Продукт-инженер

Use Case Pattern отвечает на вопрос, который раньше решали только размером команды: как одному человеку собрать продукт целиком. Не конвейер, где каждый отвечает только за свой слой, — а готовый продукт от контракта и базы до интерфейса и выката. AI снимает объём работы; методология держит результат согласованным. Их сумма и есть продукт-инженер.

Один человек делает продукт

Прежде, чтобы довести продукт до пользователя, нужны были backend-инженер, frontend-инженер, тестировщик, кто-то по инфраструктуре. Каждый стык между ними — место, где продукт расходится: контракт понят по-разному, данные не сходятся, релиз буксует.

Продукт-инженер закрывает эти стыки внутри одной головы. Он не знает «всё на свете» — он прошёл программы нескольких специализаций и в каждой опирается на AI, который применяет правила методологии. Граница между специальностями остаётся, но проходит не между людьми, а между задачами одного человека.

Одно знание в двух формах

Каждый кусок методологии существует дважды:

• Статья — тебе. Ты читаешь её на этом сайте, чтобы понять предмет: зачем он, какие развилки, как принять решение.
• Скилл — твоему AI-агенту. Тот же предмет, упакованный как правило в репозитории скиллов: агент применяет его на каждом PR.

Поэтому обучение и работа — это одно знание с двух сторон. Прочитал сам — понимаешь, что делает агент; дал агенту — он держит правило, пока ты думаешь о продукте.

Специализация и программа

Специализация — отдельная ось мастерства: backend, frontend, e2e, продукт. Это не язык (Java, Go, Python — это биндинги внутри специализации) и не отдельная тема, а цельный взгляд на свою часть продукта.

Программа — путь чтения по специализации: что и в каком порядке изучить, чтобы её освоить. Пройти специализацию — значит пройти её программу и уметь применять парные скиллы в работе.

Карта специализаций

Специализация	Что осваиваешь	Статус	Программа
Backend	Контракты, данные, DDD, брокеры, API	Готова	Backend-программа
Frontend	Компоненты, состояние, данные, формы, доступность, web-first мобилка	Готова	Frontend · Mobile
E2E	Сквозные сценарии, Playwright	Готова	E2E
Продукт	Проблема и решение, метрики исхода, приоритизация, владение	Готова	Продукт

Backend — основная и полностью наполненная специализация: её программу можно проходить уже сейчас. Frontend (React + TypeScript) и сквозная e2e (Playwright) тоже наполнены, а специализация продукт — про то, что и зачем строить — готова. Внутри frontend есть и web-first мобильная разработка — те же React + TypeScript, упакованные в нативные обёртки. Все технические специализации и продукт собраны.

Статьи специализации

AI — главный рычаг продукт-инженера: он снимает объём работы, а методология держит результат согласованным. Эти статьи разбирают, как работать с AI как с инструментом инженера.

• Executable engineering standard: AI-скилл это твой ESLint для архитектуры — версионируемый corpus правил + AI-агент закрывают архитектурный слой, который SonarQube и ESLint не достают.
• AI-скиллы vs SonarQube vs ESLint vs ревью тимлидом — сравнение по 12 параметрам: чем AI-скилл отличается от линтера и ревью человеком.
• AI пишет код. Зачем тогда методология? — пять сценариев, где AI без методологии разваливается, и сравнение двух проходов с кодом.
• Как ревьюить код, который написал AI — что искать в PR, написанном с Claude/Copilot/Cursor: контракт на стыках, крайние случаи, тесты на поведение.
• AI как design-критик: то, что не делает code-generator — AI проверяет спеку до кодогенерации: дубликаты в Ubiquitous Language, перегруженные агрегаты, события без потребителей.
• Какой язык программирования выбрать для AI-кодинга в команде — пять критериев AI-friendly языка, сравнительная таблица и выводы для тимлидов.
• AI-native компания: маленькая команда + агенты, и почему ей всё равно нужна методология — как устроена разработка внутри AI-native команды и почему без методологии она разваливается.

Стать продукт-инженером

Продукт-инженер — не отдельный курс, а сумма всех специализаций: технические (backend, frontend, e2e) дают силу довести продукт до работающего состояния, а специализация «продукт» — понимание, что именно строить и зачем. Пройдены все программы — один человек с AI ведёт продукт от идеи до пользователя. Это и есть та часть Use Case Pattern, ради которой методология существует.

Дальше

• Use Case Pattern (обзор) — методология, общий хребет всех специализаций.
• Backend-программа — готовая специализация, можно начинать.
• Каталог стандартов — правила R-*, которые применяют парные скиллы.
• Кейс маркетплейса — как это выглядит на сквозном примере.