Директор по продажам собрал сервис для разбора звонков, карьерного AI-агента и личный планировщик

Захотел создавать продукты, а не только продавать их

За эти годы я научился выстраивать процессы и понимать, как клиенты решают, покупать или нет. Со временем мне стало тесно: хотелось влиять на то, каким будет продукт и какую задачу он решит для клиента.

Как перейти в роль продакта, я не понимал. Казалось, что исследования, маркетинг и разработку нужно осваивать по отдельности и только потом браться за дело.

Вайбкодинг показал другой путь: идею можно сразу превратить в рабочую версию и проверить, не дожидаясь разработчиков. На Boost я начал с задачи, которую знал по своему опыту, — с разбора звонков менеджеров.

Первым продуктом стал сервис, который разбирает звонки

Как руководитель я знал, что деньги компании часто теряются прямо в разговоре с клиентом. Менеджер упустил инициативу, не задал важный вопрос, сбился с логики продажи. Чтобы найти такие места, руководителю приходится слушать записи и разбирать их вручную. На прошлой работе я сам был готов заплатить существенную сумму за инструмент, который возьмёт это на себя.

Так появилась идея: руководитель загружает запись разговора и получает разбор по пяти классическим этапам: установление контакта, выявление потребностей, презентация, работа с возражениями, закрытие сделки. У каждого этапа свои критерии оценки. Система показывает не только, был ли этап в разговоре, но и что менеджер сделал на нём правильно, а что нет, с примерами из записи.

Одной идеи было мало. Подход Вани Замесина, на котором построен Boost, требует сначала решить, для кого продукт, какой результат он обещает и что войдёт в первую версию. Требования к продукту (PRD, Product Requirements Document) я собрал со скиллом. Агент-интервьюер провёл меня по вопросам:

• Для кого я делаю сервис?
• Что он должен изменить в работе руководителя?
• Какой результат получит человек?
• Какие гипотезы проверить сейчас, а что отложить?

В итоге мой опыт превратился в документ, понятный и мне, и агенту: идея, критерии результата, рыночные гипотезы и границы первой версии.

За полгода до Boost я уже проходил обучение по созданию продукта и два месяца делал исследование. Тогда я видел столько ходов, сколько мог освоить сам. Методология Вани показала варианты, которых я не замечал даже в своей профессии. За один вечер на первом уроке Boost скилл дал то, чего не дали те два месяца: гипотезы с деталями и фактурой. По ним я смог решить, на чём сфокусироваться. Выбранное решение дополняет прошлую работу, но отличается от неё.

По готовому PRD я собрал демоверсию. Она показала, что механику можно реализовать. Оставалось понять, кому сервис действительно нужен и в каком формате он принесёт пользу.

Теперь повторяющаяся задача для меня — повод собрать инструмент

С агентами я научился проходить весь путь от задачи до работающего инструмента: описать замысел, проверить продуктовую логику NMT-скиллом, дать AI свой контекст, подключить сервисы через MCP, посмотреть на результат и пересобрать то, что не работает.

Раньше я подстраивал задачи под чужие сервисы или ждал человека, который соберёт нужное решение. Теперь если задача повторяется, я описываю её и собираю под неё агента. Кто-то поможет — классно. Нет — первую рабочую версию сделаю сам за неделю. Следующие в очереди — питание, тренировки и бытовые дела.