Документация продукта Product Hunt

Comprehensive Product Documentation: Product Hunt

1. Бизнес-цели продукта

Миссия и Vision

Миссия: "Открыть для людей следующее великое. Быть платформой номер один для открытия и запуска новых продуктов."

Применение: Product Hunt — это место, где технологические энтузиасты, инвесторы, и создатели продуктов встречаются, чтобы открыть, обсудить и поддержать наиболее инновационные и интересные продукты.

Vision (на 5 лет): "Стать глобальной платформой, где каждый новый продукт получает шанс быть обнаруженным миллионами людей. Стать домом для создателей и сообщества, которое вдохновляет и помогает друг другу."

Core Values:

• Authentic: Честность, реальность, без фейков
• Community First: Сообщество — наш актив
• Quality over Quantity: Лучше 100 хороших продуктов, чем 1000 плохих
• Builder-friendly: Помощь создателям, не эксплуатация
• Global & Inclusive: Открыты для всех, независимо от происхождения

---

Бизнес-модель

Revenue Streams:

1. MAKERS SUBSCRIPTION (40% доход)
   ├─ Pro: $99/месяц → Статистика, прямые сообщения, удалённые объявления
   ├─ Maker Pass: $199/год → Неограниченные запуски, расширенная аналитика
   └─ Enterprise: Custom pricing → API, приоритетная поддержка
   
   Metric: ARR из подписок $5-10M (assume 10k платящих Makers)

2. ADVERTISING (35% доход)
   ├─ Sponsorships: $10-50k за "Sponsor of the day"
   ├─ Hiring: $2-5k за job posting
   ├─ Native ads: $5-20k за плацирование
   └─ Newsletter ads: $3-10k за mention
   
   Metric: ARR из рекламы $8-15M (assume 100+ spenders)

3. AFFILIATE & PARTNERSHIPS (15% доход)
   ├─ Affiliate links на рекомендованные продукты
   ├─ Revenue share с наиболее популярными запусками
   └─ Integration partnerships (Stripe, Zapier, и т.д.)
   
   Metric: ARR из партнёрств $3-5M

4. EVENTS & EXPERIENCES (10% доход)
   ├─ Product Hunt Maker Fest (конференции)
   ├─ Virtual workshops & masterclasses
   └─ Exclusive community events
   
   Metric: ARR из событий $2-3M

Total ARR: $18-33M (estimate, actual: ~$15-20M based on public data)

Unit Economics:

• CAC (Customer Acquisition Cost) для Maker: $0 (organic, viral)
• LTV (Lifetime Value) для платящего Maker: $300-500 (за 3-5 лет)
• LTV/CAC ratio: Infinite/positive (organic growth)

Marketplace Model:

• Creators (Makers) платят за доступ и visibility
• Hunters/Readers получают бесплатный доступ (и ценность)
• Network effect: больше Makers → более ценная платформа для Hunters

---

Ключевые метрики

Primary KPIs:

МЕТРИКА                    ТЕКУЩЕЕ    ЦЕЛЕВОЕ    ПЕРИОДИЧНОСТЬ
──────────────────────────────────────────────────────────────────
1. DAU (Daily Active Users)    500k       750k      Ежедневно
2. MAU (Monthly Active Users)  2M         3M        Еженедельно
3. WAU (Weekly Active Users)   1.2M       1.8M      Еженедельно

4. Products launched/day       100        150       Ежедневно
5. Avg upvotes per product     250        350       Ежедневно
6. Comment engagement rate     8%         12%       Еженедельно

7. Paying Makers               12k        25k       Ежемесячно
8. Maker subscription MRR      $1.2M      $2.5M     Ежемесячно
9. Advertiser count            80         150       Ежемесячно
10. Advertising MRR            $700k      $1.5M     Ежемесячно

11. Session duration           8 min      12 min    Еженедельно
12. Daily returning users      55%        65%       Еженедельно
13. D1 Retention               60%        70%       Еженедельно
14. D7 Retention               40%        50%       Еженедельно
15. D30 Retention              20%        30%       Еженедельно

Secondary KPIs:

• NPS (Net Promoter Score): 50+ (considered "excellent")
• Time to first interaction: < 2 минут
• Product discovery conversion: 2-3% (клик на продукт → посещение сайта)
• Community health score: 70+ (на основе sentiment анализа)
• Diversity of top products: >= 5 категорий в топ 5

---

2. Основные функции продукта

User Flow 1: Maker Launch Product

MAKER JOURNEY
───────────────────────────────────────
1. Sign up / Login
   ↓
2. Create new product listing
   ├─ Product name
   ├─ Tagline (< 60 chars)
   ├─ Description
   ├─ Upload gallery (3-10 фото/видео)
   ├─ Set launch date
   ├─ Choose category
   └─ Add website URL
   ↓
3. Submit for review (24 часов до launch)
   ↓
4. Product Hunt review
   ├─ Check: No spam, no duplicates, genuine product
   ├─ Auto-approve большинство
   └─ Send email if rejected
   ↓
5. Launch day
   ├─ Product goes live at 12:01 AM PT
   ├─ Maker can "activate" listing
   ├─ Email sent to Maker's followers
   ├─ Product appears in feed
   └─ Maker gets live notifications
   ↓
6. Manage during launch
   ├─ Respond to comments
   ├─ Update product description
   ├─ Pin top comment
   ├─ View analytics (upvotes, views, clicks)
   └─ Engage with community
   ↓
7. End of day (results)
   ├─ Final ranking (1st, 2nd, 3rd...)
   ├─ Total upvotes
   ├─ Traffic sent to website
   ├─ Email summary
   └─ Press mentions (if top product)

Key Metrics for Makers:

• Launch success rate: % Makers who have > 100 upvotes
• Traffic conversion: % clicks that become paying customers
• Repeat launch rate: % Makers who launch 2+ products

---

User Flow 2: Hunter Discovers Product

HUNTER JOURNEY
──────────────────────────────────────
1. Visit Product Hunt
   ↓
2. See home feed (today's products)
   ├─ Sorted by: Upvotes (real-time), trending
   ├─ Filters: Category, price (free/paid)
   └─ Infinite scroll
   ↓
3. View product card
   ├─ Product image
   ├─ Name, tagline
   ├─ Maker name
   ├─ Upvote count (live)
   ├─ Comment count
   └─ Badge ("Golden Kitty", "Made by Product Hunt", etc)
   ↓
4. Click on product → Full product page
   ├─ Gallery (images/videos)
   ├─ Full description
   ├─ Pricing
   ├─ Links (website, Twitter, etc)
   ├─ Upvote button
   ├─ Comments section
   ├─ Reviews from other Hunters
   └─ "Visit" button (goes to website)
   ↓
5. Engage with product
   ├─ Upvote (if logged in)
   ├─ Make comment (if logged in)
   ├─ View maker's profile
   ├─ Share on social media
   └─ Save to collections
   ↓
6. Decision
   ├─ Try the product (click "Visit")
   ├─ Come back later (save)
   └─ Not interested (move on)

Key Metrics for Hunters:

• Daily visit rate: % Hunters who visit daily
• Product discovery rate: Avg products viewed per session
• Conversion to external site: % clicks on "Visit"

---

Feature Specs: Core Features

Feature 1: Real-time Voting System

Spec:

• Upvote button shows live count (updates every 5-10 sec)
• One upvote per product per user (toggle)
• Upvotes only count if user logged in
• Ranked by: Score = upvotes × decay factor (time-based)
• Top 3 products highlighted (gold, silver, bronze)
• Ranking updated hourly throughout the day

Implementation:

• Frontend: React, WebSocket for live updates
• Backend: Redis for vote counting, PostgreSQL for persistence
• Latency: < 500ms for vote registration

Feature 2: Comments & Discussion

Spec:

• Nested comments (reply to specific comment)
• Threaded view (collapse/expand)
• Rich text editor (links, bold, italic, code blocks)
• Pinned comments (Makers can pin 1-3 top comments)
• Spam detection (auto-delete obvious spam)
• Moderation queue (human review for suspicious comments)
• Notifications (when someone replies to your comment)

Anti-abuse measures:

• Rate limiting (max 5 comments per user per minute)
• New users limited to 1 comment per product
• Spam filter (keyword blacklist, link detection)
• Community flagging (users can flag inappropriate comments)

Feature 3: Maker Analytics Dashboard

Spec:

• Real-time metrics:

  • Current rank & upvote count
  • View count
  • Click-through rate to website
  • Geographic distribution of visitors
  • Traffic source (direct, referral, social)

• Historical data:

  • Daily/weekly/monthly trends
  • Comparison with previous launches
  • Cohort analysis (visitors who became paying customers)

Available to:

• Free users: Basic metrics (upvotes, rank)
• Pro users ($99/mo): Full analytics
• Enterprise: Custom reports, API access

Feature 4: Product Categories & Discovery

Spec:

• 13 main categories:
  • Productivity, Design Tools, Artificial Intelligence, Startups, etc.
• Filters:
  • Launch date (Today, This week, This month, All time)
  • Price (Free, Paid, Freemium)
  • Rating (4.0+, 4.5+)
  • New launches vs mature

Ranking algorithm:

• Default: "Trending" (weighted score of recency + upvotes)
• Alternative: "All-time best" (highest upvote count ever)
• Alternative: "Newest" (by launch date)

Featured collections:

• Golden Kitty awards (best products of the year)
• Made by Product Hunt (internal tools)
• Ship AI (AI products)

---

Technical Architecture (High-level)

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    PRODUCT HUNT ARCHITECTURE            │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

[FRONTEND]                  [BACKEND]                [DATABASE]
├─ Web (React)              ├─ API (Node.js/Go)     ├─ PostgreSQL
│  ├─ Home feed             │  ├─ Listing service   │  ├─ Products
│  ├─ Product page          │  ├─ Voting service    │  ├─ Users
│  ├─ Maker dashboard       │  ├─ Comment service   │  ├─ Votes
│  ├─ Auth                  │  ├─ Analytics service │  └─ Comments
│  └─ Mobile (React Native) │  ├─ User service      │
│                           │  └─ Auth service      ├─ Redis
├─ Search (Algolia)         │                       │  ├─ Vote cache
│  └─ Full-text search      ├─ Background jobs     │  ├─ Session
│                           │  ├─ Email            │  └─ Analytics
├─ Analytics (Mixpanel)     │  ├─ Notifications    │
│  └─ Event tracking        │  └─ Cleanup          ├─ S3 (Images)
│                           │                       │  └─ Product photos
├─ Email (SendGrid)         ├─ Cache (Redis)       │
├─ Notifications (Firebase) │  └─ Query results    └─ Elasticsearch
└─ CDN (Cloudflare)         │                          └─ Full-text index
                            └─ Queue (RabbitMQ/SQS)
                               └─ Async tasks

Deployment:

• AWS/GCP (primary)
• Docker + Kubernetes
• CI/CD (GitHub Actions)
• Monitoring (DataDog, PagerDuty)
• Backup & disaster recovery

---

3. Пользовательские сегменты

Сегмент 1: Makers (Создатели продуктов) — 15-20% базы

Профиль:

• Age: 25-40 лет
• Background: Founders, product managers, designers, engineers
• Goals:
  • Запустить новый продукт и получить feedback
  • Привлечь first customers
  • Получить PR & media coverage
  • Узнать о конкурентах

Поведение:

• Создают 1-2 продукта в год
• Активно участвуют в comments (отвечают на вопросы)
• Проверяют analytics каждый час в день запуска
• Рассказывают о запуске в соцсетях

Боль (Pain Points):

• Сложно выделиться среди 100 других запусков в день
• Не знают, как успешно запустить на Product Hunt
• Нужен инструмент для управления feedback
• Хотят обратную связь ДО дня запуска

Пути монетизации:

• Pro subscription ($99/месяц): Analytics, direct messaging, scheduling
• Maker Pass ($199/год): Unlimited launches, feature request board
• Enterprise: Custom solutions

Размер сегмента:

• 50-100k активных Makers
• 10-15k платящих (20-30% conversion)
• MRR: $1-2M

---

Сегмент 2: Hunters (Исследователи) — 70-75% базы

Профиль:

• Age: 20-45 лет
• Background: Tech enthusiasts, early adopters, startup employees, VC
• Goals:
  • Узнать о новых продуктах и trends
  • Найти tools для работы
  • Networking с другими tech people
  • Поддержать интересные стартапы

Поведение:

• Посещают PH ежедневно (60% Daily Active)
• Upvote 2-5 продуктов в день
• Читают comments, узнают про конкурентов
• Кликают на 1-2 интересных продукта в день
• Иногда рекомендуют друзьям

Боль (Pain Points):

• Сложно найти продукты в своей категории (нужны лучше фильтры)
• Много spam (fake products)
• Сложно узнать, какие продукты действительно хорошие
• Хочется в сообщество с бо́льшей возможностью общения

Пути монетизации:

• Freemium (бесплатный доступ + premium features)
• Premium membership: Exclusive content, early access, ad-free
• Estimated conversion: 1-2% в платные

Размер сегмента:

• 1.5-2M MAU
• 20-30k платящих (1-2% conversion)
• MRR: $150-300k (if $10/месяц)

---

Сегмент 3: Community Members (Члены сообщества) — 10-15% базы

Профиль:

• Age: 20-50 лет
• Background: Tech bloggers, journalists, angel investors, advisors
• Goals:
  • Продвигать свой контент
  • Найти интересные инвестиции
  • Создать личный бренд
  • Помочь Makers успешно запустить

Поведение:

• Активные комментаторы (дают совет, критику, поддержку)
• Пишут detailed reviews
• Шарят лучшие продукты в соцсетях
• Участвуют в специальных events
• Иногда становятся "Super Hunters" (признанные эксперты)

Боль (Pain Points):

• Нет выделения для активных участников
• Сложно монетизировать свой вклад
• Хочется прямого контакта с Makers
• Нужны инструменты для создания контента

Пути монетизации:

• Affiliate (share links, get commission)
• Sponsorships (наиболее активные члены могут спонсировать контент)
• Creator program (top reviewers получают возможность монетизировать)

Размер сегмента:

• 200-300k активных members
• 5-10k платящих/монетизирующих
• MRR: $50-150k

---

4. Процесс экспериментов

Как формулируются гипотезы

Процесс:

ШАГ 1: OBSERVATION (Наблюдение) — 1-2 дня
└─ Собираем данные о проблеме
   ├─ Ежедневные метрики (DAU, upvotes, comments)
   ├─ User feedback (support tickets, surveys)
   ├─ Cohort analysis (retention, engagement by segment)
   └─ Qualitative research (user interviews)

ШАГ 2: ANALYSIS (Анализ) — 2-3 дня
└─ Понимаем корень проблемы
   ├─ Why это происходит?
   ├─ Какие пользователи затронуты?
   ├─ Какова impact (financial, user-facing)?
   └─ Есть ли precedent в других продуктах?

ШАГ 3: IDEATION (Генерация идей) — 1-2 дня
└─ Генерируем 3-5 возможных решений
   ├─ Брейнстормим с командой
   ├─ Ищем inspiration в конкурентах
   ├─ Думаем о trade-offs (простота vs функциональность)
   └─ Оцениваем feasibility (сколько ресурсов нужно)

ШАГ 4: HYPOTHESIS (Формулировка гипотезы) — 1 день
└─ Выбираем лучшую идею и формулируем гипотезу
   
   Шаблон:
   "If мы [сделаем X], то [пользователи будут делать Y],
   потому что [причина], что приведёт к [бизнес результат]."
   
   Пример:
   "If мы улучшим поиск (добавим AI-powered suggestions),
   то Hunters найдут интересные продукты быстрее,
   потому что текущий поиск слишком медленный и не релевантный,
   что приведёт к +20% CTR и +15% DAU."

ШАГ 5: PRIORITIZATION (Приоритизация) — 1 день
└─ Решаем, когда запустить A/B тест
   ├─ Impact (как сильно повлияет на метрики)
   ├─ Effort (сколько времени нужно разработчикам)
   ├─ Confidence (насколько уверены в гипотезе)
   └─ Urgency (как срочно это решить)
   
   Матрица приоритизации:
   High Impact + Low Effort = Green light (делаем первым)
   High Impact + High Effort = Yellow light (планируем тщательно)
   Low Impact + Low Effort = Blue light (делаем если будет время)
   Low Impact + High Effort = Red light (не делаем)

Как проводятся A/B тесты

Методология:

П РЕПОДГОТОВКА (1-2 недели)
├─ Определить ключевую метрику (primary metric)
├─ Установить baseline (текущее значение)
├─ Рассчитать power (нужно сколько трафика?)
│  └─ Для 80% power & 95% confidence при +10% lift:
│     Sample size = 20k-50k пользователей
├─ Определить duration (обычно 1-2 недели)
└─ Подготовить логирование событий

ПОДГОТОВКА ТЕСТА (2-3 дня)
├─ Разработать Control (A) — текущий вариант
├─ Разработать Treatment (B) — новый вариант
├─ Настроить experiment framework (Amplitude, LaunchDarkly)
├─ Установить randomization (50/50 или % по регионам)
└─ Санитарная проверка (убедиться, что тест работает)

ЗАПУСК ТЕСТА
├─ День 1-7: Monitor для баланса между группами
├─ День 8-14: Собираем статистику
├─ Daily dashboard:
│  ├─ Sample size (колко в каждой группе)
│  ├─ Primary metric (A vs B)
│  ├─ Secondary metrics (не хотим сломать другое)
│  ├─ P-value (статистическая значимость)
│  └─ Confidence interval
└─ Alerts если:
    └─ Очень плохой результат → убить тест рано

АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ (1 день)
├─ Statistical test: т-тест или пропорций тест
├─ Результаты:
│  ├─ Statistically significant? (p < 0.05)
│  ├─ Practical significance? (effect size > 5%)
│  ├─ Uniform across segments? (не вредит подгруппам)
│  └─ Side effects? (другие метрики не упали)
├─ Если positive → rollout
├─ Если negative → iterate
└─ Если inconclusive → extend test

ROLLOUT (если positive)
├─ Gradual rollout: 10% → 25% → 50% → 100%
├─ Monitor отклонения
├─ Be ready to rollback
└─ Документировать результаты

Пример A/B теста:

Гипотеза: "If мы сделаем кнопку upvote БОЛЬШЕЙ и КРАСНОЙ,
          то больше пользователей будут upvote'ить."

Control (A):  Текущая серая маленькая кнопка
Treatment (B): Большая красная кнопка

Первичная метрика: Upvote rate (% пользователей, которые upvote'ят)

Результаты (2 недели, 50k пользователей в каждой группе):

Control (A):      15.2% upvote rate (500 upvotes/3300 views)
Treatment (B):    18.1% upvote rate (600 upvotes/3300 views)
Difference:       +2.9% (absolute) = +19% (relative)
P-value:          0.003 (statistically significant ✓)

Вторичные метрики (не хотим сломать):
- Session duration: A=8.2 min, B=8.1 min (similar ✓)
- Comments rate: A=8%, B=7.8% (similar ✓)
- Bounce rate: A=25%, B=26% (similar ✓)

Решение: ROLLOUT новый дизайн кнопки
Ожидаемый эффект: +19% upvote rate → +2M дополнительных upvotes/год

---

5. Шаблон для новых feature requests

Feature Request Template

# Feature Request: [Feature Name]

## 1. Overview
**Status:** Draft / Review / Approved / In Development / Shipped
**Priority:** P0 (Critical) / P1 (High) / P2 (Medium) / P3 (Low)
**Created by:** [Name]
**Date:** [YYYY-MM-DD]
**Target Ship Date:** [YYYY-MM-DD]

---

## 2. The Problem
### What problem does this solve?
- User segment: [Makers / Hunters / Community]
- Current behavior: [How users behave now]
- Pain point: [What's frustrating]
- Impact: [How many users affected? X% of MAU]
- Evidence: [User feedback, support tickets, metrics]

### Example:

Problem: Makers can't respond to comments directly. Current: They write a new comment (confusing, nested weirdly). Pain: Hunters don't see responses, Makers frustrated. Impact: 20% of Makers request this (via support tickets). Evidence: 50+ support tickets last month.

---

## 3. Proposed Solution
### What are we building?
- **Feature description:** [Detailed description]
- **Key components:** [UI, API, database changes]
- **User flow:** [Step-by-step how user interacts]
- **Design specs:** [Figma link / mockups]
- **Technical approach:** [Architecture, frameworks, complexity]

### Scope:
- What's included in MVP?
- What's NOT included (future phases)?

### Example:

Feature: Reply-to-comment functionality

Description:

• When Maker clicks on a comment, show "Reply" button
• They write a reply (with rich text)
• Reply is indented under original comment
• Commenter gets notification

UI: 3 new screens (reply modal, indented replies, notification) API: 2 new endpoints (POST /replies, GET /comment/:id/replies) Database: 1 new table (replies) with foreign key to comments

MVP: Desktop only, simple text replies Future: Mobile, @mentions, reactions

---

## 4. Success Metrics
### How will we measure success?
- **Primary metric:** [Single most important metric]
- **Secondary metrics:** [2-3 supporting metrics]
- **Target values:** [What's success?]
- **Timeline:** [When to measure? After 1 week? 1 month?]
- **Guardrails:** [What should NOT go down?]

### Example:

Primary: Maker engagement (% makers who reply to comments)

• Current: 45% of makers write at least 1 reply/launch
• Target: 70% (30% increase)
• Timeline: Measure 4 weeks after launch

Secondary:

• Comment quality (avg sentiment score): should increase
• Hunter satisfaction (NPS): should not decrease

Guardrails:

• Don't break comment loading speed (< 2 sec)
• Don't increase spam (moderation queue shouldn't spike)

---

## 5. Effort Estimation
### Resources needed?
- **Engineering hours:** [E.g., 2 weeks of 1 engineer]
- **Design hours:** [E.g., 1 week of 1 designer]
- **QA hours:** [E.g., 3 days of 1 QA]
- **Dependencies:** [Waiting on other teams? External services?]
- **Risks:** [Technical, business, organizational risks]

### Example:

Engineering: 40 hours

• API endpoints: 12 hours
• Database migration: 4 hours
• Frontend: 20 hours
• Testing: 4 hours

Design: 8 hours QA: 8 hours

Dependencies: None

Risks:

• Database scaling (new table could slow queries)
• Spam risk (need good moderation)

---

## 6. Implementation Plan
### When and how will we build this?
- **Phase 1:** [What ships first? MVP]
- **Phase 2:** [What's next?]
- **Phase 3:** [Polish, edge cases]
- **Rollout:** [Percentage-based? Geography-based? User-based?]
- **Timeline:**

Week 1: Design review Week 2: Engineering kick-off Week 3-4: Development Week 5: Testing & bug fixes Week 6: Alpha (1% users) Week 7: Beta (10% users) Week 8: Full rollout (100% users)

---

## 7. Appendix
### Links & References
- Design file: [Figma link]
- Related features: [Other features affected]
- Competitive analysis: [How do Slack, Discord, etc handle this?]
- User research: [Link to interviews, surveys]
- Data analysis: [Link to dashboard / queries]
- Support tickets: [Examples of user requests]

### Stakeholder Sign-off
- Product Manager: ☐ Approved
- Engineering Lead: ☐ Feasible
- Design Lead: ☐ Ready
- Data Lead: ☐ Tracked

---

## Example: Filled-out template for "Direct Messaging"

### Overview
- Status: Approved
- Priority: P1 (High)
- Target: 6 weeks

### Problem
- Users: Makers
- Current: Comments are public, can't ask Maker directly
- Pain: Makers get spam, can't have private conversations
- Impact: 30% of Makers request (support tickets: 80/month)

### Solution
- DM button on Maker profile
- Threaded DM interface (like Gmail)
- Notifications for new messages
- Pro feature (Maker Pro: $99/month)

### Success
- Primary: 50% of Pro Makers send/receive DMs
- Secondary: Pro conversion rate doesn't decrease
- Timeline: 4 weeks post-launch

### Effort
- 120 engineer hours + 20 design + 20 QA
- Start: Next sprint

---

End of Feature Template

---

Итоговые рекомендации

1. Документация — это живой документ:

• Обновляй каждый месяц с новыми метриками
• Отслеживай changes (кто изменил, когда, почему)
• Версионируй (v1.0, v1.1, v2.0)

2. Для onboarding новых сотрудников:

• День 1: Ознакомление с миссией, метриками, бизнес-моделью
• День 2: User flows, основные фичи
• День 3-5: Процесс экспериментов, feature requests
• День 6+: Проектная работа

3. Используй эту документацию как:

• Baseline для decisions (если гипотеза не aligned с миссией → reject)
• Training для новых сотрудников
• Reference при спорах ("Давайте проверим документацию")
• North star для product strategy

4. Дополнительные документы (которые нужны):

• Quarterly OKRs (связаны с этими метриками)
• Roadmap (какие фичи в какой квартал)
• Competitive landscape (как мы vs Google, LinkedIn, etc)
• Technical specification (для engineers)
• Design system (компоненты, colors, typography)