6.2 instruction — Pre-mortem через агента: Монте-Карло по NPV¶

Этап RB-STEP-1 — BIG IDEA (прелюдия) · Линза: над 3PL (рисковая по всему Банчу) · Инструкция для Инженера Продукта нового поколения (PAF, [S1],[S2]). Преемственность метода: исходный раннбук RB-STEP-1-IDEA/6.2 Pre-mortem.md — brainstorm рисков по 4 категориям (Market/Product/Team/Business), оценка (Likelihood/Impact), Risk Matrix (Critical/High/Medium), Monitoring Plan (metric/frequency/owner/trigger), final Go/No-Go Decision. Эта инструкция: Pre-mortem через Кортекс-агента с симуляцией Монте-Карло по NPV Банча (NPV-модель из 1.3, Банч из 4.3), monitoring-план с триггерами (event-based пересчёт CP/CR [S1] VI.2), связь с стоимостью риска (3.2) и Principle 4 (управление знаниями через риски [S1]).

🎯 Цель в PAF-оптике¶

Pre-mortem — не «brainstorm, что может пойти не так», а управление рисками как управление знаниями (Принцип 4 [S1]): Кортекс через симуляцию Монте-Карло по NPV Банча quantifies риск (какое распределение NPV при варьировании параметров — CAC/churn/COGS токенов/конверсии?), строит monitoring-план с event-based триггерами (что мониторить, какой порог → пересчёт CP/CR/Банча).

Final Go/No-Go — это осознанный отказ или подтверждение gate [S1] VI.3 на основе quantified риска, не интуитивной Risk Matrix. Риски — будущее, не потери (Принцип 4: потери — прошлое, риски — будущее [S1]).

👤 Роль и ответственность¶

Product Engineer — отвечает за Go/No-Go; валидирует допущения Монте-Карло; определяет триггеры пересмотра.
Product Ops — внедряет monitoring-план с event-based триггерами (CP/CR change → re-evaluation).
Growth Engineer — валидирует риски юнит-экономики (CAC/churn/COGS-эксплозия [S2] III.6).
Portfolio Manager — сверяет residual-риск с аппетитом к риску портфеля.
Зона человека: Go/No-Go decision — стратегическое инвестиционное решение, не передаётся ИИ [S2] III.4. Кортекс симулирует, человек решает.

🤖 Что делает Кортекс-агент¶

Pre-mortem Agent (симуляция + monitoring) [reformation] §1.5:

Монте-Карло по NPV Банча: берёт NPV-модель из NPV-estimate (1.3) + Bunch-v2 (4.3), варьирует параметры (CAC, LTV, churn, цена, COGS токенов, конверсия) по распределениям → распределение NPV (P(NPV>0), P(NPV<0), ожидаемый NPV, worst-case).
Идентификация «убийц экономики» (параметры с наибольшей эластичностью NPV → главные риски [reformation] §5.9).
Для AI-продуктов — стресс-тест COGS ×2/×5 (COGS-эксплозия [reformation] §5.9, [S2] III.6).
Monitoring-план с триггерами: для каждого критического риска — метрика (из Узлов), порог, event-based триггер (при пересечении порога → переоценка CP фичи / переформирование Банча / переcчёт CR Нексуса [S1] VI.2).
Генерация Go/No-Go recommendation на основе P(NPV>0) и residual-риска (но решение — за человеком).
Вход: NPV-estimate (1.3) + Bunch-v2 (4.3) + Risk-Cost (3.2)
Узлы юнит-экономики.
Выход: Monte-Carlo-NPV-узел (распределение, P(NPV>0)), Risk-Register-узлы (с триггерами), Monitoring-Plan-узел, Go-NoGo-recommendation-узел.

4 категории рисков (преемственность из исходника 6.2): - Market (конкурент, масштаб, цена, регуляция); - Product (execution, ценность, масштабируемость, качество); - Team (ключевой сотрудник, навыки, коммуникация); - Business (CAC, LTV, churn, runway).

Промпт-идея:

«Симулируй NPV Банча Монте-Карлом (варьируй CAC/churn/COGS/конверсию). Дай P(NPV>0), worst-case, убийц экономики. Для AI — стресс COGS ×2/×5. Для каждого риска — метрика + порог + event-триггер (CP/CR/Банч переоценка). Дай Go/No-Go recommendation (решение за человеком).»

🧠 Что делает человек (метапознание)¶

Критический чекпоинт: NPV-модель как чёрный ящик ([reformation] §1.3 разрыв 3) → Монте-Карло усиливает ложную точность. Инженер проверяет: какие распределения параметров? Из бенчмарков или с потолка?
Veto-право: Go при P(NPV>0) = 51% с огромным worst-case → инженер вправе потребовать ещё валидацию (преждевременное решение — сквозной риск [reformation] Часть VIII).
Вопрос:
«P(NPV>0) = 70% — но какие допущения? Если COGS токенов ×5 (AI-COGS-эксплозия) — какой NPV? Какой метрикой поймём, что риск сработал?»

📦 Артефакт = узлы Нексуса¶

Создаются/обновляются: Monte-Carlo-NPV-узел (распределение, P(NPV>0), worst-case, убийцы экономики), Risk-Register-узлы (risk + likelihood + impact + метрика + триггер — расширенный из исходника 6.2), Monitoring-Plan-узел (event-based), Go-NoGo-Decision-узел (за человеком).
Метаданные: источник (NPV-модель + параметры), P(NPV>0), worst-case, триггеры, CP-связь, timestamp, appetite-to-risk.
Прирост Context Ripeness: +5% (quantified риски — инкремент знания о будущем).

🚦 Confidence Point-гейт¶

Финальный gate стадии ([reformation] §1.6 Fit-точка): Go/No-Go из Pre-mortem. Критерий Go: P(NPV>0) ≥ порога и критические риски имеют monitoring-триггеры и аппетит к residual-риску подтверждён. No-Go = осознанный отказ [S1] VI.3.
Стоимость риска: это центральный артефакт стоимости риска (Принцип 4 [S1]) — worst-case NPV = стоимость риска всего Банча.

🔭 Связь с Тремя Линзами (3PL)¶

Над 3PL: риски по всему Банчу (все три линзы).
Связь: Product Lens (execution risk), Business Lens (unit-economics/COGS risk), Strategy Lens (Bet/market risk). Monitoring-триггеры замыкают цикл на следующий Product Sprint [S1] VI.4.

🛡️ Анти-workslop чекпоинт¶

Workslop-риск: Монте-Карло как ложная точность («P(NPV>0) = 73.4%» при допущениях с потолка); pre-mortem как ритуал без триггеров; Go без residual-риска.
Признак: распределения параметров без источника (не бенчмарк/не гипотеза); monitoring без event-триггеров; worst-case не исследован.
Правило верификации: параметры — маркировка fact/hypothesis/benchmark; monitoring — event-триггеры обязательны; COGS-стресс для AI; Go — по P(NPV>0) + residual + аппетит.

🧩 Маппинг к Skill Map / профстандарту 06.012¶

Skill Map [S3]: сектор 6 Sales & Economics (финмоделирование, риск)
сектор 4. Уровень — внешний круг (senior/head/CPO): целеполагание, стратегические инициативы, North Star.
Профстандарт 06.012 [S4]: функция C (C/02.6 бизнес-планы, C/04.6 бюджет серии)
B (B/08.5 показатели), уровни 5–6; для CPO — D/02.7 управление портфелем.

🔗 Связи¶

Назад: 6.1 instruction · Дальше: конец стадии BIG Idea → следующий цикл Product Sprint (0.1 instruction как шаблон нового цикла) Связанные: reformation · index · [[naming_conventions]