Впервые опубликовано в блоге khabaroff.studio.
Исполнение уходит машине. Бойлерплейт, перевод спеки в код, запоминание синтаксиса — агенты делают быстрее. Узкое место сместилось вверх, к суждению.Шесть корзин для задач, которые можно отдать машине
Shubham Saboo из Google сформулировал пять навыков, которые не делегируются агентам. Я примерил к своей работе — сошлось. Не новые навыки — они всегда были у хороших PM. Но раньше их не было видно под слоями исполнительной работы. Теперь они оголились. Теперь они — и есть вся работа.
Контекст
Качество того, что выдает агент, прямо пропорционально контексту, который вы ему дали. «Сделай дашборд» — это желание, не задача. Задача — контекст: какие данные, какие решения информирует, что человек должен понять за три секунды.
Я потратил две недели на формализацию скиллов для Claude Code — не потому что модель стала умнее. А потому что две недели ушло на упаковку знаний: модель работы, критерии, шаблоны. Модель получила контекст. Я получил результат.От контекста к агентам: эволюция работы с ИИ
Контекст — не промпт. Инвестиция.
Вкус
Агент может построить все, что вы опишете. Он не может сказать, что стоит описывать.
Первая версия дашборда для клиента работала без единой ошибки. Была отвергнута за тридцать секунд — потому что работала как софт, а не как опыт. Вкус — накопленное суждение о том, что заставляет человека остаться, а не закрыть вкладку. Это не формализуется в промпт.
Оркестрация
Когда запустить одного агента, когда — пять параллельно, когда вмешаться руками. Последовательный пайплайн, координатор с командой, параллельное выполнение с объединением — три паттерна. Выбор между ними определяет, займет задача пять минут или час.
Лучшие PM в 2026 больше похожи на режиссеров, чем на менеджеров.
Проблем-шейпинг
Не «нам нужен чат-бот». А двенадцать подзадач с критериями успеха. Не problem-solving — problem-shaping. Разница: первое предполагает, что вы знаете задачу. Второе — что вы ее еще ищете.
Переструктурировать проблему, найти угол, с которого к ней подобраться, чтобы агент понял — и чтобы вы сами поняли, чего не знаете. Часто именно в этом процессе обнаруживаешь, что можешь сделать то, что раньше казалось невозможным — потому что с агентами задача раскладывается иначе.
Сначала продумать архитектуру, поговорить долго про то, чего хочешь — а не сразу идти писать код.
Суждение
Когда Claude Code может построить все, что вы опишете, вы начинаете описывать все подряд. Ловушка реальна. Не каждая задача требует агента. JSON переформатировать — быстрая модель. Простой баг — руками.
Навык — сопоставить инструмент с задачей. Агент, когда проблема сложная. Модель, когда простая. А иногда быстрее набрать руками, чем объяснять.
| Навык | Почему важен | Как развивать |
|---|---|---|
| Контекст | Качество выдачи агента = качество контекста | Формализовать знания в скиллы и промпты |
| Вкус | Агент построит все, но не скажет что строить | Насмотренность + быстрые прототипы |
| Оркестрация | Выбор паттерна определяет 5 минут или час | Практика с разными агентными архитектурами |
| Проблем-шейпинг | Переструктурировать > решить в лоб | Декомпозиция задач до атомарных шагов |
| Суждение | Не каждая задача требует агента | Осознанный выбор инструмента под задачу |
Частые вопросы
Какие навыки продакт-менеджера не заменит AI?
Контекст и его курирование, вкус, оркестрация агентов, проблем-шейпинг и суждение. Эти пять навыков требуют накопленного опыта и не формализуются в промпт.
Нужно ли PM учиться программировать в 2026?
Не обязательно писать код, но критично понимать, как работают агенты и LLM. PM координирует AI-инструменты — для этого нужна техническая грамотность, не навык программирования.
Чем отличается проблем-шейпинг от problem-solving?
Problem-solving предполагает, что задача известна. Проблем-шейпинг — что вы ее еще ищете. Это декомпозиция на двенадцать подзадач с критериями успеха вместо одного размытого «нам нужен чат-бот».
· · ·
Навыки, которые ценились двадцать лет, ценились потому что исполнение было сложным. Исполнение больше не сложное. Осталось все, что выше.
