Телеграм канал «SODΞH DΞSIGN»

پست‌ها به میزانی که Private Shares میشه لایک نمیخوره 😎️️️️️️🤔😁

پست‌ها به میزانی که Private Shares میشه لایک نمیخوره😎️️️️️️🤔

✅اسکیل کاربردی هوش مصنوعی: از گفت‌وگو تا بینش محصول

وقتی تعداد زیادی گفت‌وگوی کاربر یا پیام بازخورد دارید، آمار به‌تنهایی نمی‌گوید کاربران واقعاً دنبال چه چیزی بوده‌اند.

اسکیل Conversation Insight Synthesiser که نوشتم و پیوست کردم برای تحلیل دسته‌ایِ گفت‌وگوهای کاربران، تیکت‌های پشتیبانی و بازخوردهای متنی است. متن‌ها را به آن می‌دهید و کمک می‌کند الگوهایی را پیدا کنید که ممکن است در شاخص‌های کلی دیده نشوند:

🟡کاربران چه کاربردهای تازه یا پیش‌بینی‌نشده‌ای را امتحان کرده‌اند؟
🟡کجاها سردرگم شده‌اند یا به مانع خورده‌اند؟
🟡بین واژه‌هایی که کاربران به کار می‌برند و اصطلاحات محصول چه فاصله‌ای هست؟
🟡 چه چیزی را برای محصول طراحی کرده‌ایم، اما در گفت‌وگوها اثری از آن نیست؟ و برعکس؟

خروجی‌اش فقط فهرستی از تم‌ها نیست: یافته‌ها را با نقل‌قول‌های واقعی و تعداد تکرارشان مستند می‌کند و در پایان دقیقاً سه اقدام پیشنهادی می‌دهد:

۱. یک بهبود برای پرامپت یا رفتار دستیار
۲. یک تغییر در تجربه کاربری یا راهنمای محصول
۳. یک موضوع برای بررسی بیشتر

برای طراحان محصول و خدمات و مدیران محصول، این Skill می‌تواند کمک کند از دل گفت‌وگوهای پراکنده، مسئله‌های قابل‌اقدام بیرون بکشند؛ از اصلاح متن‌های رابط کاربری گرفته تا کشف نیازهایی که هنوز در نقشه محصول جایی ندارند.

💎نکته: تعدادها مربوط به همان نمونه‌ای است که بررسی شده، نه همه کاربران. اگر نمونه فقط شامل شکایت‌ها باشد، نتیجه هم درباره الگوهای نارضایتی است؛ نه تجربه کلی کاربران.

💎پی‌نوشت: اسکیل/ Skill در هوش مصنوعی مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها و روش‌های آماده است که به هوش مصنوعی یاد می‌دهد یک کار مشخص را بهتر و منظم‌تر انجام دهد.

#Skill #Claude
#هوش_مصنوعی #مدیریت_محصول #توسعه_محصول
#طراحی_خدمات

🫶 @SodehDesign
😎 @SodehTransform
☝️ Sodeh.me
⚙️ https://linktr.ee/irSodeh

✅ معرفی کتاب: ساخت اپلیکیشن با عامل‌های هوش مصنوعی

Building Applications with AI Agents: Designing and Implementing Multiagent Systems
نوشتهٔ Michael Albada، منتشرشده توسط O’Reilly

عامل‌های هوش مصنوعی فقط مدل‌هایی نیستند که به پرسش‌ها جواب می‌دهند؛ آن‌ها می‌توانند از ابزارها استفاده کنند، اطلاعات و حافظه داشته باشند و چند مرحلهٔ استدلال را برای پیش‌بردن یک کار کنار هم بگذارند. موضوع اصلی این کتاب، طراحی و پیاده‌سازی همین سیستم‌هاست: از عامل‌های مستقل تا سامانه‌هایی که چند عامل در آن‌ها با هم همکاری می‌کنند.
کتاب سراغ اجزای اصلی این سیستم‌ها می‌رود؛ از انتخاب مدل و دیزاین ابزارها و حافظه گرفته تا هماهنگی میان عامل‌ها، ارزیابی عملکرد و تصمیم‌گیری دربارهٔ سرعت، دقت، هزینه و قابلیت اطمینان. هدفش این است که مسیر تبدیل ایدهٔ یک عامل به راه‌حلی کاربردی را روشن‌تر کند.

💎 تجربهٔ کار با Agentها هم بخشی از دیزاین است.
در فصل جداگانه‌ای، کتاب به طراحی تجربهٔ کاربری می‌پردازد: اینکه تعامل از راه متن، رابط گرافیکی یا صدا چگونه باشد؛ Agent چه زمانی خودکار پیش برود و چه زمانی از کاربر راهنمایی بخواهد؛ چطور وضعیت و زمینهٔ گفتگو را حفظ کند؛ و چگونه توانایی‌ها، میزان اطمینان و عدم‌قطعیتش را شفاف نشان دهد. اعتماد فقط از عملکرد فنی نمی‌آید؛ به این هم بستگی دارد که Agent چقدر قابل‌فهم و قابل‌کنترل رفتار می‌کند و وقتی به مشکل می‌خورد، چطور آن را مدیریت می‌کند.

🐒 و یک نکته جالب دربارهٔ جلد کتاب:
میمون‌های روی جلد انتخاب بامعنایی‌اند: نخستی‌سانانی باهوش که می‌توانند در کنار هم کار کنند، وظایف را تقسیم کنند و از ابزار استفاده کنند. این تصویر یادآور بخشی از چیزی است که از Agentها انتظار داریم: توانایی استفاده از ابزارها و همکاری برای انجام کارهای پیچیده‌تر. انتخاب هوشمندانه‌ای برای کتابی دربارهٔ عامل‌های هوش مصنوعی و سیستم‌های چندعاملی.

💎نکته تکمیلی:
پیشنهاد می‌کنم اگر در حوزهٔ طراحی تجربهٔ AI Agentها فعالیت و مطالعه می‌کنید، فایل Markdown کتاب را به یک هوش مصنوعی بدهید و تعاملی مطالعه کنید، چون این کتاب برای مخاطبان گروه مهندسی نوشته شده و شاید مطالعه همه قسمت‌های کتاب برای ما دیزاینرها در گام‌های اولیه لازم و کاربردی نباشد.

Join @Productbooks for more books


#AgenticAIExperienceDesign #AgentExperienceDesign #AX
#هوش_مصنوعی #آینده_دیزاین #طراحی_تجربه_ایجنت


🫶 @SodehDesign
😎 @SodehTransform
☝️ Sodeh.me
⚙️ https://linktr.ee/irSodeh

✅ معرفی کتاب: ساخت اپلیکیشن با عامل‌های هوش مصنوعی

Building Applications with AI Agents: Designing and Implementing Multiagent Systems
نوشتهٔ Michael Albada، منتشرشده توسط O’Reilly

عامل‌های هوش مصنوعی فقط مدل‌هایی نیستند که به پرسش‌ها جواب می‌دهند؛ آن‌ها می‌توانند از ابزارها استفاده کنند، اطلاعات و حافظه داشته باشند و چند مرحلهٔ استدلال را برای پیش‌بردن یک کار کنار هم بگذارند. موضوع اصلی این کتاب، طراحی و پیاده‌سازی همین سیستم‌هاست: از عامل‌های مستقل تا سامانه‌هایی که چند عامل در آن‌ها با هم همکاری می‌کنند.
کتاب سراغ اجزای اصلی این سیستم‌ها می‌رود؛ از انتخاب مدل و دیزاین ابزارها و حافظه گرفته تا هماهنگی میان عامل‌ها، ارزیابی عملکرد و تصمیم‌گیری دربارهٔ سرعت، دقت، هزینه و قابلیت اطمینان. هدفش این است که مسیر تبدیل ایدهٔ یک عامل به راه‌حلی کاربردی را روشن‌تر کند.

💎 تجربهٔ کار با Agentها هم بخشی از دیزاین است.
در فصل جداگانه‌ای، کتاب به طراحی تجربهٔ کاربری می‌پردازد: اینکه تعامل از راه متن، رابط گرافیکی یا صدا چگونه باشد؛ Agent چه زمانی خودکار پیش برود و چه زمانی از کاربر راهنمایی بخواهد؛ چطور وضعیت و زمینهٔ گفتگو را حفظ کند؛ و چگونه توانایی‌ها، میزان اطمینان و عدم‌قطعیتش را شفاف نشان دهد. اعتماد فقط از عملکرد فنی نمی‌آید؛ به این هم بستگی دارد که Agent چقدر قابل‌فهم و قابل‌کنترل رفتار می‌کند و وقتی به مشکل می‌خورد، چطور آن را مدیریت می‌کند.

🐒 و یک نکته دربارهٔ جلد کتاب:
میمون‌های روی جلد انتخاب بامعنایی‌اند: نخستی‌سانانی باهوش که می‌توانند در کنار هم کار کنند، وظایف را تقسیم کنند و از ابزار استفاده کنند. این تصویر یادآور بخشی از چیزی است که از Agentها انتظار داریم: توانایی استفاده از ابزارها و همکاری برای انجام کارهای پیچیده‌تر. انتخاب هوشمندانه‌ای برای کتابی دربارهٔ عامل‌های هوش مصنوعی و سیستم‌های چندعاملی.

💎نکته تکمیلی:
پیشنهاد می‌کنم اگر در حوزهٔ طراحی تجربهٔ AI Agentها فعالیت و مطالعه می‌کنید، فایل Markdown کتاب را به یک هوش مصنوعی بدهید و تعاملی مطالعه کنید، چون این کتاب برای مخاطبان گروه مهندسی نوشته شده و شاید مطالعه همه قسمت‌های کتاب برای ما دیزاینرها در گام‌های اولیه لازم و کاربردی نباشد.

Join @Productbooks for more books

✅ یک اسکیل Claude برای اینکه قبل از ساخت، مطمئن شوید مسئله‌ی درستی را انتخاب کرده‌اید

وقتی می‌خواهیم یک قابلیت یا محصول هوش مصنوعی بسازیم، معمولاً زود سراغ راه‌حل می‌رویم: چه چیزی بسازیم؟ از چه مدلی استفاده کنیم؟ تجربه‌ی کاربر چطور باشد؟

اما یک سؤال مهم‌تر هست:
آیا مسئله‌ای که می‌خواهیم حل کنیم واقعاً برای کاربران مهم است؟

اسکیل پیوست یعنی Problem Space Mapper کمک می‌کنه قبل از نوشتن مشخصات محصول یا شروع توسعه، این سؤال را با شواهد واقعی بررسی کنید. کافی است مسئله‌ای را که قصد دارید با هوش مصنوعی حل کنید توضیح دهید؛ اسکیل، نشانه‌های مرتبط را از داده‌های محصول و بازخورد کاربران کنار هم می‌گذارد، از جمله:

🟡موضوع‌هایی که کاربران بارها در بازخوردهایشان مطرح کرده‌اند
🟡بخش‌ها و قابلیت‌هایی که کاربران در آن‌ها با مشکل روبه‌رو می‌شوند یا کار را نیمه‌تمام رها می‌کنند
🟡نشانه‌های سردرگمی یا نارضایتی
🟡 نشست‌هایی که می‌توان برای بررسی رفتار کاربران بازبینی کرد
🟡پاسخ‌های متنی کاربران درباره‌ی میزان رضایت و تجربه‌شان

💎در آخر هم، یه گزارش یک‌صفحه‌ای می‌سازه: چه شواهدی به نفع مهم‌بودن مسئله وجود دارد، چه چیزهایی هنوز روشن نیست و آیا این مسئله ارزش پیگیری دارد یا نه.

این ابزار برای تشخیص کامل و ریشه‌یابی عمیق طراحی نشده؛ کارش ارزیابی سریع اولیه است تا تیم پیش از صرف زمان و هزینه‌ی زیاد، تصویر روشن‌تری از مسئله داشته باشد. اگر شواهد ضعیف یا ناکافی باشند، گزارش همین را صریح می‌گوید. گاهی فهمیدن اینکه یک ایده پشتوانه‌ی کافی ندارد، می‌تواند از ماه‌ها کار روی راه‌حل اشتباه جلوگیری کند.

خلاصه: پیش از اینکه بپرسید «چه چیزی بسازیم؟»،
بررسی کنید «آیا این مسئله واقعاً ارزش حل‌کردن دارد؟»

#Skill #Claude
#هوش_مصنوعی #مدیریت_محصول #توسعه_محصول

🫶 @SodehDesign
😎 @SodehTransform
☝️ Sodeh.me
⚙️ https://linktr.ee/irSodeh

✅ محصول بدون هدف تجاری، تلاشی بی‌نتیجه است

این پست رو براساس چالشی که سال گذشته با تیمی داشتم و دوباره موضوعی پیش اومد که برام یادآوری شد نوشتم، تا شاید برای شما هم کاربردی باشد و اشتباه همراه با هزینه‌ای رو متحمل نشوید.

اغلب تیم‌های محصول گرفتار یک مشکل تکراری‌اند: تلاش زیاد برای «انجام درست محصول»، بدون اینکه روشن باشد این کار چه ارزشی برای کسب‌وکار می‌سازد.

⚡️این چند نکته از نظر من:

🟡اول هدف اثرگذار را روشن کنید
«محصول خوب» هدف نیست. هدف باید قابل اندازه‌گیری و زمان‌دار باشد: چقدر درآمد، چقدر کاهش هزینه، چقدر رشد کاربر، و تا چه تاریخی. وقتی عدد هدف مشخص باشد، بهترین روش‌ها هم کاربردی می‌شوند، چون هر تصمیم باید جواب این سؤال را بدهد: این کار به رسیدن به عدد کمک می‌کند یا نه؟

🟡گزینه‌های رسیدن به هدف را جدی بسنجید
شاید بشود قابلیت‌های نیمه‌تمام را زودتر منتشر و از آن‌ها درآمد گرفت. شاید با گسترش پایه کاربران فعلی هم به نتیجه برسیم. ساخت یک قابلیت بزرگ جدید معمولاً زمان‌بندی طولانی‌تر و ریسک بیشتری دارد. تخمین تقریبی اثر هر گزینه، تصمیم‌گیری را شفاف‌تر می‌کند.

🟡 وقتی درخواست «بزرگ» می‌رسد، اول بپرسید
اگر گفته شد «این را برای بزرگ‌ترین مشتری‌مان بسازید»، نه فوراً رد کنید و نه بی‌چون‌وچرا بپذیرید. بپرسید این مشتری چه سهمی از درآمد دارد و موضوع برای کسب‌وکار چه پیامدی دارد. گاهی آن یک مشتری نیمی از درآمد را تشکیل می‌دهد، و در آن صورت تصمیم منطقی همان است، حتی اگر با قواعد رایج جور درنیاید.

🟡با کسب‌وکار هم‌جهت شوید، نه در جنگ با آن
بسیاری از مدیران محصول دائم از «انجام درست محصول» گله دارند، در حالی که کسب‌وکار اهداف مشخص خودش را دارد. وقتی کار خود را با موفقیت کسب‌وکار هم‌راستا کنید، هم به واقعیت کارتان نزدیک‌تر می‌شوید و هم از جنگ‌های بی‌نتیجه دور می‌مانید. نگاه تجاری لزوماً یعنی کنار آمدن با هر خواسته‌ای نیست؛ یعنی فهمیدن زبان تصمیم‌گیری در سازمان.

🟡گفت‌وگوهای سخت بخشی از کار است
هیچ چارچوب یا ابزاری این کار را آسان نمی‌کند. اما اثرمحور فکر کردن در هر مرحله، شما را برای سخت‌ترین گفت‌وگوهای کاری آماده‌تر می‌کند.

#مدیریت_محصول #طراحی_محصول #محصول
#طراحی_خدمات #دیزاین #حل_مسئله #تجربه‌نگاری

🫶 @SodehDesign
😎 @SodehTransform
☝️ Sodeh.me
⚙️ https://linktr.ee/irSodeh