Налог на слоп: план действий

• ИИ усиливает всё. В том числе слабость.
• Слабый сотрудник раньше сидел тихо. Сейчас генерирует слоп, который попадает в продукт.
• Вычленить слоп дороже, чем сделать задачу с нуля.
• Организации измеряют строки кода, тасков, часы в Jira. Не измеряют: что получил пользователь.
• У тех, кто генерирует объём, нет ответа на вопрос «зачем».
• Знание как написать код — обесценилось. Знание зачем — стало критическим.
• Кодинг — решённая задача. Claude Code, Cursor, Copilot пишут быстрее большинства.

Разработчикам: изучайте продуктовое мышление

• Три вопроса до первой строки кода:
  1. Какую проблему пользователя мы решаем?
  2. Как он решает её сейчас?
  3. Как поймём, что решили лучше?
• Без ответов — любой промпт агенту даёт слоп.
• Добавь кнопку "Экспорт" — слоп.
• Пользователь хочет выгрузить заявки за период для подрядчика, сейчас копирует руками. Добавь CSV с фильтрами — решение.
• Разница — не в длине промпта, а в мышлении до него.
• Изучите Jobs To Be Done — мотивация пользователя.
• Изучите User Story Mapping — декомпозиция сценариев.
• Изучите Impact Mapping — связь фич с бизнес-целями.
• Писать спеки перед кодом: кто, что, зачем, как проверить.

Продактам и дизайнерам: изучайте техническую сторону

• Продакт формулирует задачу, но не может проверить решение.
• Не видит, где архитектура разваливается.
• Принимает слоп за результат, потому что «вроде работает».
• Нужно не программировать — а понимать устройство системы.
• Claude Code или Cursor — ставить задачи агенту на уровне кода.
• Основы архитектуры: API, база данных, очередь, разделение ответственности.
• Git — читать диффы, понимать что изменилось.
• Формулировать задачу так, чтобы агент не додумывал.

Навык будущего: продуктовое мышление + системное проектирование ИИ агентов

• Продуктовое мышление отвечает: «что ценно».
• Системное проектирование отвечает: «как это реализовать».
• Не понимаешь «зачем» — генерируешь слоп.
• Не понимаешь «как разработать» — не можешь проверить результат.
• Ни чистый разработчик, ни чистый продакт не закрывают обе стороны.
• Комбинация навыков продуктового мышления + системное проектирование ИИ агентов — связка будущего.

Выводы

• Стоимость генерации кода стремится к нулю.
• Стоимость понимания «зачем» и «как проверить» — растёт.