Produktexpert delar arbetsflödet för intuitiv AI-kodning som ersätter överlämningar till utvecklingsteam

Anton Ingachev är grundare av Mini Apps Builder, en plattform utan kod för att bygga Telegram-appar, där han ansvarar för produkten. Innan dess hade han flera roller som CPO och produktchef.

Vi pratade med Anton för att ta reda på hur han eliminerar överlämningar till ingenjörsteamet genom att själv vibe-koda små funktioner. Här är vad han berättade.

Att börja använda AI av nödvändighet

Jag har arbetat med produktutveckling i över tio år – inom fintech, schackplattformar, blockkedjor och hälsoteknik. Jag har varit CPO två gånger och produktchef en gång.

Min AI-resa började av ett praktiskt behov, inte som en strategi. För ungefär ett och ett halvt år sedan var jag med och grundade Mini Apps Builder – en B2B2C-plattform utan kod för att bygga Telegram-appar. Som CPO utan ingenjörsbakgrund behövde jag lansera funktioner snabbt utan att vänta på en hel utvecklingscykel. Det var då jag började använda Claude Code och Cursor dagligen, inte bara för dokumentation eller prototyper, utan för arbete i produktion.

För att visa hela potentialen byggde jag på egen hand en produkt redo för produktion – arkitektur, backend, frontend, alltihop – med hjälp av AI-verktyg och utan ett ingenjörsteam. Det var då det slutade handla om ”jag använder AI för att arbeta snabbare” och i stället blev ”jag kan själv bygga och lansera riktiga produkter”.

Nu tillämpar jag samma arbetssätt inom Mini Apps Builder – jag bygger vissa funktioner direkt i stället för att bara specificera dem åt ingenjörer.

Min väg handlade alltså inte om att ”jag läste om AI-transformation och bestämde mig för att leda den”. I stället behövde jag kunna röra mig snabbt utan ett stort team; AI gjorde det möjligt, och nu tänker jag annorlunda kring produktstrategi på grund av det – varje beslut om produktplanen innehåller nu frågan: ”Kan AI utföra det här steget, eller bara hjälpa till med det?”

Hur AI ersätter den gamla överlämningsmodellen i produktarbetsflöden

I flera år trodde jag att en produktchefs jobb slutade vid specifikationen. Man skriver kraven, men rör inte koden – det är ingenjörens jobb. Att korsa den gränsen kändes som att gå över sina befogenheter.

Det är det största som AI har förändrat i produktvärlden. Nu hanterar jag enkla funktioner själv. Jag bygger dem med Claude Code och lanserar dem direkt utan att vänta på ingenjörernas kapacitet.

Det innebär att vi kan ta bort ett helt överlämningssteg. I stället för att gå från specifikation → ingenjörsgranskning → utveckling → kvalitetssäkring bygger och testar jag ofta direkt.

Vår lanseringscykel består nu av två eller tre lanserade funktioner i veckan med ett team på två personer – på webbplatsen, i handlarpanelen, i själva Telegram Mini App och i vår interna administrationspanel. Den takten hade inte varit möjlig med den gamla överlämningsmodellen.

Det förändrade också hur jag tänker kring teamstruktur. Begränsningen är inte längre ”Hur många ingenjörer har vi?” I stället är frågan ”Hur väl kan jag specificera vad jag vill ha?”

Ett AI-stött arbetsflöde för funktionsutveckling

Så här ser funktionsutvecklingen ut:

1. Jag beskriver uppgiften för en avancerad modell som Claude Code. Jag berättar vad jag gillar, vad jag inte gillar, vilket problem vi löser och vad som inte får glömmas bort eller gå sönder. Jag ger referenser – ibland från direkta konkurrenter, men inte alltid.
2. Modellen tar fram en detaljerad plan. Jag läser den. Vid behov gör jag ändringar eller ifrågasätter planen.
3. Jag ber Claude att implementera planen i kod.
4. Jag skapar en PR, som går igenom automatiska kontroller innan den tilldelas CTO:n.
5. Om allt är i sin ordning sammanfogar CTO:n den till dev, och jag testar den i produkten.
6. Om något är fel lämnar CTO:n kommentarer, jag ber modellen åtgärda dem och processen upprepas.
7. Om något är helt fel diskuterar jag med CTO:n hur vi kan förbättra instruktionerna till LLM:en och upprepar processen.
8. Efter testning i dev lanserar vi i produktion.

Antons tankar

Jag berättar vad jag gillar, vad jag inte gillar, vilket problem vi löser och vad som inte får glömmas bort eller gå sönder.

Var AI kan användas i produktarbetsflöden

De huvudsakliga AI-verktygen jag använder är Claude Code, Codex, Cursor, Gamma, Midjourney och Figma Agent. Här är andra sätt jag använder AI i produktarbetsflöden, tillsammans med några av fördelarna:

1. Hela vår produkt — gränssnitt, blogg, hjälpcenter och artiklar om produktuppdateringar — översätts till 20 språk i nära realtid med ett enda klick.
2. Bloggartiklar skrivna av en LLM har ungefär fördubblat vår söktrafik — och artiklarna tar en bråkdel av tiden att skriva.
3. Som produktchef gör AI det enklare för mig att ifrågasätta mina egna idéer — jag kan be den hitta data som antingen stöder eller motbevisar dem.
4. Att skriva versionsanteckningar är inte längre ett problem, eftersom AI gör det nästan automatiskt.

Ärligt talat kan jag inte komma på någon plats där AI inte hjälper till. Nästan överallt innebär användningen av AI en tydlig fördel. Ja, människor behöver dubbelkontrollera, finjustera och träna den, men överallt där det finns ett tydligt mål och en förståelse för hur det ska uppnås med AI förbättras processen.

Varför AI behöver rätt kontext innan det integreras i arbetsflöden

När det gäller AI är kontext allt.

Tidigare skrev jag bloggartiklar utifrån en SEO-specialists brief. Det tog två till tre timmar. Sedan laddade jag in projektkontexten i en LLM och matade in briefen direkt — nu tar artiklarna 5-7 minuter. Och som jag nämnde ovan håller de högre kvalitet, vilket leder till dubbelt så mycket trafik.

Men när jag bad SEO-specialisten att skriva dem med AI blev jag överraskad av hur dåliga resultaten var. Anledningen? Hans LLM hade mycket mindre projektkontext än min.

Oavsett arbetsflöde bör du investera i att ge dina AI-verktyg kontext!

Varför produktledare måste göra om vissa produktarbetsflöden, men inte nödvändigtvis alla

Mitt råd? Integrera AI i de flesta av dina processer redan nu. Det är inte 2022 längre; värdet är tydligt nu. AI är ett måste.

Produktledare bör ompröva varje process och varje verktyg som tidigare ansågs vara optimalt. Men det betyder inte nödvändigtvis att alla måste göras om med AI. Du måste förstå AI:s begränsningar, dina egna styrkor och svagheter, produkten du arbetar med, budgetar och så vidare.

Upplägget kommer att se olika ut för varje specifikt projekt. Allt är flexibelt. Och det finns inga etablerade bästa praxis. Det komplicerar saker och ting.

Det enda sättet att ta reda på vad som fungerar för din produkt är genom praktiska experiment.

Antons tankar

Mitt råd? Integrera AI i de flesta av dina processer redan nu. Det är inte 2022 längre; värdet är tydligt nu. AI är ett måste.

Följ med

Du kan följa Anton Ingachevs arbete på LinkedIn och GitHub. Besök också Mini Apps Builder.

Fler expertintervjuer kommer på The CPO Club!