Скиллсет Лаб
от методологии к работающему ИИ-продукту
Мы проверили, может ли продуктовая методология Скиллсет работать без консультанта: собрали сервис, выпустили его в открытую бету, сформировали 120 продуктовых отчётов и на той же кодовой базе начали развивать Скиллсет Офис.
Посмотреть пример отчётасуть проекта
Проверили не только технологию, но и саму гипотезу: может ли экспертиза агентства стать самостоятельным продуктом
Собрать сервис, который держит контекст продукта, задаёт вопросы и помогает проверить рынок, конкурентов, монетизацию и главные риски.
Запустили агента-консультанта, пять типов отчётов, оценку по пяти критериям, задачи, заметки, дашборд и авторизацию.
В Лабе сформировано 120 отчётов для 52 продуктов. Ещё шесть респондентов помогли понять, где продукт создаёт ценность, а где проигрывает обычному ИИ-чату.
Начинающим была полезна структура. Опытным специалистам не хватало самостоятельной проверки гипотез, глубины и понятного преимущества перед универсальным ИИ.
контекст
Два вопроса, на которые отвечала первая версия
В клиентских проектах команда Скиллсет применяет продуктовые фреймворки, исследует рынок, проверяет риски и собирает рекомендации. Гипотеза Лаба состояла в том, что эту работу можно упаковать в самостоятельный сервис и сделать доступной без договора и серии встреч.
Рабочий продукт вышел в открытую бету. Поведение пользователей и отдельная качественная волна показали две стороны решения — скорость и структура были полезны, но качество результата всё ещё слишком зависело от исходных ответов человека.
Может ли ИИ применить методологию агентства к контексту конкретного продукта?
Достаточно ли этой ценности, чтобы опытный специалист выбрал Лаб вместо универсального ИИ?
объем работы и проверки
отчётов
с отчётами
обратной связи
отчётов
в модели оценки
с Офисом
один из 120 отчётов
Отчёт создан в Скиллсет Лаб
Продукт в отчёте — Скиллсет Интервьюер. Это другой наш продукт — Telegram-бот для подготовки к продуктовым интервью. На этапе идеи мы ориентировались на начинающих предпринимателей и рассматривали ежемесячную подписку. Лаб помог разобрать эту модель оплаты.
риск, выделенный Лабом
«Эпизодическая потребность не поддерживает подписку»
Лаб обратил внимание на частоту использования: основатель может подготовить серию интервью, провести её и надолго перестать пользоваться ботом. В отчёте предложено сравнить подписку с оплатой за отдельный результат.
предложенная проверка
Дать первый гайд бесплатно, затем предложить три варианта оплаты:
подписка
Ежемесячный доступ
пакет
Три гайда и анализ интервью
разовый разбор
Анализ одного транскрипта
Сравнить, какой вариант выбирают пользователи после знакомства с первым гайдом.
как мы работали
От продуктовой гипотезы — к работающему сервису и следующей версии
Разложили продуктовую экспертизу на контекст, вопросы, исследовательский пайплайн, типы отчётов и единую модель оценки.
Артефакты: структуры отчётов, промпты, критерии оценки и продуктовый контекст
Объединили диалог с агентом, отчёты, дашборд, задачи и заметки в одном веб-сервисе и открыли доступ пользователям.
Артефакты: рабочая веб-версия, Telegram-вход, пользовательские отчёты и история действий
Сопоставили поведение пользователей с интервью и письменной обратной связью. Вместо косметического улучшения отчётов начали развивать на той же базе Офис — среду для постоянной работы цифровых сотрудников.
Основание решения: 120 отчётов для 52 продуктов и шесть качественных источников
что выяснили
Выводы, которые определили следующий продуктовый шаг
В первых интервью пользователи оценивали опыт на 7–8 из 10. Лаб помогал быстро разложить сырую идею по рынку, сегментам, монетизации и рискам.
Три и более источника указали на одну системную проблему: агент принимал ответы пользователя как данность и недостаточно проверял их уточняющими вопросами.
Начинающим была полезна сама структура. Опытные специалисты ожидали независимого анализа, большей глубины и продолжения работы после отчёта.
Пользователям нужны следующие шаги, уточнения и работа с накопленным контекстом. Этот вывод расширил задачу от генерации отчёта к постоянной совместной работе человека и цифровых сотрудников.
результат
Кейс закончился не витриной, а обоснованным переходом к следующей версии
Методология стала веб-сервисом с агентом, общим контекстом продукта, пятью типами отчётов, оценкой, задачами и заметками.
Срез продуктовой базы на 2 сентября 2026 года дополнен шестью качественными источниками: интервью и письменными отзывами.
Лаб больше не представлен на сайте как отдельный флагман. Его сильные стороны и ограничения зафиксированы как опыт разработки собственного ИИ-продукта.
Офис развивается как следующая версия на том же домене, в той же базе и репозитории: от разового анализа — к цифровым сотрудникам в рабочих процессах.
команда проекта
Продукт, исследования и реализация внутри Скиллсет
Продуктовая методология, исследования пользователей и развитие ценностного предложения
Продуктовые решения, координация реализации и переход от Лаба к Офису
Архитектура, ИИ-пайплайн, интерфейс, инфраструктура и выпуск продукта
[над чем работаем сейчас]
создаём Офис
Цифровые сотрудники собирают изменения и приносят сводку руководителю. Посмотрите, как это устроено.