baekj3274

[Problems This Course Solves]
  - The limitations of planners who have ideas but cannot build them directly
  - Inefficient decision-making based on imagination: "Please make it like this"
  - Bottlenecks caused by requesting and waiting for the development team for every data analysis or API verification
  - The reality of using AI tools but remaining at the level of simple ChatGPT Q&A

[What You Will Learn]
  1. Redesigning the Planning Process in the AI Era
  - Traditional: Planning → Design → Development (Sequential waiting)
  - Shift: Writing PRD → Generating Prototype → Decision-making based on the actual product → Delivery after confirmation
  - Moving from planning explained through documents to planning demonstrated through actual products

  2. Designing AI Agents for PMs
  - Harness Engineering: Designing a working structure rather than just asking AI questions
  - CLAUDE.md, Rules, Hooks, MCP, Plugins — The roles and design principles of each layer
  - Agent Router: A structure where a single request is automatically assigned to the optimal agent
  - PGE Pipeline: Planner → Generator → Evaluator, quality control design for large-scale tasks

  3. Building Your Own AI Team
  - Planning/Research, Product, Design, Development, Marketing — 20+ agents across 5 columns
  - Actual workflows where a solo planner manages a team of experts
  - Connecting external tools via MCP (Notion, Figma, Slack, data sources)
  - Automating repetitive tasks with one-command "Skills"

  4. Practical Automation of Supplementary Tasks
  - GA4 + Clarity + GSC + BigQuery → Integrated dashboard + automatic weekly insight generation
  - Direct calling of in-house APIs → Scenario verification → Quality evaluation reports
  - BigQuery cohort analysis → Aha Moment hypothesis verification
  - A/B testing, Notion synchronization, UI/UX audit automation

  ---
  Who should take this course:

  - PM/PO/Service Planners tired of waiting times and review cycles in the planning process
  - Those who want to properly design AI as a professional work tool
  - Those who want to make data-driven decisions themselves but lack analysis team resources
  - Non-developers who want to move past their fear of the "terminal"

  [Prerequisites]
  - None. We guide you through everything from installation to setup.
  - No coding experience required. We focus on design and application from a PM's perspective.

[Changes After Taking the Course]
  - Increase decision-making speed by creating working prototypes directly from a single PRD.md
  - Design and operate your own team of AI agents
  - Directly automate data analysis, API verification, and report generation

reve

Claude Code | Agent Design for PM/PO Service Planners

ai in practice

AI 활용법

클로드코드

ai에이전트

바이브기획

하네스엔지니어링

[Vấn đề mà bài giảng này giải quyết]
  - Giới hạn của người lập kế hoạch khi có ý tưởng nhưng không thể tự mình hiện thực hóa
  - "Hãy làm như thế này" → Ra quyết định kém hiệu quả dựa trên trí tưởng tượng
  - Nút thắt cổ chai khi phải yêu cầu và chờ đợi đội ngũ phát triển cho mọi việc từ phân tích dữ liệu đến xác thực API
  - Thực trạng đã thử dùng các công cụ AI nhưng chỉ dừng lại ở mức hỏi-đáp với ChatGPT

[Những gì bạn sẽ học trong bài giảng này]
  1. Thiết kế lại quy trình lập kế hoạch trong kỷ nguyên AI
  - Truyền thống: Lập kế hoạch → Thiết kế → Phát triển (chờ đợi tuần tự)
  - Chuyển đổi: Viết PRD → Tạo Prototype → Ra quyết định dựa trên sản phẩm thực tế → Xác nhận và bàn giao
  - Từ lập kế hoạch giải thích bằng văn bản sang lập kế hoạch trình bày bằng sản phẩm thực tế

  2. Thiết kế AI Agent dành cho PM
  - Harness Engineering: Không chỉ là đặt câu hỏi cho AI mà là thiết kế cấu trúc làm việc
  - CLAUDE.md, Rules, Hooks, MCP, Plugins — Vai trò và nguyên tắc thiết kế của từng lớp
  - Agent Router: Cấu trúc tự động phân bổ một yêu cầu đến Agent tối ưu nhất
  - PGE Pipeline: Planner → Generator → Evaluator, thiết kế quản lý chất lượng cho các tác vụ lớn

  3. Xây dựng đội ngũ AI của riêng bạn
  - Lập kế hoạch/Nghiên cứu, Sản phẩm, Thiết kế, Phát triển, Marketing — 5 cột với hơn 20 Agent
  - Quy trình làm việc thực tế giúp một người lập kế hoạch có thể vận hành một đội ngũ chuyên gia
  - Kết nối các công cụ bên ngoài bằng MCP (Notion, Figma, Slack, nguồn dữ liệu)
  - Tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại bằng Skill chỉ với một câu lệnh

  4. Thực hành tự động hóa các công việc bổ trợ
  - GA4 + Clarity + GSC + BigQuery → Tự động tạo Dashboard tích hợp + Insight hàng tuần
  - Gọi API nội bộ trực tiếp → Xác thực kịch bản → Báo cáo đánh giá chất lượng
  - Phân tích Cohort trên BigQuery → Kiểm chứng giả thuyết Aha Moment
  - Tự động hóa A/B test, đồng bộ hóa Notion, kiểm định UI/UX

  ---
  Khóa học này dành cho:

  - PM/PO/Người lập kế hoạch dịch vụ đang mệt mỏi với thời gian chờ đợi và chu kỳ review trong quy trình lập kế hoạch
  - Những người muốn thiết kế AI như một công cụ làm việc bài bản
  - Những người muốn trực tiếp ra quyết định dựa trên dữ liệu nhưng thiếu nguồn lực từ đội ngũ phân tích
  - Những người không chuyên về kỹ thuật muốn vượt qua nỗi sợ "Terminal" để tiến thêm một bước

  [Kiến thức tiên quyết]
  - Không có. Hướng dẫn từ đầu từ khâu cài đặt đến thiết lập.
  - Không cần kinh nghiệm lập trình. Tập trung vào thiết kế và ứng dụng dưới góc nhìn của PM.

[Thay đổi sau khóa học]
  - Tự tạo Prototype hoạt động được chỉ với một file PRD.md để tăng tốc độ ra quyết định
  - Thiết kế và vận hành đội ngũ AI Agent của riêng mình
  - Tự động hóa việc phân tích dữ liệu, xác thực API và tạo báo cáo

입문

초급

중급이상

Business Productivity

Planning Document

AI 에이전트

AI Agent

Model Context Protocol

Claude Code | Thiết kế Agent dành cho PM/PO/Nhà hoạch định dịch vụ