О том как не надо продавать продукты приведу на примере очень удобного инструмента Writemapper [1]. Это такой редактор текстов через майндмапы (ещё их называют - интеллект карты/карты разума). Когда ты вначале структурируешь текст блоками и потом уже по этим блокам пишешь. Для тех случаев когда пишешь тексты в заданной структуре или имеешь привычку писать тексты сверху-вниз, от структуры к содержанию - это очень удобно.

Я им часто пользуюсь, у меня много документов так написаны. У инструмента удобный минималистичный интерфейс, скриншоты которого можно увидеть на примерах того с чем я работал/работаю.

Особенность продукта была ещё и в том что автор при анонсе продукта продавал пожизненные лицензии [2]. Покупай единожды и получай бесплатные обновления. Но выпустив 3-ю версию сделал так что "пожизненные лицензии" на предыдущие версии на эту, 3-ю версию не распространяются. За что его ранние пользователи уже критикуют [3], а автор отвечает всем в худшем корпоративном стиле "я вас услышал".

При этом 3-я версия не настолько отличается от 2-й версии чтобы их разделение было очевидно и опций апгрейда предусмотрено совершено не было. С одной стороны стоимость приложения не запредельна - $60 за двойную лицензию (4400 рублей), а с другой стороны это много за не-универсальный инструмент. Отдельно приложения для редактирования текстов стоят редко более $15 (пример, Write!), а более универсальный Xmind стоит те же $60, но даёт больше гибкости с майндмапами, но не умеет работать с текстами.

Впрочем вопрос тут не цены, а именно реакции разработчика. Увы, уверенности в будущем продукта она не доставляет.

А вот сама идея и концепция документа от майндмэпа очень хорошо и могла бы транслироваться на организационные модели совместного написания книг и текстов.

Ссылки:
[1] http://writemapper.com
[2] https://www.producthunt.com/posts/writemapper
[3] https://www.producthunt.com/posts/writemapper-3

#products #writing #texts #writingtools

Я ранее писал о headless BI [1] и headless CMS [2], так называемых безголовых (headless) продуктов, не имеющих интерфейсов для конечных пользователей. В случае CMS это достаточно давнее изменение в подходе, его смысл в том что разделить интерфейсы редактирования текста и интерфейсы его представления. А важно это потому что каналы дистрибуции контента могут быть множественными: веб сайт, приложение для телефона, сайт для планшета, канал в Telegram, канал в Slack и ещё много чего. Поэтому headless CMS довольно неплохо развиваются, своя ниша у них уже давно есть.

С headless BI все чуть сложнее, но несколько стартапов в этой области уже существуют. Отделить создание аналитической базы и базы метрик от пользовательского интерфейса также важно в некоторых случаях поскольку систем интерфейсов может быть много и разных, а метрики нужны одни и те же.

Другой пример headless продуктов это Netlify, Fly.io, Appfleet и ещё с десяток других FaaS провайдеров (Functions-as-a-Service), где от веб интерфейса остаётся только биллинг, а вообще вся работа идёт через командную строку или API. Для работы с этими платформами можно использовать любой инструмент, свой, из экосистемы, сделать на заказ и тд. Эти продукты тоже можно отнести к headless.

Практически все headless продукты экосистемные, с заходом на то что они быстро и легко в существующую экосистему встраиваются и также позволяют поверх них и в связке создавать свои продукты.

Интересный вопрос в том какие headless продукты будут следующими? Headless CRM, ERP, CDP? Такого пока нет. Headless mobile apps пока подпадает под headless CMS. Продукты в области data engineering и data science почти все безголовые от рождения, кроме старых ETL систем разве что.

Если есть идеи куда может развиваться эта концепция и какие продукты можно создавать то поделитесь своими мыслями в чате @begtinchat.

Ссылки:
[1] https://begtin.substack.com/p/19
[2] https://t.me/begtin/1902

#headless #data #products #startups

Какой хороший инструмент, но без открытого кода.

Я эту фразу в последние годы повторяю чаще чем хотелось бы. Применительно почти ко всем инструментам, кроме тех где отсутствие кода оправдано. Например, выбираю инструмент для создания резервных копий и это сводится в итоге к Borg или Restic, хотя есть коммерческие альтернативы и неплохие. Но зачем они нужны если есть не хуже, а иногда и лучше с открытым кодом?

Или инструменты обработки и очистки данных. Да, их много, но чаще всего достаточно OpenRefine, или инструментов вроде pandas, polars, duckdb и др. для работы с датафреймами.

Или для ведения заметок, зачем нужны другие если есть Obsidian ? Конечно много хороших инструментов, но реально Obsidian закрывает большую часть задач.

Я не единственный кто так рассуждает. Достаточно подсчитать ежемесячные/ежегодные расходы на ПО и сервисы по подписке чтобы понимать реальную нагрузку на свой кошелёк или кошелёк компании.

Всё это про ниши продуктов и про то какие их свойства и характеристики подталкивают к тому чтобы их купить и какие приводят к поиску бесплатных альтернатив. Главный критерий - это то сколько усилий нужно приложить и насколько продуктовые характеристики реально создают качество жизни, удобство работы и тд.

Я бы распределил эти фичи следующим образом:
1. AI powered. Там где это уместно, там где это логично, там где это необходимо, там где есть для этого потребность - это реально повышает качество продукта. У нас в Dateno такое давно назрело и мы всё ещё планируем и ищем человека под fulltime работу на эти задачи с учётом и оговоркой что у нас международный проект и у него есть своя специфика. Но AI powered для данных я вижу много где, в первую очередь в многочисленных аналитических сервисах которые на основе пользовательских данных генерируют разного рода дашборды. То на что аналитик может потратить несколько недель делается за несколько часов.
2. Интеграция с облаками. То что является маст-хэв фичами для почти всех инструментов для работы с данными. Так чтобы напрямую подключаться к S3 совместимому хранилищу, но с оговоркой что такие возможности стали уже по умолчанию у много каких открытых инструментов и зачем платить за коммерческую фичу.
3. Множество устройств. Особенно в части перехода с небольшого числа личных устройств на устройства для небольшой команды. У меня перед глазами есть как минимум такой инструмент и сервис как Tailscale, но это распространяется и на другие подобного рода zero-config сервисы.

Список не исчерпывающий, но важный в том что наиболее востребована комбинация стоимости воспроизведения сервиса или продукта и пользы которую он приносит.

А вот, к примеру, сейчас сложно сделать сервис ETL/ELT которому нет замены с открытым кодом

Поэтому работая над текущими продуктами всегда нужен ответ как минимум на 2 вопроса:
1) Есть ли у продукта открытая альтернатива?
2) Можно ли то же самое сделать с помощью ChatGPT ?

#thoughts #products

Полезное чтение про данные, технологии и не только:
- DuckLake standard 0.2 обновлённая спецификация озера данных на базе DuckDB, любопытно, всё жду обзоров сравнения нескольких технологий построения подобных озер. Они больше для корпоративной аналитики чем для работы со статическими данными, но тем не менее.
- What CoPilot Won’t Teach You About Python (Part 1) полезные трюки для тех кто программирует на Python и хочет знать новые лайфхаки. Заголовок, конечно, так себе ибо LLM многое из этого умеют
- Finding a job as a product engineer про культуру работы продуктовых инженеров и компании которые продвигают и реализуют такой подход. Если кратко то это совмещение ролей product owner'а и developer'а. Идея мне нравится, вот только найти таких людей непросто
- Notate.so ИИ помощник для рассуждений над любым текстом в сети, работает как расширение для браузера и интегрирован с Obsidian. Идея любопытная, в идеале бы local first версию интегрированную с локальной версией Obisidian

#python #readings #daata #datalake #products #notes