dogfooding — это практика использования собственного продукта или услуг для улучшения этого продукта или услуг
В последние пару дней я занимаюсь подготовкой своей платформы к своему курсу.
Я не фронтендер, не маркетолог, не инфоцыган, я бэкендер. Поэтому я не знаю точно, как должен выглядеть правильный лендинг, платформа для курсов. Но у меня есть примерное понимание этого, поэтому процесс создания этого всего у меня выглядит примерно так:
1. Обрисовать свою идею в codex — рассказать продуктовую часть (формат курса) и попросить создать модель для моей текущей платформы, где я уже продаю воркшопы
2. Обсудить это и сохранить в план
3. Запустить в имплементацию
4. Спустя 1-1.5 часа получить готовый результат (в это время я занимаюсь другими своими делами) и идти протыкивать в интерфейсе.
5. Собрать самые критичные нюансы, которые мне не нравятся и вернуться к кодексу
6. Обсудить, как тут, вот тут, и здесь сделать лучше
7. Создать новый план и запустить имплементацию.
И так по кругу.
Как только результат меня устраивает, уточняю мелочи и готовлюсь к сливанию кода в общую ветку.
Далее, запустить ревью с разных "углов", чтобы узнать, как текущий proof of concept можно довести до production-ready решения и собрать несколько развесистых планов (задач) по рефакторингу. Это может включать в себя пересмотр архитектуры, моделей данных, миграций и т. д.
Прокрутить рефакторинги по отложенной схеме и проверить работу платформы ещё раз. Если устроит — можно релизиться.
В моём курсе по ai coding для программистов мы начнём обучение с основных важных "кирпичиков", необходимых для работы с ai coding agents и вообще с ai.
К концу курса мы уже будем собирать свои workflows, как тот, что я описал выше.
Если вам интересен такой курс, пройдите короткий опрос (занимает 1 минуту) в моём боте и получите скидку после открытия продаж.
stay tuned.
В последние пару дней я занимаюсь подготовкой своей платформы к своему курсу.
Я не фронтендер, не маркетолог, не инфоцыган, я бэкендер. Поэтому я не знаю точно, как должен выглядеть правильный лендинг, платформа для курсов. Но у меня есть примерное понимание этого, поэтому процесс создания этого всего у меня выглядит примерно так:
1. Обрисовать свою идею в codex — рассказать продуктовую часть (формат курса) и попросить создать модель для моей текущей платформы, где я уже продаю воркшопы
2. Обсудить это и сохранить в план
3. Запустить в имплементацию
4. Спустя 1-1.5 часа получить готовый результат (в это время я занимаюсь другими своими делами) и идти протыкивать в интерфейсе.
5. Собрать самые критичные нюансы, которые мне не нравятся и вернуться к кодексу
6. Обсудить, как тут, вот тут, и здесь сделать лучше
7. Создать новый план и запустить имплементацию.
И так по кругу.
Как только результат меня устраивает, уточняю мелочи и готовлюсь к сливанию кода в общую ветку.
Далее, запустить ревью с разных "углов", чтобы узнать, как текущий proof of concept можно довести до production-ready решения и собрать несколько развесистых планов (задач) по рефакторингу. Это может включать в себя пересмотр архитектуры, моделей данных, миграций и т. д.
Прокрутить рефакторинги по отложенной схеме и проверить работу платформы ещё раз. Если устроит — можно релизиться.
В моём курсе по ai coding для программистов мы начнём обучение с основных важных "кирпичиков", необходимых для работы с ai coding agents и вообще с ai.
К концу курса мы уже будем собирать свои workflows, как тот, что я описал выше.
Если вам интересен такой курс, пройдите короткий опрос (занимает 1 минуту) в моём боте и получите скидку после открытия продаж.
stay tuned.
