwatywni w swoich zwyczajach, niż się wydaje. Cały ten czas transformacji jest oknem możliwości dla tych, którzy budują narzędzia bezpośrednio w nim.

Grudzień 2023 – pierwszy poważny test: rozkładam pracę PMa na czynniki pierwsze i sprawdzam, z czym AI sobie poradzi, a z czym nie.

• Podejście jest proste: weź konkretne zadania PM – analizuj konkurencję, napisz specyfikacje techniczne – i przeprowadź je przez sztuczną inteligencję w ramach eksperymentu. Nie uczucie, ale test.
• Wynik szybko stał się widoczny: wzór to jedno żądanie i jedna odpowiedź. Bez pamięci, bez sieci znaczna część pracy po prostu wypadła. Analiza konkurencji bez aktualnych danych nie jest już analizą.
• Ale ograniczenia pokazały kierunek. Stało się jasne nie tylko, czego brakuje, ale także, co dokładnie będzie dalej.

Kurs wizji produktuw grudniu 2023 - jeszcze nie o produkcie. O tym, że bez wizji na szczycie hierarchii wszystko inne buduje się na ślepo.

• Kurs dobrze ułożył hierarchię: wizja → strategia → cele → inicjatywy → wydania → funkcje → eposy → zadania. Kiedy widzisz to w akcji na przykładach z dużych firm, staje się to trochę niewygodne. Rozumiesz, jak wiele buduje się na ślepo – łącznie z tym, co budujesz sam.
• To wywołało niewygodną myśl: mam własne stanowisko w sprawie sztucznej inteligencji, ale nie jest ono nigdzie zapisane. Intuicja to nie wizja.
• Usiadłam i zapisałam: dokąd zmierzam, w co wierzę, co buduję i dlaczego. Bez tego kroku kolejne byłyby znacznie mniej pewne.

Wcześniej w ogóle nie patrzyłem na wtyczki Jira jak na rynek, a potem przypadkowo zobaczyłem liczby i przypomniałem sobie o tej niszy.

• Nie każdy widzi prawdziwe liczby Jira Marketplace od środka. Miałem szczęście pracować w RailswareŁącznik.io, byłem wystarczająco blisko liniiWtyczki TitanApps, aby zobaczyć raporty miesięczne.
• Liczby okazały się nieoczekiwanie przekonujące: wąskie narzędzie w Jira może zapewnić stabilne pieniądze bez dużej liczby odbiorców i bez szerokiego zasięgu.
• Wtedy myślałem o zupełnie innym produkcie. Ale wniosek był niezapomniany: jeśli jest jedna rzecz, która łączy prawie wszystkie zespoły IT na świecie, to jest nią Jira. A otaczający go rynek żyje już od dawna.

Po jednym epizodzie w pracy sztuczna inteligencja szybko przekształciła się dla mnie z nowości w nawyk pracy.

• Kwiecień 2023 — ChatGPT istnieje dopiero od kilku miesięcy. Edytuję stronę roboczą w Confluence i proszę AI o pomoc w akapicie. Bardziej z ciekawości niż z kalkulacji.
• Odpowiedzi były niedokładne, ale na tyle przydatne, że warto spróbować jeszcze raz. A potem więcej.
• Po trzech miesiącach sztuczna inteligencja stała się dla mnie narzędziem niemal codziennym. Nie wiedziałem wtedy, że to dopiero początek.