Listen Labs: непрерывное AI-исследование, которое формировало Claude Code с первого дня
Listen Labs опубликовала материал о том, как команда UX-исследований Anthropic использует их платформу для AI-модерируемых исследований. Это одно из наиболее долгоживущих партнёрств в истории сервиса — исследование было запущено во время preview-версии Claude Code и не останавливалось ни разу.
Контекст переключения
Когда Claude Code был в исследовательском превью, пользователи давали противоречивые сигналы о том, чего хотят от продукта. Джейн Джастис Либрак, руководитель UX-исследований в Anthropic, описывает, как команда запустила первое исследование в Listen Labs с конкретным вопросом: почему люди уходят из экспериментального продукта.
Результат оказался неожиданно чётким. Главная проблема — переключение контекста: пользователи не хотели постоянно переключаться между редактором кода и терминалом. Именно это открытие дало команде Anthropic достаточно уверенности, чтобы принять решение о разработке расширения для VS Code. После запуска расширения отток снизился, а принятие продукта выросло.
Самоисцеляющееся исследование
Примечательно то, что первое исследование не было остановлено после того, как задача была решена. Оно продолжает работать по сей день.
«Это что-то вроде самоисцеляющегося исследования: оно само находит то, что нужно понять сейчас, и помогает лучше это измерить», — объяснила Либрак.
Механизм непрерывного исследования позволяет команде не «закрывать» вопросы раз и навсегда, а отслеживать изменения по мере того, как продукт и аудитория развиваются. Каждый новый цикл исследования опирается на накопленный контекст предыдущих.
Распространение внутри Anthropic
С момента первого исследования Listen Labs распространился на несколько команд внутри Anthropic: UX-исследования, маркетинг продукта и маркетинговые инсайты. По словам Либрак, Anthropic, вероятно, является крупнейшим корпоративным пользователем платформы на сегодняшний день.
«Я вполне уверена, что мы сейчас самые активные пользователи», — сказала она.
Экономика времени для исследований
Либрак называет экономию времени ключевым фактором, определяющим ценность платформы.
«Время исследователей — один из самых дефицитных ресурсов, особенно когда речь идёт о qualitative-работе. Представьте это как 100 исследований за время и усилия, которые обычно уходят на 5-6», — объяснила она.
Важна и двойственная природа данных: Listen Labs сочетает качественные интервью с возможностью количественного подтверждения. По словам Либрак, только качественные данные в изоляции бывает сложнее превратить в действия — в компании со сдержанным скептицизмом по отношению к research-инсайтам. Смешанный формат помогает переместить сигнал из категории «возможно» в категорию «на это можно опираться».
Почему это важно для исследователей
Кейс Anthropic демонстрирует несколько тенденций одновременно. Во-первых, AI-модерируемые исследования перестают быть экспериментом и становятся частью основного исследовательского стека крупных технологических компаний. Во-вторых, модель «постоянно работающего» исследования — когда инсайты не фиксируются разово, а обновляются непрерывно — начинает конкурировать с традиционной схемой отдельных проектов.
Для исследовательских команд, работающих в быстро меняющихся продуктовых контекстах, это означает возможность поддерживать живое понимание пользователей без увеличения числа отдельных проектов.