2.scout — SCOUT (Step 7: Solution & PMF)¶

Фаза средняя · Линза: Product · Identify-фаза Und-Id-Ex [S1] VI.5. Источник: 7.1 instruction · [S1] Принцип 5.

🎯 Цель фазы для Step 7¶

Скаутинг возможностей/угроз через Линзу продукта (Принцип 5 [S1] — вместо приоритизации списка): Кортекс генерирует кандидатов фич Банча из Нексуса продукта и Нексуса потребителя, AI UX Designer проектирует ИИ-метафоры взаимодействия, строятся CJM и User Flow. Объект анализа сменился: теперь это не свойства потребителя, а его поведение внутри конкретного продукта. Продукт = способ изменения текущего поведения потребителя.

Цель — поднять Confidence Point гипотез решения до уровня, достаточного для входа в вайбкодинг-прототипирование (7.2), и насытить Нексус продукта узлами решения. Логика PAF [S1]: в более чем половине случаев гипотезу ценности невозможно провалидировать без конкретного решения, с которым может взаимодействовать пользователь.

Это Bunch Saturation (насыщение банча) — старт цикла Product Sprint [S1] VI.4. Контекст из предыдущих стадий (JTBD, персоны, поведение AS-IS) живёт в Нексусе и служит входом; гипотезы генерируются RAG по этим узлам, а не «с нуля в пустой комнате».

👤 Роль¶

Product Engineer — управляет насыщением Банча через Кортекс; задаёт целевую mNSM гипотезы решения; формулирует Гэп; проектирует цифровой профиль. AI UX Designer — проектирует ИИ-метафоры по 5 уровням [S2] III.8. Technical/AI Product Manager — если продукт содержит ИИ-свойства: оценивает LLM-дизайн, COGS токенов на кандидат-фичу. Discovery/Launcher PM — определяет минимум знаний для перехода к прототипу.

Зона человека [S2] III.4: выбор фокусного JTBD и решение, какая гипотеза закрывает Гэп с максимальным CP. Стратегическое планирование не делегируется.

🤖 Кортекс-агент (из 7.1)¶

Генератор гипотез решения — RAG по узлам current-state/vision/gap и Нексусу потребителя (JTBD, поведение AS-IS, боли) → кандидаты в формате Solution Hypothesis Card:
«Если [фича/UX-решение], то [ожидаемое изменение поведения], что подтвердится [метрика+порог], ведь [обоснование из исследований]»;
поля: CP, источник уверенности, способ проверки, критерий успеха, срок проверки;
трассировка до узла-источника (без источника CP=0);
минимум 3 альтернативы — конкуренция гипотез, а не монополия первой идеи (первая идея редко лучшая).
AI UX Designer-агент — для каждого кандидата проектирует ИИ-метафору по 5 уровням [S2] III.8: (1) ментальная модель «намерение→черновик→уточнение»; (2) метафора «партнёр/соавтор»; (3) ошибка = альтернатива/уточнение (новый промпт); (4) ввод — естественный язык/референсы (валидация: синтаксис→семантика); (5) время — streaming + «мысли вслух». Возвращает варианты tone-of-voice. ИИ в продукт ≠ чат-бот без изменений UX.
CJM-билдер [NNGroup] — Customer Journey Map из поведения AS-IS и JTBD: этапы (Осознание→Поиск→Сравнение→Запись→Получение ценности), фокус 5–7 этапов, один ключевой сценарий; строки: цели/ожидания, действия, точки контакта, мысли, эмоции 😊/😐/😠, боли, возможности; выявляет 3–5 ключевых инсайтов (самая болезненная точка, основная причина отказа, узкое место воронки, момент получения ценности).
User Flow-билдер — детализирует Motivation → Stages → Actions внутри продукта; связывает с экранами; техническая схема навигации (конкретные шаги и экраны, чтобы дизайнер/разработчик нарисовал без доп. вопросов).
CP-скорер (колесо Гилада) [S1] VI.7 — объективизирует «уверенность 1–10» через ICE/RICE с оценкой стоимости риска; расставляет кандидатов на скаутинг-карте возможностей/угроз (замена RAT-приоритизации списка [naming_conventions]).

🧠 Человек (метапознание — валидация ИИ-генерации гипотез)¶

Валидация каждой гипотезы [S2] III.4: (а) проверяемость метрики с порогом; (б) обоснование из реального узла-источника; (в) различимость альтернатив (≥3 кандидата); (г) баланс конкретности («если X / то Y / что подтвердится Z на N% / ведь…»). Хотя бы один пункт отсутствует → гипотеза не готова.
Veto на workslop-формулировки: «пользователь будет доволен», «удобно», «правильно» — непроверяемо. Техника «Шесть шляп»: первая идея / что делают конкуренты / что будет, если убрать самое сложное — три угла.
Конвергенция JTBD: выбирает фокусный JTBD и фокусную боль на CJM как точку приложения Банча.
ИИ-метафора: решение, какая метафора («партнёр» vs «инструмент») соответствует Видению — за Product Engineer + AI UX Designer. Четвёртая роль потребителя — «секретарь/адъютант» + сущность «поручение» [S2] III.8 — учитывается.

📦 Артефакт = узлы Нексуса продукта (+CR)¶

solution-hypothesis — {фича/UX-решение, ожидаемое поведение, метрика+порог, обоснование, CP, источник-узел[], способ проверки, критерий успеха, срок проверки}.
cjm — Customer Journey Map (этапы → цели/действия/точки контакта/мысли/эмоции/боли/возможности) + 3–5 ключевых инсайтов.
user-flow — детальный поток внутри продукта (Motivation → Stages → Actions → экраны).
ai-metaphor — {ментальная модель, метафора, поведение при ошибке, режим ввода, режим времени, tone-of-voice}.
gap — узел Гэпа (текущее → Видение) как якорь Банча.
Каждый узел: источник, CP, timestamp, статус увядания. CR после 7.1 → ~20–25%.

🚦 CP-гейт фазы¶

Gate 7.1 → 7.2 (Understand → Identify) [7.1]: - CP ≥ порога по ≥3 кандидатам фич Банча; - CJM построена для фокусного сценария (5–7 этапов); - User Flow покрывает путь от входа до получения ценности; - сработал CP-скорер с оценкой стоимости риска; - сгенерированы ИИ-метафоры для каждого кандидата; - есть понимание, с какой гипотезы начинать прототипирование. - До порога — итерация насыщения (дособрать поведение AS-IS, дополнить JTBD).

CP растёт по колесу Гилада [S1] VI.7; падает при срабатывании рисков/отклонениях. Чем выше CP, тем выше шанс прохождения гейта или осознанного отказа [S1] VI.3.

🔭 Связь с Тремя Линзами (3PL)¶

Product Lens [S1] VI.1: 7.1 = старт Product Sprint (Нексус продукта → состояние → Банч; размер Банча = time-to-market). Связь с Business Lens через метрику гипотезы решения → кандидат mNSM (7.6 превратит кандидата в подтверждённую mNSM → NPV как возврат монетизируемой ценности [S1] Принцип 6). Связь со Strategy Lens через Гэп к Видению (долгосрочная Ставка/Bet портфеля).

🛡️ Анти-workslop¶

Workslop в формулировках гипотез (метрика без порога, обоснование «потому что логично») — главный риск 7.1. ~15,4% материалов перекладывают когнитивную нагрузку; MIT: 95% без отдачи от ИИ именно из-за workslop [S2] III.7.
Метапознание-фильтр: каждый кандидат проходит проверку «можно ли это опровергнуть?». Нет → workslop. Junior без метапознания + ИИ = нулевой прирост; компетентный, но забивший на верификацию = «убедительные, но неверные» (Harvard × BCG) [S2] III.4.
Трассировка до Нексуса: гипотеза без связи с узлом JTBD/боли/поведения → CP=0, в Банч не попадает. Запрещены сгенерированные «персоны» без доказательной базы.
Premature PMF-риск: не путать «гипотеза решения подтверждена в голове команды» с ростом CP — CP растёт только от данных.

🧩 Skill Map / профстандарт¶

Skill Map [S3]: сектор 2 Value & Solution Design (средний круг, middle/senior) + сектор 1 Discovery & Researches (поведение AS-IS, JTBD).
Профстандарт 06.012 [S4]: функция B «Управление ИТ-продуктом», уровень 5, B/02.5 «определение продукта/дизайн/требования». Связка стандарт ↔ PAF интерпретативна (B≈Product Engineer).

🔗 Дальше¶

→ 3.bunch (BUNCH) — тяжёлая фаза: гипотезы решения как фичи Банча (Bunch Size/Window, кандидат mNSM, NPV-оценка).

Назад: 1.pulse · Назад в хребет: overview.

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