初心者にも分かりやすく、一つずつステップバイステップで説明してくれる点が良いと思います。

hslee0912

[この講義が解決する問題]
  - アイデアはあるが、自分で作ることができない企画者の限界
  - "このように作ってください" → 想像で判断する非効率な意思決定
  - データ分析、API検証など、その都度開発チームに依頼して待たされるボトルネック
  - AIツールを使ってみたものの、ChatGPTの質疑応答レベルに留まっている現実

[この講義で学ぶこと]
  1. AI時代の企画プロセス再設計
  - 従来：企画 → デザイン → 開発（順次待機）
  - 転換：PRD作成 → プロトタイプ生成 → 実物を見て意思決定 → 確定後に伝達
  - 文書で説明する企画から、実物で見せる企画へ

  2. PMのためのAIエージェント設計
  - Harness Engineering：AIに質問するのではなく、働く構造を設計すること
  - CLAUDE.md, Rules, Hooks, MCP, Plugins — 各レイヤーの役割と設計原則
  - Agent Router：一つのリクエストが自動的に最適なエージェントに割り当てられる構造
  - PGEパイプライン：Planner → Generator → Evaluator、大規模タスクの品質管理設計

  3. 自分だけのAIチーム構築
  - 企画/リサーチ、プロダクト、デザイン、開発、マーケティング — 5つのカラム、20以上のエージェント
  - 1人の企画者が専門家チームを運営する実際のワークフロー
  - MCPで外部ツールを連携（Notion, Figma, Slack, データソース）
  - Skillで反復業務をワンコマンド自動化

  4. 付随業務の自動化実践
  - GA4 + Clarity + GSC + BigQuery → 統合ダッシュボード + 週次インサイト自動生成
  - 自社APIを直接呼び出し → シナリオ検証 → 品質評価レポート
  - BigQueryコーホート分析 → Aha Moment仮説検証
  - A/Bテスト、Notion同期、UI/UX監査の自動化

  ---
  このような方におすすめです

  - 企画プロセスの待機時間とレビューサイクルに疲れたPM/PO/サービス企画者
  - AIを業務ツールとして適切に設計したい方
  - データに基づいた意思決定を自分で行いたいが、分析チームのリソースが不足している方
  - "ターミナル"を怖がらずに、一歩先へ進みたい非開発者

  [前提知識]
  - なし。インストールから設定まで最初から案内します。
  - コーディング経験不要。PM視点の設計と活用に集中します。

[受講後の変化]
  - PRD.md一つで動作するプロトタイプを自ら作成し、意思決定のスピードを上げる
  - 自分だけのAIエージェントチームを設計し、運営する
  - データ分析、API検証、レポート生成を自ら自動化する

reve

Claude Code | PM/POサービス企画者のためのエージェント設計

こんにちは、レブです。
まずは受講していただきありがとうございます。今回の目的自体が多少馴染みのないものかもしれないため、あのような方法を選びました。
講義でもお伝えした通り、ここからはヒョンソクさんの番です。ヒョンソクさんのワークフローや組織の業務の進め方に合わせてエージェントを高度化させ、ぜひともヒョンソクさんの生産性が200%向上することを願っています。

ありがとうございました。
レブより

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