Этот курс — методология монетизации продуктов, основанная на более чем годичном практическом опыте автора, который с помощью AI разработал десятки продуктов. Главная цель курса — не научить вас конкретному AI-инструменту, а помочь выстроить целостную систему мышления о продукте: от выбора темы, исследования, разработки, запуска до продвижения и монетизации. Автор курса признаёт, что большинство продуктов потерпели неудачу, но два действительно успешных продукта до сих пор приносят доход, и именно эти уроки являются самой ценной частью курса.

Курс точно решает две ключевые проблемы, с которыми чаще всего сталкиваются обычные люди при создании AI-продуктов. Первая проблема — незнание, что делать: многие внешне изучают AI-инструменты, а на самом деле избегают оценки направления продукта. Курс научит вас определять, стоит ли заниматься тем или иным направлением AI-продукта, как избежать продуктов «для себя», и как быстро реагировать на появление трендов. Вторая проблема — незнание, как продавать: многие разработчики создают продукт, но не могут найти первых пользователей и не умеют проектировать точки монетизации. Курс системно объясняет полный процесс от проектирования пути сделки до продвижения на публичных платформах.

Курс включает руководство, записанные лекции, живые ответы на вопросы и шаблонные материалы, состоит из 6 этапов обучения: от оценки возможностей продукта и исследования выбора продукта до проектирования MVP, разработки с помощью AI, запуска и продвижения, а также анализа монетизации. Каждый шаг имеет чёткую методологию и практические инструменты. Даже если вы совсем не знаете кода, с помощью курса вы освоите полный путь создания продукта с нуля с минимальными затратами с использованием AI.

• 1.Три ключевых принципа AI-продукта от выбора темы до проверки
• 2.Как определить, стоит ли заниматься направлением AI-продукта
• 3.Как определить бизнес-модель и способ ценообразования продукта
• 4.Методы и логика выбора продукта
• 5.Проектирование пути сделки по продукту
• 6.Способы размещения продуктов на Douyin и Xiaohongshu
• 7.Анализ логики выбора программных продуктов

• 8.Объяснение процесса разработки продукта
• 9.Дизайн макета страниц для мобильных и ПК
• 10.Проектирование структуры таблиц данных для бэкенд-разработки
• 11.Как проектировать таблицы данных
• 12.Процесс и настройка развертывания на Vercel
• 13.Решение типичных проблем в бэкенд-разработке
• 14.Проблемы загрузки и рендеринга кэша

• 15.Открытая трансляция практического курса по AI
• 16.Первая трансляция курса по AI-продуктам
• 17.Вторая трансляция курса по AI-продуктам
• 18.Третья трансляция с ответами на вопросы по практической работе с продуктом

💡 Подсказка для обучения:Содержание основано на отраслевой практике на момент публикации; рекомендуется при обучении учитывать актуальные правила платформы.