REAL WORK,
REAL RESULTSРЕАЛЬНАЯ РАБОТА,
РЕАЛЬНЫЙ РЕЗУЛЬТАТ
Selected consulting and product cases, rewritten around the same operating model: business problem → leverage found → AI-native system → business result.Избранные консалтинговые и продуктовые кейсы, выстроенные по единой модели: бизнес-проблема → найденный рычаг → AI-нативная система → бизнес-результат.
Strategic Market Analysis for a HealthTech StartupСтратегический анализ рынка для HealthTech-стартапа
A HealthTech startup needed to validate their B2B market entry strategy. The founding team had strong domain expertise but lacked structured market evidence to choose a beachhead segment and prioritize their first product.HealthTech-стартап хотел валидировать стратегию выхода на B2B-рынок. У команды была сильная экспертиза, но не было структурированных рыночных данных для выбора сегмента-плацдарма и приоритизации первого продукта.
No evidence-backed B2B beachhead.Нет подтверждённого B2B-плацдарма.
Segment choice + V1 scope mattered more than features.Выбор сегмента и скоуп V1 важнее набора фич.
Multi-agent STEP, ODI, JTBD and roadmap pipeline.Мультиагентный пайплайн: STEP, ODI, JTBD и роадмап.
Faster pivot decision with quantified V1 logic.Быстрое решение о пивоте с обоснованной логикой V1.
Built a custom multi-agent deep research system (4 AI agents with adversarial verification) to compress weeks of market analysis into daysСобрал мультиагентную систему глубокого исследования (4 AI-агента с состязательной верификацией), сжимающую недели анализа до дней
Conducted full STEP analysis: 47 evidence items from 25+ sources, credibility score 8.0/10Провёл полный STEP-анализ: 47 единиц доказательной базы из 25+ источников, достоверность 8.0/10
Delivered 11-section strategic report: macro trends, competitive landscape, risk register with triggers, 3 development scenariosПодготовил стратегический отчёт из 11 разделов: макротренды, конкурентный ландшафт, реестр рисков с триггерами, 3 сценария развития
Identified beachhead segment and V1 product with projected 240% ROI in first monthОпределил сегмент-плацдарм и V1-продукт с прогнозируемым ROI 240% в первый месяц
From Research to Deployed MVP in 2 DaysОт исследования до задеплоенного MVP за 2 дня
Explored a women's health niche for a consulting client. Went from zero knowledge to a deployed product with clinical scoring quiz, landing page, and analytics — in 48 hours.Исследовал нишу женского здоровья для консалтингового клиента. За 48 часов — от нулевого знания ниши до задеплоенного продукта с клинической диагностической викториной, лендингом и аналитикой.
New niche, no clear user pain or offer.Новая ниша, без понимания боли и оффера.
Clinical quiz could make the value tangible fast.Клинический квиз быстро делает ценность ощутимой.
Parallel AI research, content, frontend and QA workflow.Параллельный AI-воркфлоу: исследование, контент, фронтенд и QA.
Research-to-MVP cycle compressed to 48 hours.Цикл «исследование → MVP» сжат до 48 часов.
Analyzed 22,700 user comments to extract real pain points and build a JTBD CanvasПроанализировал 22 700 пользовательских комментариев для выявления реальных болей и построения JTBD Canvas
Benchmarked 5 international competitors (Noom, Hims/Hers, Balance, Flo, Midi Health)Провёл бенчмарк 5 международных конкурентов (Noom, Hims/Hers, Balance, Flo, Midi Health)
Integrated clinical assessment scales (MRS, Greene Climacteric) into a 16-question diagnostic quizИнтегрировал клинические шкалы оценки (MRS, Greene Climacteric) в диагностический квиз из 16 вопросов
Deployed full MVP in 1 day: 4 parallel AI agents (frontend, backend, content, QA), 1,200+ AI messagesЗадеплоил полный MVP за 1 день: 4 параллельных AI-агента (фронтенд, бэкенд, контент, QA), 1 200+ AI-сообщений
AI Tooling as Product InfrastructureAI-инструменты как продуктовая инфраструктура
Working with a 5-person team with varying AI literacy, I noticed the same research and analysis patterns repeating across projects. Instead of doing them manually each time, I packaged each into a reusable, open-source tool.Работая с командой из 5 человек с разным уровнем AI-грамотности, я заметил, что одни и те же паттерны исследования и анализа повторяются от проекта к проекту. Вместо ручного повторения — упаковал каждый в переиспользуемый open-source инструмент.
Research bottlenecks repeated across projects.Узкие места в исследованиях повторялись из проекта в проект.
Reusable workflows beat one-off manual analysis.Переиспользуемые воркфлоу эффективнее разового ручного анализа.
Open-source AI research and presentation toolchain.Open-source тулчейн для AI-исследований и презентаций.
10x faster research loops for product work.Цикл исследования для продуктовой работы ускорен в 10 раз.
Multi-agent research with adversarial verification. Optimist, Pessimist, and Fact-Checker debate findings. Parallel sub-queries, bilingual.Мультиагентное исследование с состязательной верификацией. Оптимист, Пессимист и Проверщик фактов оспаривают выводы друг друга. Параллельные подзапросы, двуязычный вывод.
Convert any research document into an interactive slide-based website with hover tooltips and animated transitions.Превращает любой исследовательский документ в интерактивный сайт-презентацию с тултипами и анимированными переходами.
LLM-generated synthetic surveys with SSR scoring and ODI opportunity scoring. 90% correlation with real panels.LLM-генерируемые синтетические опросы с SSR-скорингом и ODI-оценкой возможностей. Корреляция с реальными панелями — 90%.
Takes a business description and target segment, generates a structured JTBD interview script ready for live interviews.Принимает описание бизнеса и целевой сегмент, генерирует структурированный JTBD-гайд для живых интервью.
Feature Prioritization with Synthetic Research + ODIПриоритизация фич с синтетическим исследованием + ODI
A founder came to me with 15 feature ideas and zero clarity on which one to build first. Instead of spending 2 weeks and thousands of dollars on a research panel, I combined synthetic respondents with Tony Ulwick's Opportunity Scoring to get a ranked feature list in 30 minutes.Фаундер пришёл с 15 идеями фич и полным отсутствием понимания, что строить первым. Вместо 2 недель и тысяч долларов на исследовательскую панель — объединил синтетических респондентов с Opportunity Scoring Тони Улвика и получил ранжированный список фич за 30 минут.
15 features, no priority signal.15 фич, нет сигнала приоритета.
Opportunity gap mattered more than founder preference.Opportunity gap важнее предпочтений фаундера.
Synthetic research + SSR + ODI scoring model.Синтетическое исследование + SSR + модель ODI-скоринга.
Build/skip ranking in 30 minutes at $0 panel cost.Ранжирование «строить/пропустить» за 30 минут при $0 затрат на панель.
LLM-generated personas answer open-text questions about the product. Semantic Similarity Rating maps responses to Likert scale.LLM-сгенерированные персоны отвечают на открытые вопросы о продукте. Semantic Similarity Rating переводит ответы в шкалу Ликерта.
ODI scoring measures importance vs. satisfaction for each job-to-be-done. The gap = opportunity.ODI-скоринг измеряет важность vs. удовлетворённость по каждому job-to-be-done. Разрыв = возможность.
Result: ranked feature list. 3 features scored above 15 (build now), 2 below 5 (skip). The founder's favorite scored 7.Результат: ранжированный список фич. 3 фичи набрали выше 15 (строить сейчас), 2 — ниже 5 (пропустить). Любимая фича фаундера получила 7.
Have a similar challenge?Есть похожая задача?
I help product teams find leverage and turn it into working systems. Let's talk about your product.Помогаю продуктовым командам найти рычаг и превратить его в работающую систему. Давайте поговорим о вашем продукте.