По ту сторону ChatGPT

Как Cursor и MCP меняют работу продуктовой команды

Буланов Александр
Head of Product в ФГ БКС
Развиваю экосистему сайтов. 9 лет опыта в продукте и управлении командами. Product advisor для стартапов и ментор.

Эволюция процесса.
От рутины к автономии

Было

Цепочка посредников

  • 01

    Задача аналитику

    Ожидание в бэклоге 2–5 дней

  • 02

    Выгрузка данных

    CSV-файлы, ручная обработка

  • 03

    Загрузка в ChatGPT

    ИИ не знает контекста

  • 04

    Подбор промпта

    Подготовка промта

  • 05

    Итерации и правки

    2–3 цикла уточнений

Фокус на процессе

Стало

Единая среда

  • 01

    Запрос в Cursor

    ИИ уже знает контекст проекта

  • 02

    Данные через MCP

    Прямое подключение к БД или через API

  • 03

    Готовый результат

    Отчет в .md, графики, выводы

Фокус на результате

Что изменилось

Характеристика Эпоха «Промптов» (ChatGPT) Эпоха «Контекста» (Cursor)
Роль пользователя «Заклинатель»
(нужно знать формулы)		 «Тимлид»
(нужно знать цель)
Контекст Вы копируете его руками
(файлы, код, логи)		 Инструмент «видит» проект
целиком через индексацию
Основная сложность Как правильно спросить Что именно нужно сделать
Формат ввода Длинная простыня текста
(Mega-prompt)		 Цикл коротких намерений
(Natural Language Command)

Контекст убивает необходимость в «магических заклинаниях»

От монолога к диалогу

Почему кратко — это быстрее

Проблема
  • Копи-паст промтов с Reddit, ТГ и Git не всегда хорошо работает для ваших задач
  • Чужой контекст → галлюцинации ИИ
  • Prompt-engineering нужно учиться
Решение
  • Общайтесь с ИИ как с джуном: последовательно объясняйте задачу
  • Формат: задача → проверка как понял → корректировка задачи
Результат
  • Переход к управлению намерением (Intent Management)
  • От создания промтов к простым командам.

15 мин → 1 мин

Демо: как работать с продуктовой аналитикой

SQL

SQL to Text

Общение с БД на естественном языке

YM

Yandex Metrica MCP

Данные из API напрямую в контекст

LIVE CASE

Конвейер знаний продакта

От хаоса встреч к чистому контексту

Этап 1
🎙️
Shadow.do
Фиксация
Голос → Транскрипт
Этап 2
💎
Obsidian
Структура
Хаос → База знаний (.md)
Этап 3
🤖
Cursor
Интеллект
Контекст → Решения
Этап 4
🐙
Git
Синхронизация
Версии + Командный доступ

Ежедневная эффективность по цене чашки кофе

Полный стек инструментов и цена вопроса

AI PRODUCTIVITY STACK
Подписки на месяц
Voice ink (год) 3 120 ₽
GPT-4 / Claude 1 600 ₽
Cursor IDE 1 600 ₽
Phygital.Plus 1 500 ₽
Perplexity (год) 750 ₽
Shadow.do FREE
ИТОГО: ~5 000 ₽

Это как...

☕
10 чашек кофе
Полмесяца утренней бодрости
🎮
1 игра на PlayStation
Один вечер развлечений
🍔
3 похода в Вкусно и точка
Три обеда с комбо-меню

Спасибо за внимание

Буланов Александр
Telegram @alex_bulanov

David K ✓
@DavidKPiano

Before AI coding agents, I'd constantly have 2 or 3 side-projects that I would struggle to finish

AI completely changed the game

Now I have 15-20 unfinished side-projects

До появления ИИ-агентов у меня постоянно было 2-3 сайд-проекта, которые я не мог закончить

ИИ полностью изменил игру

Теперь у меня 15-20 незаконченных сайд-проектов

Made with Cursor AI