5.execute — EXECUTE / Интервью и кодирование (Step 2: Customer)¶

Фаза Sprint: EXECUTE (тяжёлая). Источник: operating-model (Discovery: валидация гипотез), [S1] VI.5. Термины — по naming_conventions.

🎯 Цель фазы для Step 2¶

Discovery-исполнение: провести глубинные интервью (CustDev/JTBD) по Банчу гипотез из SCOUT, защищённые The Mom Test, и насытить Нексус потребителя через цикл ASR → кодирование → авто-валидация → event-driven обновление CP. Каждое интервью — Harvesting-микроинкремент контекста в Нексус [2.3, 2.4 instruction].

Ключевые принципы: - Интервью ведёт человек; на ранней зрелости Кортекса ИИ — только кодировщик транскрипта, не собеседник [reformation 2.9, 2.4]. - Насыщение данных (data saturation) — после ~12 интервью на сегмент ответы повторяются [2.3]. - Валидация в реальном времени: респонденту не показывают список гипотез; исследователь мысленно соотносит рассказанное со своими гипотезами [2.4].

👤 Роль¶

Product Engineer — определяет профиль «правильного респондента» (обязательные/желательные/стоп-критерии); ведёт интервью (на ранней зрелости) или модератирует; интерпретирует кодировки; защищает от «вежливых» ответов.
Product Ops — настраивает Рекрутёр-агента (каналы, реестр статусов), ASR-пайплайн, JTBD-RAG, триггеры авто-валидации, флаги увядания узлов.
Growth Engineer — добавляет в скрининг вопросы для mNSM-валидации (готовность платить); следит за mNSM-сигналами в кодировках.
Зона человека: решение «pivot/продолжать» при провале гипотез — стратегический вызов, не передаётся ИИ [S2] III.4.

🤖 Кортекс-агенты¶

1. Рекрутёр-агент (Recruiter Agent): 2.3 instruction - Вход: профиль респондента + план выборки (≥12 на сегмент — насыщение данных). - Действие: рассылает по каналам (личные контакты → знакомые знакомых → тематические чаты → соцсети); проводит скрининг (2–5 мин, закрытые вопросы); ведёт реестр статусов (✅ подтверждён / ⏳ в контакте / 🔵 квалификация / ❌ отказ). - Выход: назначенные интервью в календаре + квалифицированный список.

2. Скрипт-билдер (Script Builder Agent): 2.3 instruction - Вход: Банч гипотез из SCOUT + узлы Нексуса. - Действие: строит скрипт с маппингом вопрос→гипотеза→узел; направления PAF (альтернативные пути / триггеры / проблемы+причины / цели / мотивация); применяет The Mom Test (3 принципа: прошлый опыт, не будущие намерения; меньше говорить, больше слушать; избегать якорения). - Выход: скрипт интервью + матрица покрытие гипотез.

3. Кодировщик транскриптов (Transcript Coder Agent): 2.4 instruction - Вход: аудио/видео интервью → ASR (транскрипция). - Действие: кодирует реплики в единицы знания о поведении (Действие / Ситуация-Триггер / Цель / Причина-Мотивация / Проблема / Источник: интервью #N / Частота: все/большинство/некоторые); соотносит с гипотезами (✅ подтверждена / ❌ опровергнута / 🆕 новая); извлекает цитаты-доказательства; авто-валидирует (≥70% подтверждают / ≤30% опровергают); event-driven пересчитывает CP узлов; триггерит Harvesting-микроинкремент в Нексус. - Выход: обновлённые узлы Нексуса с новым CP + карточка интервью + новые гипотезы-кандидаты.

The Mom Test — 3 принципа (Роб Фитцпатрик, [2.3])¶

Спрашивай про прошлый реальный опыт, не про будущие намерения. «Расскажи, как в последний раз…» — не «стал бы пользоваться…?».
Меньше говори, больше слушай (80% времени — молчи и уточняй; выдерживать паузу).
Избегай якорения: никаких наводящих («Вам же неудобно…?») и гипотетических («А если бы было…?»).

Цикл обработки (event-based, [S1] VI.2)¶

аудио → ASR-транскрипт → кодирование в единицы знания
  → соотнесение с гипотезами-узлами (маппинг из Скрипт-билдера)
  → авто-валидация (≥70% / ≤30%)
  → event: «CP узла изменился» → пересчёт CR Нексуса
  → если сработал риск → CP падает (Кортекс/инженер)
  → Harvesting-микроинкремент: узел закоммичен в Нексус

🧠 Человек (метапознание)¶

Чекпоинт: кодировка не «натянута» на гипотезу (галлюцинация соответствия); трассировка до цитаты.
Veto-право: переопределить авто-статус гипотезы, если респондент сказал «вежливое да» (Mom Test); veto на ИИ-интервьюера.
«Провал всех гипотез — ценный сигнал, а не катастрофа» [2.4]: решение о pivot — за человеком.
Разделять поведение и мнение/пожелание: «хотел бы оценку» ≠ «оценивает» → отдельный узел, низкий CP.
JTBD-RAG: кодировщик опирается на индекс транскриптов в формате «Когда я <ситуация>, я хочу <цель>, чтобы <результат>» [2.4].

📦 Артефакт = узлы Нексуса потребителя (+CR)¶

Единицы знания о поведении → узлы (действия, триггеры, проблемы+причины, мотивация).
Цитаты-доказательства привязаны к узлам (источник-интервью[N], частота).
CP узлов обновлён event-driven; новые гипотезы-кандидаты добавлены в Банч; статус увядания отслеживается.
Context Ripeness растёт по мере насыщения данных.

🚦 CP-гейт¶

Критерий выхода из EXECUTE: насыщение данных (после ~12 интервью ответы повторяются); CP фокус-гипотез ≥ gate.
Стоимость риска: «Сколько ресурсов потратим, если валидируем на ненасыщенной выборке или с искажённой кодировкой?»

🛡️ Анти-workslop (критический для EXECUTE)¶

Правило «персона ≥4 интервью» вступает в силу при сборке сегментов (BUNCH): узел Сегмент принимается только при ≥4 подтверждающих интервью с цитатами [2.6].
Защита от AI-сгенерированных персон: на ранней зрелости ИИ — только кодировщик, не интервьюер (искажение, потеря невербалики, «дофаминовая петля» — респонденту приятнее говорить с ИИ → рост когнитивной нагрузки, не снижение [S2] III.7).
ASR-транскрипт хранится как первоисточник; кодировка трассируется до цитаты.
Запрет в сообщении рекрутинга упоминать продукт/идею/«тестирую приложение» — меняет поведение респондента.
Лучшие респонденты — бесплатные (цель поделиться знанием); платные часто «говорят то, что хотят услышать» [2.3].
Суррогатная валидация (форумы/отзывы/Reddit через Кортекс) — только дополнение/triangulation, не замена живого интервью; CP от суррогата ниже.
Плохие практики: наводящий вопрос · гипотетический вопрос · платные респонденты · меньше 12 на сегмент · радикальная смена скрипта (обнуляет сравнения) · обработка «потом» вместо event-driven.

🔗 Дальше¶

EXECUTE питает BUNCH единицами знания (граф + сегменты) и даёт данные для PITCH (NPV-скорер): - → 3.bunch (BUNCH): сборка графа + сегментация с workslop-фильтром. - → 4.pitch (PITCH): NPV-скорер + Pitching of Trust.

Назад: 2.scout (Банч гипотез для проверки). Источники: 2.3 instruction · 2.4 instruction

Version: 1.0 · Last updated: 2026-06-20 · Maintained by: AI-KORTEX