Kategoria: Encrypted notes
Observability w erze AI – koniec gromadzenia śmieci, początek inteligentnego zbierania danych #EN374
Czy AI naprawi błędy, które samo napisze? Notatki z debaty ekspertów o tym, jak agenci zmieniają observability i monitoring aplikacji.
Dlaczego produkty zawodzą: anatomia przeciętności według Shreyasa Doshi #EN373
52% zespołów optymalizuje pod shipping, tylko 4.6% pod wpływ. Shreyas Doshi o anatomii przeciętności w budowaniu produktów.
Claude Code dla product managerów: research, pisanie, kontekst i własny system zadań #EN372
Teresa Torres zamieniła Trello na terminal. Poznaj jej system zarządzania zadaniami i kwerendą naukową oparty na plikach Markdown i Claude Code.
Jak nietechniczny PM z Meta buduje produkty w Cursor: Konkretny workflow z AI #EN371
PM z Meta bez tech backgroundu buduje produkty w Cursor. 7 slash commands, peer review AI i workflow do skopiowania dla każdego PM-a.
AI-assisted engineering w praktyce: case study OpenMercato #EN370
Praktyczny przewodnik po AI-assisted development: od specs przez kod po żądanie scalenia. Realna efektywność 3–4× na przykładzie OpenMercato.
Product Management w erze AI: Dlaczego najlepsi menedżerowie wracają do ról specjalistycznych #EN369
Dlaczego menedżerowie wracają do ról IC? Gokul Rajaram o nowym równaniu dźwigni w erze AI i błędach w budowaniu produktów.
Dlaczego mózg jest tak wydajny? Adam Marblestone o funkcjach nagród, connectomics i przyszłości AI #EN368
Dlaczego mózg uczy się lepiej niż AI mimo mniejszej ilości danych? Marblestone wyjaśnia rolę funkcji nagród i plany mapowania connectome.
Crossing the Chasm w 2025: Dlaczego 35-letni model nadal działa (i jak go wykorzystać w erze AI) #EN367
Dlaczego 35-letni model Geoffreya Moore’a nadal działa? Praktyczny przewodnik po przekraczaniu przepaści w erze AI. Notatki z rozmowy.
Jak zmniejszyć halucynacje AI: sprawdzone techniki weryfikacji odpowiedzi #EN366
AI zmyśla częściej, niż myślisz. Poznaj sprawdzone metody weryfikacji faktów – od prostych poleceń po RAG i Chain of Verification.
Top 3 frameworki Jobs to Be Done – jak wybrać właściwy dla swojego projektu #365
Poznaj 3 modele Jobs to be Done omawiane przez Johna Guseva. Dowiedz się, jak dobrać metodę do typu innowacji i zrozumieć postęp klienta.