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Aakash Gupta
.@linearシリーズCを12億5,000万ドルの評価額で調達したばかりです。
奇妙なのは、彼らが午後2時だけでそれをやったことです。
私はその背後にいる製品責任者と話を聞きました@thenanyu
私たちは話しています:
- Linear が OpenAI、Perplexity、Cursor などの AI 大手にとってトップの選択肢になった経緯。
- リニア・メソッド — 明瞭さ、スピード、毛羽立ちなし、ギミックなし
- AI エージェントがエンジニアリングと PM の役割をどのように再構築するか (ライブ デモ)
- それほど「一般的」ではない製品原則の束
- 彼が夢の首相の仕事に就いた経緯(そしてあなたもどのようにできるのか)
今すぐ聞いてください (プラットフォームごとに 3 つの異なるセグメントがあります):
1. YouTube (Linear で AI エージェントを構築する):
2. サブスタック (線形プロセスの詳細):
3. 音声版 (彼のストーリー、製品哲学などをカバー):
スポティファイ:
林檎:
スポンサーに感謝します。
1. PM とエンジニア向けの AI 評価コース :このリンクで 800 ドルオフ -
2. Vanta: AI でコンプライアンス、セキュリティ、信頼を自動化 (リンクで 1,000 ドルを獲得) -
3. 製品教員: コード AAKASH25 で AI PM 認定資格が 500 ドル割引になります -
4. Maven: トップコースのキュレーションから 100 ドル割引 -
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AI製品を真に理解する方法(流行語だけではない)
AI には MCP、RAG、LLM などのバズワードがたくさんありますが、実際にどのように連携して、毎日使用する魔法のような体験を生み出すのでしょうか?
さらに詳しく説明するための簡単なフレームワークは次のとおりです。
1. YouTube の内訳を見る
2. AI PMと話す
3. コードをコピーして LLM に貼り付けて質問する
4. 製品の一部を再構築する
5. 新しいテクノロジーを探求するためのサイドプロジェクトを維持する
「今週はVeo 3でプレイしています。本当にどれくらい良いのか見たいのですが?」 -@_amankhan
理解は誇大広告に勝ります。いつも。
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