လေးစားအပ်ပါသော စာရင်းပေးသွင်းသူများ၊ ယနေ့တွင် Eno Reyes နှင့် ဇာတ်လမ်းတွဲအသစ်တစ်ခုကို မျှဝေလိုပါသည်။Eno သည် Factory ၏ ပူးတွဲတည်ထောင်သူဖြစ်ပြီး ကျွန်တော်သိသော AI-ဇာတိအများဆုံးတည်ထောင်သူဖြစ်သည်။ သူက AI အေးဂျင့်တွေနဲ့ အက်ပ်တွေကို ဘယ်လိုတည်ဆောက်ပုံအကြောင်း တိုက်ရိုက်သရုပ်ပြပေးခဲ့တယ်၊ ဒါပေမယ့် တကယ်ကို စိတ်ထိခိုက်မိတာကတော့ PRDs တွေကိုရေးတဲ့၊ အင်္ဂါရပ်တွေကို ဦးစားပေးပြီး AI ကို မင်းရဲ့အဖွဲ့မှာရှိတဲ့ အကြီးတန်း PM တွေလို ထင်မြင်စေတဲ့အရာပါ။ အင်တာဗျူးကို ကြည့်ရှုပြီး အခပေးစာရင်းသွင်းသူများအတွက် အောက်တွင်ဖော်ပြထားသော ကျွမ်းကျင်မှုအပြည့်အစုံကို ကော်ပီကူးယူထားပါသည်။ YouTube၊ Apple၊ နှင့် Spotify တို့တွင် ယခုကြည့်ရှုလိုက်ပါ။Eno နှင့် ကျွန်တော်ပြောခဲ့သည်-(00:00) Droid သည် အခြား AI အေးဂျင့်များနှင့် ကွာခြားစေသောအရာ (03:46) တိုက်ရိုက်သရုပ်ပြ- အစည်းအဝေးမှတ်စုများမှ အမြန်နှုန်းဖတ်ရှုခြင်းအက်ပ်ကို တည်ဆောက်ခြင်း(08:11) (4) အစစ်အမှန် AI အသုံးပြုမှုပုံစံနှင့် AI အစီအစဉ်အကြား ကွာခြားချက် 4. vibe coders(16:33) Skills vs MCPs vs hooks- တစ်ခုစီကို အသုံးပြုရသည့်အခါ (19:02) Eno ၏ PM ကျွမ်းကျင်မှု (22:46) Factory က ထုတ်ကုန်အင်ဂျင်နီယာများကို အဘယ်ကြောင့် ငှားရမ်းရသနည်း PMs(27:09) လူ 40 ပါ အဖွဲ့သည် Cursor နှင့် AnthropicI'm ပါတနာများနှင့်အတူ အင်ဂျင်နီယာများစွာကို ယှဉ်ပြိုင်ရသည့်အတွက် ဂုဏ်ယူပါသည်။ မမြင်နိုင်လောက်အောင် ဖြစ်သွားတယ်။ တစ်စုံတစ်ဦးသည် Slack ရှိ ချွတ်ယွင်းချက်အစီရင်ခံစာမှ ဖြစ်ပျက်ခဲ့သည့် မှတ်တမ်းကို မဖန်တီးဘဲ တင်ပို့သည့် ပြင်ဆင်မှုသို့ သွားနိုင်သည်။ ၎င်းသည် မြန်နှုန်းအတွက် ကောင်းမွန်သော်လည်း သင်အတိုင်းအတာနှင့်အမျှ ပေါင်းစပ်ညှိနှိုင်းမှု ပိုမိုခက်ခဲလာပါသည်။ Linear သည် Cursor နှင့် Codex ကဲ့သို့သော ကိရိယာများနှင့် တိုက်ရိုက်ပေါင်းစပ်ထားသောကြောင့် မည်သူမဆို အေးဂျင့်က လုပ်ဆောင်နေပြီး အလုပ်တာဝန်ပေးအပ်ထားသူကို မည်သူမဆို သိနိုင်သည်။ OpenAI၊ Ramp နှင့် Block များရှိ ထုတ်ကုန်အဖွဲ့များအားလုံးသည် AI အေးဂျင့်များနှင့် ပူးပေါင်းရန် Linear ကို အသုံးပြုပါသည်။ Linear TodayTop 10 အပိုင်းကို စမ်းသုံးကြည့်ပါ Eno ၏ ထုတ်ကုန်စီမံခန့်ခွဲမှုကျွမ်းကျင်မှု အစမ်းကြည့်ရှုခြင်းမှ သင်ယူခဲ့သော ဒီဇိုင်းစာရွက်စာတမ်းများ၊ PRDs၊ လမ်းပြမြေပုံများနှင့် အခြားအရာများကို ဖန်တီးနိုင်သည့် Eno ၏ PM ကျွမ်းကျင်မှု အေးဂျင့်သည် အမှန်တကယ်ပင် ကျွန်ုပ်မြင်ဖူးသမျှတွင် အထင်ကြီးစရာအကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင်- ထုတ်ကုန်အခြေခံမူများနှင့် နေရာချထားခြင်း တို့ပါဝင်သည်။ အေးဂျင့်သည် ထုတ်ကုန်ကိုတည်ဆောက်ပုံနှင့် စျေးကွက်တွင် ၎င်းတို့ကိုယ်သူတို့ မည်သို့နေရာယူထားပုံနှင့်ပတ်သက်၍ စက်ရုံ၏အဓိကယုံကြည်ချက်များကို ဖတ်သည်။ ကြယ် 11 ပွင့်အတွေ့အကြုံ။ ကျွမ်းကျင်မှုသည် Airbnb ၏ Brian Chesky မှချေးယူထားသော ၎င်း၏ဆွဲဆောင်မှုအရှိဆုံးကြယ် 11 ပွင့်အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံအကြောင်း Factory ၏ဖော်ပြချက်နှင့် ချိတ်ဆက်ထားသည်။ PRD နမူနာပုံစံနှင့် ရူဘယ်ကို ပြန်လည်သုံးသပ်ပါ။ ကျွမ်းကျင်မှုသည် စက်ရုံ၏ နမူနာပုံစံကို အသုံးပြု၍ PRD များကို တည်းဖြတ်ရုံသာမက PRD တစ်ခုစီကို အမှတ်ပေးကာ အရေးကြီးသော ကွာဟချက်များကို အလံပြသည်။ ဦးစားပေးသတ်မှတ်မှု မူဘောင်။ ကျွမ်းကျင်မှုသည် ဦးစားပေးလုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး အင်္ဂါရပ်များကို အပေးအယူလုပ်နိုင်သည်။ ဘာသာစကား လမ်းညွှန်မှု။ ကျွမ်းကျင်မှုတွင် ရှင်းလင်းပြတ်သားသော မိတ္တူကူးယူခြင်းဆိုင်ရာ လမ်းညွှန်ချက် ပါဝင်သည်။ ဤသည်မှာ သင်နှစ်သက်သော AI ပရောဂျက် သို့မဟုတ် ကုဒ်ရေးအက်ပ်သို့ ကူးယူကူးထည့်ရန်အတွက် စာလုံး 700 PM ကျွမ်းကျင်မှု အပြည့်အစုံဖြစ်သည်။ ၎င်းကို md ဖိုင်အဖြစ် သိမ်းဆည်းပြီး လင့်ခ်များကို သင့်ကိုယ်ပိုင်ဖြင့် ပြန်လည်ဖြည့်စွက်ပါ။ စာများများဖတ်ပါ။

You May Also Like

Enjoyed This Article?

Get weekly tips on growing your audience and monetizing your content — straight to your inbox.

No spam. Join 138,000+ creators. Unsubscribe anytime.

Create Your Free Bio Page

Join 138,000+ creators on Seemless.

Get Started Free