Обновил свой ресурс с материалами для прокачки продакта. Что изменилось: • поменял структуру секций, добавил новые: Pricing & Monetization, продуктовая операционка, Growth стал больше • убрал морально устаревшие, обновил более актуальными книгами • у каждой книги и ресурса теперь описание: про что, зачем читать, когда пригодится. раньше были просто ссылки • добавил то, что прочитал за последнее время Отдельно добавил секцию AI/ML для тех, кто строит продукты на ML и LLM. Там три блока: 1. Основы - три книги. Prediction Machines дает экономический фреймворк: где AI создает ценность, а где нет (писал про нее в посте). Две книги Chip Huyen - Designing Machine Learning Systems про классический ML pipeline и AI Engineering про foundation models. Обе про архитектуру и паттерны, не про код - идеально для продактов. AI Engineering писалась в эпоху GPT-4, но привязки к конкретным моделям минимум - там база про паттерны, подходы к evals, RAG, агентам, guardrails. Все еще must read. 2. Дизайн AI-продуктов - People + AI Guidebook от Google PAIR. Единственный нормальный ресурс в индустрии про проектирование взаимодействия человека с AI. 3. Паттерны и практика - 5 статей. Building Effective Agents от Anthropic, разбор агентов от Chip Huyen, практические уроки из продакшена от Eugene Yan, паттерны интеграции LLM, и гайд для PM от Langfuse. https://quasar-berry-ab7.notion.site/Product-Manager-Reading-Path-5a3e196987d942f6827d780c458dbf9e