u/tokaeso

J'ai essayé d'exécuter des agents d'IA autonomes pour automatiser certaines tâches de gestion de produit (principalement des tâches cron Claude Code), et honnêtement, la mise en place a été satisfaisante. Le résultat, par contre, c'est une autre histoire.

Mes agents s'exécutent dans un dépôt contenant une documentation Markdown décrivant notre produit, nos personas, notre positionnement, etc. Je les ai connectés via MCP à mes outils : Linear, Posthog, Intercom, Slack et Gmail. Théoriquement, ils ont accès à la feuille de route, aux analyses produit, à toutes les conversations avec le support et à nos discussions internes. En pratique, leur comportement reste assez aléatoire.

Je les utilise principalement pour des choses comme :

• Analyser notre marché et suggérer des fonctionnalités qui seraient réellement utiles à nos clients
• Estimer le taux d'utilisation d'une fonctionnalité que je m'apprête à déployer, ainsi que le retour sur investissement approximatif
• Rédiger des e-mails de suivi pour des clients spécifiques

Les résultats sont trop génériques et bâclés. Quand je leur fais part de mes remarques, ils changent simplement de réponse, alors qu'ils sont censés se baser sur des faits. Les brouillons sont impersonnels. De plus, ils ont du mal à évaluer la valeur réelle d'un signal : une discussion sur une fonctionnalité dans Slack peut répéter le mot-clé recherché une centaine de fois, mais cela vaut bien moins qu'une seule utilisation par un client. Ils traitent les deux de la même manière.

En résumé, toutes les données sont techniquement disponibles, mais ils ne savent pas les exploiter correctement. Est-ce que quelqu'un ici obtient des résultats exploitables en matière de gestion de paquets avec une configuration comme celle-ci ? Est-ce un problème de contexte, ou y a-t-il une étape que je n'ai pas prise en compte ? Avez-vous obtenu de bons résultats en gestion de paquets avec des logiciels comme OpenClaw ou Hermes ?

I've been trying to run autonomous AI agents to do some PM work (Claude Code crons mostly) and honestly the setup has been satisfying to build. The output is another story.

My agents run inside a repo full of markdown docs describing our product, our personas, our positioning, etc. And I've connected them over MCP to my tools: Linear, PostHog, Intercom, Slack, Gmail. So on paper they can see the roadmap, the product analytics, every support conversation, our internal threads. In practice they still act kind of randomly.

I mostly use them for things like:

- look at our space and suggest features our customers would actually want

- estimate how much a feature I'm about to ship would get used, and the rough ROI

- draft follow-ups to specific customers

The results come out too generic and sloppy. When I push back on them they just switch their answer, even though they're supposed to be grounding everything in facts. The drafts are generic. And they're bad at figuring out how much a signal is actually worth: a debate about a feature in Slack might repeat the word we're looking for a hundred times, but that's worth way less than one customer using it once. They treat both the same.

So all the data is technically sitting right there but they can't handle it very well.

Is anyone here actually getting useful PM output from a setup like this? Is it a context problem, or is there a layer I'm missing? Have any of you gotten good results as a PM with something like OpenClaw or Hermes?