сделал страницу для утилиты https://khanin.info/tools/csvview

Решил рассказать, как я использую Claude в своей работе. Сейчас я занимаюсь тем, что встраиваю Data Driven процесс в работу компании Larixon, мы выпускаем Classifields в разных странах, моя же задача связать метрики, с которыми работают продуктовые команды, которые заточены в том числе, на то чтобы сделать счастливыми наших пользователей, которые не платят нам деньги, с метриками, которые связаны с юнит-экономикой, финансами и в конечном счете с нашей прибылью.

Как я работал раньше?
Ранее, я занимался тем, что руками изучал какие есть метрики, строил дерево метрик, модель юнит-экономики и потом смотрел, как объяснить команде, которая повышает удобство поиска объявлений на площадке, что ее продукт должен приносить деньги компании.

Трудность была связана с тем, что команд много, сейчас я оперирую 34 командами (деление на команды условное, но столько людей, которые отвечают за метрики у меня в пуле), метрик еще больше, речь идет о сотнях, продуктовые команды работаю с более чем 150 метриками, а дерево метрик, где размещены только метрики юнит-экономики и продуктовые метрики связанные с метриками юнит-экономики насчитывает больше 180 узлов.

В ручную держать в голове все эти связи то еще испытание. А отслеживать взаимное влияние, прогрессы и т.д. скорее не возможно.

Claude
С появлением агентов, работу можно автоматизировать, например, рутину по поиску связей между одним документом (список задач в продуктовых командах) и дереве метрик, можно отдать LLM, и она в целом хорошо, а главное быстро справиться с этой работой.

Для этого просим агента взять файл и связать его с другим файлом, в целом промпт это отдельное знание, и многие даже просят одного агента подготовить промпт для другого агента. Но в любом случае, бездушная машина быстро выполнит задачу, предварительно оценив ее в человеко-часах, как примерно 5-7 дней плотной работы, но традиционно справиться за 20 минут. В качестве артефакта у вас появится MD файл, который еще нужно прочитать.

Некоторые просят другого агента прочитать этот файл и сделать выжимку, которая опять превращается в MD файл. В итоге, вы быстро обрастаете большим числом разнообразных MD файлов, а в моем случае, так как я работаю еще и с финансовыми отчетами, то и с большим числом CSV файлов. А так как мой агент продвинутый, то я получаю ECSV файлы, которые еще надо уметь открывать, хотя это просто CSV с комментариями.

В рамках своих задач я очень быстро оброс кучей таких файлов и легче не стало, а только тяжелее, раньше я мог контролировать продвижение к цели сложностью, то сейчас продвижение к цели тормозится именно мною, из-за неспособности прочитать быстро большое число материалов, прочитать, понять и сделать выводы.

продолжение …

Решил поделиться с вами, почему именно сейчас важно учиться программированию, а не надеется на агентов.

В эпоху вайбкодинга, я решил пойти против течения, и вспомнить как это программировать по настоящему. Речь идет о программировании на компилируемых языках программирования, потому что последние 20 лет я писал код исключительно для веб разработки на PHP и JS.

Почему я принял это решение? Главное, чтобы не забывать, кроме того, в мире, где код создается агентами, и все больше людей вообще не понимают, что происходит с их кодом в момент работы, становиться крайне важным понимать, как работает компьютер и для чего нужен код. По этому я решил начать, так сказать с азов, и повторить какую-нибудь классическую игру на языке СИ для моего macbook.

Вайбкодинг и программирование
Перед тем как начнем, я хочу напомнить, что агенты не создают новый код, они решают задачу по стандартным шаблонам, на которых они обучены. Фактически это выглядит примерно так: агент просто находит в некотором виртуальном репозитарии код, которые решает вашу задачу и адаптирует его под вашу реализацию. По этому крайне важно правильно выбирать стек технологий (и хорошо бы вообще знать, что это такое), потому что LLM учат на том, чего много, а много кода на JS, на пример, по этому агенты хорошо умеют в задачи фронтенда. Но вот мои эксперименты создать нормальный работающий продукт на Swift показали, что этот язык агент (в моем случае Claude Code) знает сильно хуже, чем JS или СИ.

С формальной точки зрения, агенты выступают в роли компилятора, когда давно, люди писали код на языках низкого уровня, таких как ассемблер или вообще в машинных кодах.

Продолжение…

"Прошло 2 года, как я обновлял сайт, за это время произошло много разного в мире IT, пора менять и сайту. 

В первую очередь я подумал, о вас читателях, но и не забыл сделать некоторые вещи удобными и ..."
https://khanin.info/blog/438

Пока это эксперимент, интерактив над данными про бизнес, стартапы и другое...

https://khanin.info/cards/443

d2decisions_bot init

Я настраиваю bot не пугайтесь 🙂

🤖 В канале появился бот

Теперь анонсы статей с khanin.info публикуются автоматически — через @d2decisions_bot.

Что умеет:
— Публикация анонсов новых статей с кнопкой «Читать»
— Отложенные посты по расписанию
— Модерация чата: фильтрация спама и ссылок от новых участников

Для вас ничего не меняется — контент тот же, просто теперь быстрее и стабильнее.

Темы в блоге

Привет, друзья! Я все больше думаю об удобствах для читателей моего блога, пытаюсь найти лучшее. Что уже есть на сайте сейчас: возможность читать статью без интерфейса просто статья без отвлечения.

Теперь новая опция цветовые темы: можно выбрать несколько светлых и темных тем, а также тему в стиле New York Times или The Economist.

При управлении продуктом с использованием современных методов управления процессами производства, такими юнит-экономика, теория ограничений Голдратта, дерево метрик и другие, приходиться решать одну не стандартную задачу — как связать реальные метрики продута, например, количество пользователей, которые использовали поиск и видели нулевую выдачу, с заработком продукта, если прямой связи между метриками нет, и вообще пользователи, в используемой бизнес модели не монетизируются.

Данная тема весьма распространенная, но я не видел, чтобы о ней, кто-то рассказывал. По этому сегодня я поделюсь своим опытом, как я решаю подобную задачу.

#CPO_notes #metrics

Продолжение...

Anthropic выходит на IPO с оценкой $380 млрд и $30 млрд выручки в год.

При этом тратит столько же.

Это не катастрофа — это новая реальность AI-бизнеса, где каждый ответ модели стоит реальных денег на GPU.

Inference — это новый COGS. И он ведёт себя совсем не так как привычные расходы SaaS-компании.

Разобрал на примере Anthropic:
— почему токен дешевеет в 280 раз, а счёт за токены растёт
— как один корпоративный клиент может убить юнит-экономику
— и почему $8 млрд выручки могут исчезнуть до IPO из-за одного решения SEC

Полный разбор с интерактивным калькулятором — по ссылке. Первая часть бесплатно.

#unit_economics #cases

вышла обновленная версия дерева метрик: 1. исправлен большой список багов,
2. добвалены темы, улучшена работа по созданию дерева,
3. добавлена возможность создавать разные сценарии одного и того же дерева (про это я сделаю отдельную статью),
4. теперь узлы можно группировать в блоки (для наглядности)
5. добавлен блок онбординга

Все это доступно подписчикам блога, за 50€ в год. меньше, чем 1€ в неделю.

https://khanin.info/tools/mts

На странице вы видите новый вариант шеринга дерева метрик.

записал видео некоторых новых возможностей Дерева Метрик, можно сворачивать группы узлов, можно выделять визуально группы. А так же иметь несколько сценариев для одного дерева, например, план и факт.

Дерево метрик, популярный инструмент, для того, чтобы анализировать текущие бизнес процессы, и понимать, от каких процессов зависит улучшение текущего процесса.

Изначально, концепция дерева метрик была озвучена как пирамида, но мне не очень зашла эта метафора, и я стал использовать термин — дерево метрик. Однако, последнее время я стал склоняться к тому, чтобы называть этот объект — графом метрик, особенно для сложных бизнес моделей.

При этом существует большое число различных материалов, от различных авторов, которые рассказывают о том, как делать дерево метрик. Часто это личный опыт автора, но бывает и чисто теоретические работы, которые показывают лишь некие гипотезы автора.

Сейчас я в работе имею три графа метрик, которые описывают одну и туже компанию, одни и те же бизнес процессы. Но почему их три?

#CPO_notes

Продолжение...

DeepSeek V4 догоняет фронтир

DeepSeek V4 догоняет фронтир: в 8,6× дешевле GPT-5.5, местами сильнее, но без картинок

#LLM_notes #cards

Монополисты в движении: 165 лет американского капитализма за 90 секунд

Интерактивная визуализация по мотивам рейтинга The Economist — 25 крупнейших бизнес-магнатов США от Вандербильта до лидеров ИИ. Нажмите Play и наблюдайте, как эпохи железных дорог, нефти, софта и искусственного интеллекта сменяют друг друга — и как антимонопольные удары меняют расклад сил.

#cards

10 947 человек зарегистрировались в ueCalc за девять лет. 90 когда-либо заплатили. Общий доход — 6 356€, общие инвестиции превысили 300 000€.

Я Даниил Ханин. Автор книги «Unit Economics» с предисловием Ash Maurya, автором Lean Canvas. Я учу стартапы считать юнит-экономику.

Эта статья — не жалоба и не мотивационный пост про «учись на ошибках». Это вскрытие. Все числа, вся хронология, все ошибки. И в конце — эксперимент, в котором вы можете участвовать.

Что такое ueCalc

ueCalc — инструмент финансового моделирования для стартапов. P&L прогнозы, метрические деревья, юнит-экономика — без опыта в финансах, без Excel на 40 вкладок.

#unit_economics #cases

Продолжение...

Завтра в 16:00 я выложу свою статью на Hacker News.

Это та самая статья — 10 947 регистраций, 90 оплат, €6 356 за девять лет. Полный разбор провала от автора книги по юнит-экономике.

Почему HN? Потому что там сидят люди, которые такие истории уважают. И если пост попадёт на главную — это тысячи просмотров от целевой аудитории.

Мне нужна ваша помощь. Завтра в 16:00 CET я скину сюда ссылку. Если зайдёте и поставите upvote в первые 30 минут — это критически важно. Именно первые полчаса решают, попадёт пост на главную или утонет.

Что нужно сделать:
1. Завтра в 16:00 — я кину ссылку сюда
2. Перейти по ссылке
3. Нажать ▲ рядом с заголовком (нужен аккаунт на news.ycombinator.com)
4. Всё. Это занимает 10 секунд

Если у вас нет аккаунта на HN — можно создать прямо сейчас, чтобы завтра не тратить время: news.ycombinator.com

Девять лет я верил, что продукт продаёт себя сам. Не продаёт. Пора пробовать по-другому.

Выложил на Hacker News 👆

https://news.ycombinator.com/item?id=47934714

Если есть аккаунт — зайдите и нажмите ▲. Первые 30 минут решают всё.

Диаграмма Ханина: как визуализировать двустороннюю бизнес-модель

Диаграмма Ханина — круговая визуализация двусторонних бизнес-моделей: MAU как контейнер, supply и demand сходятся на лидах, цель бизнеса в центре. Альтернатива санкей-диаграмме для маркетплейсов.

#CPO_notes