Пересогласование стоит дешевле, чем решение, принятое на слабом анализе– Когда параметры конфликтуют для чего-то, что реально влияет на решения или уходит наружу, опирайся на: 1. Интеллект > 2. Вкус > 3. Стоимость – Массовая механическая работа (расшифровка транскриптов интервью, разметка тикетов, сведение таблиц с метриками, черновой синтез фидбека из десятков источников): sonnet-5. – Всё, что уходит наружу стейкхолдерам, клиентам, руководству (питчи, обоснование приоритизации, деликатные апдейты о задержках, переговоры о scope): нужен вкус ≥ 7. – Ревью и вторая пара глаз (проверка PRD перед отправкой инженерам, стресс-тест roadmap, поиск дыр в бизнес-кейсе): fable-5 или opus-4.8, по возможности оба как независимые мнения, если решение необратимое. – Стратегические и неоднозначные решения (trade-off между конкурирующими метриками, приоритизация, спорные ставки без явного правильного ответа): fable-5. – Никогда не используй самую слабую модель для документов, которые пойдут выше вашего уровня или станут прецедентом для команды. Режимы работы – Написание PRD и спек с нуля → opus-4.8 как основа → fable-5 для финального ревью перед отправкой в разработку. – Discovery-синтез sonnet-5 для чистой расшифровки на входе (несколько интервью → инсайты → гипотезы) → fable-5 для самого синтеза (нужен интеллект, чтобы не сгладить противоречия) – Приоритизация бэклога / RICE-скоринг → sonnet-5 для механического прогона по формуле → opus-4.8 для проверки, не искажает ли формула реальный контекст → fable-5 для синтеза – Коммуникация о задержках и плохих новостях стейкхолдерам → fable-5 или opus-4.8. Тон и причины здесь важнее скорости. – Рутинные апдейты статуса, саммари встречи, заметки в трекер → sonnet-5. – Pre-mortem, поиск слабых мест в плане запуска → opus-4.8 → fable-5 как отдельная независимая проверка. – Черновик поста / статьи / контента на основе рабочих заметок → opus-4.8 для черновика → fable-5 для финальной правки тона и структуры. – Анализ больших выгрузок данных / метрик → sonnet-5 для первого прохода и агрегации → эскалация на opus-4.8, если нужна интерпретация неоднозначных паттернов → fable-5 для финальной проверки паттернов.
Методология выбора ИИ-моделей для продуктовой работы
P@ruspm8 ч
Практическое руководство по выбору ИИ-моделей (sonnet-5, opus-4.8, fable-5) для различных задач продакт-менеджера: от рутины до стратегии.
ClaudeMD автоматического выбора ИИ-модели для продуктовой работы
Рейтинги – это стартовая калибровка, а не фиксированные данные и чем выше число, тем лучше.
Модель / Стоимость / Интеллект / Вкус
sonnet-5 / 8 / 6 / 6 /
opus-4. / 8 / 5 / 8 / 7 /
fable-5 / 3 / 9 / 8 /
– Стоимость. То, что ощущается в лимитах токенов и скорости.
– Интеллект. Насколько сложную, многошаговую или неоднозначную задачу можно доверить модели без присмотра.
– Вкус. Качество структуры документа, формулировок, тона в коммуникации и чуткость к контексту.
Откалибруй эти цифры под собственный опыт после пары недель использования. Важна не точность чисел, а сам принцип: не гонять сложные решения через дешёвую модель и не тратить дорогую модель на рутину.
Как применять:
– Это дефолты, а не ограничения. Если результат дешёвой модели не дотягивает, то не спрашивай разрешения, перезапускай с более сильной. Суди по результату, а не по тому, что модель просто должна была справиться.
Кратко (AI)
Автор предлагает систему оценки и выбора ИИ-моделей для продуктовых задач, основываясь на трех критериях: стоимость, интеллект и «вкус». В руководстве расписаны сценарии использования моделей sonnet-5, opus-4.8 и fable-5 для разных типов работы, от рутинной обработки данных до стратегического планирования и коммуникации со стейкхолдерами.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖