Для продактів, дизайнерів, маркетологів, ops і фаундерів — без коду
0→1
AI Product-Launch Sprint від ідеї до застосунку з реальними користувачами
Навчіться проходити з AI весь цикл запуску продукту — від JTBD користувача до живого застосунку з аналітикою — щоб стати незамінним спеціалістом або запускати власні проєкти без команди
Early Bird умови на перші
25 місць
Дефіцит зміщується: цінність тепер не в тому, хто напише код, а в тому, хто знайде JTBD користувача, спроєктує воркфлоу і несе відповідальність за результат.
Створіть свій АІ-воркфлоу
Product Manager
від гіпотези — до доказу на живих користувачах
Designer
від прототипу — до застосунку з даними й станами
Marketing / Growth
від кампанії — до продукту, яким користуються
Operations / L&D
від процесу — до робочого інструмента
Founder
від ідеї — до вузького MVP і першого сигналу
Доменний експерт
від послуги — до власного продукту
Один курс. Два входи.
Ви фаундер або доменний експерт
Перевірте ідею до того, як наймати команду
Ви проходите ранній продуктовий цикл самі: звужуєте scope до одного Job, збираєте докази і будуєте живий застосунок. Builder Stretch додає продукту більше — додаткову функціональність, інтеграцію, оплату чи бронювання, складнішу AI-поведінку або сильніший launch-експеримент.
Ідея → Доказ → Живий продукт
Ви продакт, дизайнер, маркетолог або ops
Приходьте на рев'ю з продуктом, а не з PRD
Той самий цикл, але Team Transfer Stretch готує пакет для команди: рісерч-рідаут, презентацію переробленого воркфлоу, PRD-lite, карту ризиків, хендофф і план пілоту. Результат заносите в компанію, а не тільки в портфоліо.
Гіпотеза → Evidence → Пілот у компанії
Але цей курс не для всіх
Кодити не потрібно
Потрібні продуктовий або доменний контекст і готовність працювати з логікою, даними й помилками. Перед стартом — підготовчий модуль на 4–6 годин під ваш трек.
Підходить
Product Manager або Product Lead, який хоче приходити на рев'ю з робочим продуктом, а не з ще одним PRD
Product / UX дизайнеру, який хоче доводити рішення до працюючого застосунку, а не до макета
Marketing і Growth — коли потрібні власні інструменти й посадкові без черги до команди
Operations, Product Ops і L&D, хто будує внутрішній інструмент під свій процес
Фаундеру або доменному експерту, який хоче перевірити ідею до найму розробника
Тому, хто хоче володіти повним циклом — від роботи користувача до релізу, а не окремим його шматком
Не підходить
Тому, хто не готовий працювати з логікою, даними й помилками — AI прибирає код, але не прибирає продуктові рішення
Тому, хто шукає огляд AI-інструментів — це hands-on з навантаженням 8–10 годин на тиждень
Інженерам, яким потрібна архітектура і production-grade код
Тому, хто чекає готовий SaaS за 6 тижнів — на виході живий застосунок з одним робочим сценарієм
Тому, хто не готовий показати свій застосунок стороннім людям
В основі — продуктовий цикл, а не список AI-інструментів
ОДИН ЦИКЛ ЗА ШІСТЬ ТИЖНІВ
Ідея → Дослідження → Перевірка → Білд → Запуск → Висновки
Кожен тиждень закінчується перевірюваною зміною у вашому продукті. Немає фінального проєкту в останній тиждень: до шостого тижня застосунок уже є кому показати. Два заняття на тиждень плюс Product Building Studio, де розбирають конкретно ваш продукт і ріжуть scope, поки не пізно.
Кожне заняття лишає по собі артефакт і Skill
12 артефактів складаються у доказову базу продукту, 12 Skills — у вашу власну систему, якою ви збираєте наступний продукт уже без курсу. Жоден артефакт не існує окремо: він або визначає поведінку застосунку, або є доказом якості.
Тижні 01–02 · Модуль 1
Можливість і робота користувача
L01
Від ідеї до Product Challenge
Вузький challenge з чітким user Job, доступом до користувачів і scope на 6 тижнів
АРТЕФАКТ
Product Challenge Card + Opportunity Scorecard + Assumption Register
ІНСТРУМЕНТ
Claude Project · альтернатива: ChatGPT Project
REUSABLE SKILL
Opportunity Framing Skill — перетворює широку ідею на альтернативи Job, припущення і дослідницькі питання — але не обирає можливість замість вас
L02
AI-Assisted Market and Problem Research
Evidence Pack · поточні альтернативи · мова клієнта · перший opportunity thesis
АРТЕФАКТ
Opportunity Evidence Pack + Alternatives Map + Customer Language Library
ІНСТРУМЕНТ
Claude Project · альтернатива: ChatGPT Deep Research
REUSABLE SKILL
Evidence Research Skill — повертає таблицю доказів, суперечності й невідоме — і не вигадує ринок чи факти про клієнтів
L03
JTBD і customer validation
Job перевірений на реальній поведінці · профіль early adopter
АРТЕФАКТ
Validated JTBD + Early Adopter Profile + Customer Evidence Log
ІНСТРУМЕНТ
Claude Project · альтернатива: ChatGPT Project
REUSABLE SKILL
JTBD Interview Skill — будує non-leading гайд і кодує транскрипти; синтетичних користувачів дозволяє тільки для репетиції
L04
Current-to-Future Workflow Design
Future Workflow · межа застосунку · розподіл AI / автоматизація / людина
АРТЕФАКТ
Current Workflow Map + Future Workflow Blueprint + AI/Human Responsibility Map
ІНСТРУМЕНТ
FigJam + Claude · альтернатива: Miro + ChatGPT
REUSABLE SKILL
Workflow Redesign Skill — знаходить friction і генерує варіанти майбутнього воркфлоу; бізнес-правила і ризики валідує людина
Обов'язкова умова заліку 1: Product Challenge Gate пройдено, Job перевірено на реальній поведінці людей, а не на припущеннях
Тижні 03–04 · Модуль 2
Специфікація і збірка
L05
Від workflow до AI-Ready App Brief
App Brief: актори, journey, дані, правила, стани, acceptance criteria · Stack Decision Canvas
АРТЕФАКТ
AI-Ready App Brief + Product Logic Map + Acceptance Criteria + Stack Decision Canvas
ІНСТРУМЕНТ
Claude Project + FigJam · альтернатива: ChatGPT Project
REUSABLE SKILL
AI-Ready App Brief Skill — перетворює воркфлоу на акторів, дані, правила, стани й acceptance criteria; рішення про scope лишає вам
L06
Functional Prototype and Product Decision
2–3 напрямки досвіду · тест core workflow на людях · обрана директива за явними критеріями
АРТЕФАКТ
Functional Prototype + Usability Evidence + Product Decision Record
ІНСТРУМЕНТ
Figma Make · альтернатива: v0
REUSABLE SKILL
Prototype Critique Skill — оцінює прототип за JTBD, time-to-value, станами й доступністю; відділяє спостереження від інтерпретації
L07
Build the Core User Journey
Працюючий vertical slice: тригер → ввід → відчутний результат
АРТЕФАКТ
Working MVP v1 + Build Log + Project Instructions v1
ІНСТРУМЕНТ
Lovable · альтернатива: Replit Agent
REUSABLE SKILL
Incremental Build Planner — ріже App Brief на безпечні vertical slices з чекпоінтами, перевірками і точками відкату
L08
Data, Backend and Product States
Збереження даних · критичні стани · права доступу · повторюване використання
АРТЕФАКТ
Working MVP v2 + Data and State Map + Privacy & Permissions Notes
ІНСТРУМЕНТ
Lovable Cloud · альтернатива: Supabase
REUSABLE SKILL
Data and State Reviewer — перевіряє схему, життєвий цикл даних, права доступу, граничні стани і приватність
Обов'язкова умова заліку 2: головний сценарій працює end-to-end, дані зберігаються між сесіями, критичні стани оброблені
Тижні 05–06 · Модуль 3
Реліз і сигнали
L09
AI, Automation and Integrations
Одна значуща capability з людським контролем і обробкою відмов
АРТЕФАКТ
Working MVP v3 + Capability Specification + Failure & Fallback Checklist + Automation Map
ІНСТРУМЕНТ
Lovable + Lovable Cloud + Make · альтернатива: Supabase Edge Functions або зовнішній API
REUSABLE SKILL
AI Capability Reviewer — перевіряє контракт вводу-виводу, критерії якості, людський контроль, режими відмов і fallback
L10
Quality, Analytics and Deployment
Live beta за посиланням · підключена аналітика · перевірені failure states
АРТЕФАКТ
Live Beta App + Test Report + Event Taxonomy + Analytics Dashboard + Known Limitations
ІНСТРУМЕНТ
AI-згенеровані тест-сценарії + PostHog + публікація в Lovable · альтернатива: Playwright
REUSABLE SKILL
Product QA and Launch Readiness Skill — генерує тести з acceptance criteria і не оголошує застосунок готовим без вашого підпису
L11
Launch to Real Users
Launch experience · перші реальні користувачі · поведінкові та якісні дані
АРТЕФАКТ
Launch Page + Onboarding + First-User Evidence + User Feedback Repository
ІНСТРУМЕНТ
Claude або ChatGPT + Canva + PostHog · альтернатива: спільноти, email, LinkedIn, партнерський канал
REUSABLE SKILL
Launch and User-Test Skill — створює Job-based меседж, скрипт тесту, шаблон спостереження і таксономію сигналів; не підміняє живих людей персонами
Обов'язкова умова заліку 3: живий застосунок з реальними користувачами і однією ітерацією, обґрунтованою сигналами
Чому це не vibe coding
Ви не починаєте з інтерфейсу — спершу визначаєте роботу користувача і майбутній воркфлоу
Ви не зупиняєтесь після першої генерації — продукт проходить інспекцію, тести і людське рішення
Ви не прив'язані до одного білдера — вчитеся обирати стек під вимоги продукту
Ви не завершуєте на деплої — продуктом мають скористатися і покращити його за сигналами
У кожному занятті окремо зафіксовано, що робить AI і що лишається вашою відповідальністю: вибір проблеми, межі продукту, критерії якості й рішення про запуск
Фінальний проєкт
Один продукт, у якому матеріалізується весь курс
challenge → дослідження → JTBD → воркфлоу → App Brief → прототип → білд → дані → capability → реліз → запуск → ітерація
Обсяг
Один користувач · одна робота · один воркфлоу · один момент цінності
Повний сценарій від тригера до відчутного результату
Реальні або реалістичні дані, збережений стан, стани завантаження, порожнечі та помилки
Одна значуща capability: AI-аналіз, автоматизація або інтеграція
Підключена продуктова аналітика і зворотний зв'язок
Перші реальні користувачі та одна ітерація на їхніх сигналах
Це не навчальний макет і не production-grade SaaS. Це продукт за живим посиланням, яким користуються реальні люди — і який ви захищаєте на фінальному занятті.
Інструменти і навіщо кожен
КОНТЕКСТ І ДОСЛІДЖЕННЯ
Claude Project
Проєктний контекст, дослідження проблеми, мова клієнта, source-backed докази
ВОРКФЛОУ І ПРОТОТИП
FigJam · Figma Make
Карта поточного і майбутнього воркфлоу, напрямки досвіду, testable прототип
БІЛД
Lovable
Core user journey: екрани, логіка, стани, повний vertical slice
ДАНІ Й БЕКЕНД
Lovable Cloud
Збереження даних, права доступу, повторюване використання
АВТОМАТИЗАЦІЯ Й ІНТЕГРАЦІЇ
Make
Детермінована автоматизація і зовнішні сервіси з обробкою відмов
ВЕРСІЇ, РЕЛІЗ І АНАЛІТИКА
GitHub · PostHog
Історія версій, бекап і спільна робота — щоб продукт можна було передати команді. Плюс події, воронки, session replay, опитування і зворотний зв'язок
ЯКІСТЬ
AI-згенеровані сценарії перевірки
Acceptance-перевірки, edge cases, регресія і розбір відмов. Альтернативи — Playwright або ручне QA
АЛЬТЕРНАТИВИ, ЯКІ РОЗБИРАЄМО НА TOOL SELECTION GATE
Ви вчитеся обирати інструмент під вимогу продукту, а не звикати до одного вендора.
Інструменти змінюються. Навички — ні.
Якщо між потоками змінюється інструмент, у програмі не змінюється нічого: ані результати навчання, ані завдання, ані критерії перевірки, ані те, що ви покладете в портфоліо. Змінюється лише приклад, на якому показуємо.
Ми вчимо циклу, а не кнопкам:
Job → воркфлоу → App Brief → білд → перевірка → запуск → сигнали
6 тижнів. 12 занять. Три результати, які можна показати.
Не сертифікат у папці, а продукт і система, які переносяться на робочий проєкт
РЕЗУЛЬТАТ · 01
Live Functional Product App
Посилання на живу версію: один повний сценарій, збереження даних, оброблені критичні стани, одна значуща capability, підключена аналітика.
Стороння людина відкриває посилання і проходить сценарій до відчутного результату без ваших пояснень
РЕЗУЛЬТАТ · 02
AI Product Builder OS
Проєктний контекст, кастомні інструкції, 5–7 протестованих reusable Skills, шаблони і перевірки якості.
Ви збираєте наступний продукт швидше — доказ повторюваності, а не разового успіху
РЕЗУЛЬТАТ · 03
Minimum Product Evidence
JTBD, майбутній воркфлоу, App Brief, тести, сигнали користувачів і обґрунтування ітерації.
Кожне продуктове рішення прив'язане до доказу, а не до вдалої генерації
ОПЦІЙНО · TEAM TRANSFER
Team-Ready Product Package
Наратив можливості, рісерч-рідаут, записи ухвалених рішень, карта ризиків, хендофф і план пілоту з вимірюваннями.
Керівник читає пакет і може ухвалити рішення про пілот без додаткових зустрічей
Чого курс не обіцяє
Це не production-grade SaaS, не гарантія product-market fit і не гарантія працевлаштування. Ви проходите ранній продуктовий цикл до кінця — масштабування починається після.
Якщо за навчання платить компанія
Швидша перевірка гіпотез
час від ідеї до працюючого прототипу на руках у користувача
Менше навантаження на розробку
скільки перевірок команда закриває без залучення інженерів
Рішення на даних, а не на думках
частка продуктових рішень, підкріплених поведінковими сигналами
Контроль над AI-генерацією
наявність App Brief, acceptance criteria і перевірок до релізу
Повторюваність
бібліотека reusable Skills, якою користується вся команда
Готовий пакет для пілоту
наратив, карта ризиків і план запуску всередині компанії
Надішлемо обґрунтування для керівника: програма, результати, як виміряти ефект через 60 днів.
Вартість 6-тижневого AI-Native Product Builder
12 занять + 6 Product Building Studio
Демонстрація на стенді, контрольована практика, перенос на власний продукт і щотижневий розбір вашого проєкту.
Навчальний стенд InsightFlow
Синтетичний датасет, staged-знімки після кожного заняття, seeded failures і еталонні рішення викладача.
Живий застосунок з користувачами
Один повний сценарій, збереження даних, capability, аналітика і одна ітерація на реальних сигналах.
AI Product Builder OS
5–7 протестованих reusable Skills, проєктний контекст, шаблони і перевірки якості — працюють після курсу.
Ментор і рев'ю кожного артефакту
Зворотний зв'язок по App Brief, воркфлоу і продукту. Корекція scope до того, як стало пізно.
Team-Ready трек
Для тих, хто заносить результат у компанію: наратив, карта ризиків, план пілоту, хендофф.
БОНУС
Залік у магістратуру Neoversity
5–7 протестованих reusable Skills, проєктний контекст, шаблони і перевірки якості — працюють після курсу.
Старт потоку: 21.09
Early bird Перші 25 місць
€450
або від €75/міс.
Залишилось місць
13 / 25
Стандартна
€570
або від €95/міс.
Після вичерпання Early Bird квоти
Все, що ви хотіли знати про Neoversity
Neoversity — це перший в Україні AI-driven онлайн IT-університет з міжнародною акредитацією.Програми університету готують фахівців, здатних створювати й упроваджувати власні стартап-проєкти
1500+
студентів навчаються на бакалаврських та магістерських програмах за 2024-2025 роки
76%
студентів магістратури працюють на Middle, Senior чи Lead-позиціях у Google, Meta, Microsoft, EPAM, SoftServe, N-iX, Ciklum і засновують власні стартапи.
Резидент
Diia.City
Кращий EdTech 2024
Next
250
За підтримки інвестицій
Вчіться у тих, хто сьогодні створює AI-майбутнє
Компанії, де працюють ваші майбутні одногрупники
Зазвичай питають перед стартом навчання
Я не девелопер. Точно потягну?
Кодити не потрібно. Потрібна готовність працювати з логікою, даними, помилками і тестуванням — це різні речі. Перед стартом є bridge-модуль на 4–6 годин: як влаштований браузер, база даних, авторизація, API і приватність даних. Далі кожна складна дія спочатку показується на стенді, потім ви повторюєте її з тими самими інпутами, і лише тоді переносите на свій продукт.
Це працює для корпоративного продукту чи тільки для side-project?
Працює для обох. Для корпоративного контексту є окремий трек Team Transfer: ви готуєте наратив можливості, рісерч-рідаут, карту ризиків, план пілоту і хендофф — щоб результат можна було занести в компанію, а не залишити в портфоліо. Якщо робочі дані використовувати не можна, беремо суміжну задачу або синтетичний датасет.
Чим це відрізняється від безкоштовних туторіалів по Lovable?
Туторіал показує, як натиснути кнопки. Тут ви ставите продуктову дисципліну: JTBD, дизайн воркфлоу, App Brief до першої генерації, quality gates, аналітику та ітерацію на реальних сигналах. Головна різниця в кінцевій точці: туторіал закінчується прототипом, курс — запущеним продуктом, яким користуються люди.
Це ж те саме, що vibe coding?
Ні. У vibe coding ви генеруєте, доки не запрацює. Тут перед білдом є чотири фільтри — JTBD, Workflow Blueprint, App Brief, Stack Decision — а після кожної генерації йде інспекція, тести і людське рішення. «Згенерував» не означає «готово»: у кожному уроці явно зафіксовано, що робить AI і що не можна делегувати.
8–10 годин на тиждень — це реально при фултаймі?
Реально, але без запасу. Уся домашня робота йде в один наскрізний продукт, тому це не завдання поверх роботи, а сам продукт. Studio щотижня ріже scope за формулою: один користувач → одна робота → один воркфлоу → один момент цінності. Якщо цього тижня у вас реліз чи відпустка — краще йти в наступний потік.
Чи обов'язково мій застосунок має містити AI?
Ні. Обов'язковим є AI-assisted процес побудови: дослідження, синтез, дизайн воркфлоу, специфікація, прототип, білд, QA, запуск і аналіз сигналів ви проходите з AI. Усередині самого застосунку AI додається лише там, де генерація, класифікація, синтез або рекомендація реально покращують роботу користувача.
У нас корпоративні обмеження на AI і дані. Що робити?
Product Challenge Gate до старту перевіряє серед іншого, чи дозволені дані, з якими ви працюєте. Якщо робочі дані використовувати не можна — беремо суміжну задачу або синтетичний датасет, а Team-Ready пакет робимо так, щоб його можна було занести всередину компанії легально.
Навіщо дослідження, якщо я вже маю ідею?
Це не довга фаза discovery. Дослідження потрібне рівно для одного: правильно звузити Job, воркфлоу і межу MVP до того, як ви почали будувати. Без цього шість тижнів витрачаються на продукт, який доводиться переробляти з третього тижня.
Ваш шлях в AI-Native Product Building починається тут
Залиште контакти — освітній консультант розбере вашу ідею, доступ до користувачів і чи вкладається scope у 6 тижнів. 30 хвилин, безкоштовно.
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.