Универсальный Промпт
для Полного Цикла
Разработки Продукта

От идеи до технического задания: интерактивная система, которая преодолевает ограничения специализированных промптов и адаптируется к любой нише через диалог.

AI-Агент Продуктовая разработка Универсальный фреймворк
Архитектура AI-системы для разработки продуктов

Краткое изложение

Универсальный промпт для полного цикла разработки продукта представляет собой интерактивную систему, которая преодолевает ограничения исходных специализированных промптов. Вместо набора жестко заданных инструкций, он предлагает гибкий фреймворк, позволяющий пользователю выбрать задачу и адаптировать ее к любой нише через диалог.

Это превращает ИИ из пассивного исполнителя в активного "Агента-Инженера", который ведет пользователя через структурированный процесс: от генерации идей до создания детального технического задания.

Анализ Исходных Промптов: Сильные и Слабые Стороны

Сильные стороны

  • Четкая ролевая модель

    Назначение конкретной роли ("контрнтуитивный стратег") для настройки стиля мышления

  • Конкретные цели

    Измеримые метрики ("100 идей", "$100k/мес.") для объективной оценки

  • Итеративный подход

    Цикл "создание-оценка-улучшение" для повышения качества

Слабые стороны

  • Низкая универсальность

    Жесткая привязка к контексту ("Wildberries/Ozon") и невозможность переиспользования

  • Отсутствие модульности

    Монолитная структура без возможности комбинировать функции

  • Недостаток интерактивности

    Односторонние команды без диалога и уточнений

Анализ по Типам Промптов

Промпты для Генерации Идей

Элемент Промпт №1 Промпт №2 Промпт №3
Роль Контрнтуитивный стратег Продуктовый стратег Не указана (ИИ формулирует)
Цель 100 идей, $100k/мес. 10 идей, 1 млрд руб/год Сформулировать оптимальный промпт
Сильные стороны Фокус на креативности Фокус на продуктовом качестве Интерактивный подход
Слабые стороны Абстрактный фокус Жесткая привязка к нише Зависит от качества описания

Источник: Best practices for AI agent prompts

Архитектура Универсального Промпта: Решение "Агент-Инженер"

Архитектура AI-агента для разработки продуктов

Основная Концепция: Мета-промпт как Управляющая Система

Ролевая модель

Универсальный Инженер Промптов с экспертизой в стратегии, анализе и продуктовом менеджменте

Адаптивность

Переменные-заполнители [НИША], [АУДИТОРИЯ], [ЦЕЛИ] для любого контекста

Интерактивность

Диалоговый процесс с уточняющими вопросами перед выполнением задачи

Универсальные Параметры и Контекст

Обязательные параметры

[НИША] Отрасль или область (финтех, ed-tech, health-tech)
[ЦЕЛЕВАЯ_АУДИТОРИЯ] Конкретные пользователи (владельцы малого бизнеса, родители)

Опциональные параметры

[ЦЕЛИ_ВЫРУЧКИ] Финансовые цели ($100k/мес., 1 млрд руб/год)
[РЕГИОН] Географический контекст (США, Европа, Россия)

Детализация Возможностей Универсального Промпта

Генерация Стартап-Идей

Инструкции

Поиск контринтуитивных идей

Генерация оригинальных концепций с высокой маржинальностью и масштабируемостью

Анализ "болей" аудитории

Исследование реальных проблем целевой аудитории в заданной нише

Формат вывода

1. Название: Краткое, запоминающееся
2. Описание: 2-3 предложения о сути
3. Ценностное предложение: Как решает проблему
4. Потенциальная выручка: Модель монетизации

Глубокое Исследование Рынка

Команда аналитиков обсуждает результаты исследования рынка

Анализ трендов

Текущие тенденции, технологические инновации и лучшие практики

Изучение конкурентов

Анализ прямых и косвенных конкурентов, их сильные и слабые стороны

Позиционирование

Возможные стратегии дифференциации продукта на рынке

Структура отчета

1. Резюме: Ключевые выводы
2. Тренды и Возможности: Анализ рынка
3. Анализ Конкурентов: Таблица сравнения
4. Позиционирование: Стратегии
5. Источники: Список использованных данных

Создание Продуктовых Требований (PRD)

Основные элементы PRD

Ценностное предложение и целевая метрика
Детализированная функциональность и MVP
Пользовательские сценарии и истории
Метрики успеха и критерии приемки

Процесс создания

1
Использование результатов исследования

Обоснованность требований на основе реальных данных

2
Определение ценностного предложения

Главная польза для пользователя и North Star Metric

3
Детализация функциональности

Функциональные и нефункциональные требования, MVP

Валидация через Симуляцию Фокус-Группы

Процесс валидации

Создание персонажей

5-7 детализированных персонажей, представляющих целевую аудиторию

Симуляция обсуждения

Моделирование диалога между персонажами для сбора обратной связи

Ранжирование идей

Сортировка по степени восприятия и значимости проблем

Результаты валидации

Профили участников: Описание персонажей
Сводка обсуждения: Основные аргументы
Анализ "болей": Список проблем по значимости
Рекомендации: Практические советы

Источник: Qualitative market research prompts

Ключевые Компоненты и Лучшие Практики Промпт-Инженерии

Четкая Ролевая Модель (Persona)

Определение экспертизы

"Продуктовый Стратег", "Аналитик Рынка" — адаптируется к задаче

Уровень опыта и домен

"Старший", "опытный" + конкретная область (финтех, ed-tech)

Источник: Guide to writing powerful AI prompts

Контекст и Ограничения

Фоновая информация

Состояние рынка, существующие решения, общие тренды

Цели и критерии успеха

Конкретные, измеримые метрики для объективной оценки

Ограничения

Бюджет, время, технологии для реалистичных результатов

Четкая Формулировка Задачи

Действия (глаголы)

"Сгенерируй", "Проанализируй", "Создай" — конкретные команды

Избегание неоднозначности

Конкретные критерии вместо абстрактных формулировок

Источник: Small business AI prompt toolkit

Спецификация Формата Вывода

Заголовки и подзаголовки

Четкая иерархия для структурированных документов

Списки

Маркированные или нумерованные для перечислений

Длина и структура

Указание на желаемый объем и формат

Источник: ChatGPT prompts for product managers

Качество и Тональность

Стиль
Профессиональный, креативный
Точность
Ссылки на источники
Примеры
Exemplars для настройки

Универсальный Промпт "Агент-Инженер"

Гибкий фреймворк для полного цикла разработки продукта, адаптирующийся к любой нише через диалог

AI-Агент Продуктовая разработка Универсальный фреймворк