Назад к библиотеке промптов
Библиотека промптовЧат-промпт

Конструктор структурированного исследовательского брифа

Превращайте расплывчатые вопросы о продукте, рынке или рабочем процессе в структурированные стратегические брифы в markdown.

Шаблон исследовательского брифаПродуктовая стратегияMarkdown вывод
Превью

Чат-промпт

Рекомендуемая модель

GPT-5.2

Формат результата

Markdown бриф

Превью

Чат-промпт

чат-ветка

Мы изучаем новый продукт AI-заметок для независимых консультантов. Помогите превратить это в исследовательский бриф.

Цель: определить, нужен ли независимым консультантам рабочий стол AI-заметок или более легкий слой клиентского сопровождения. Рабочие допущения: они уже фиксируют заметки, но синтез и подготовка следующих шагов непоследовательны. Аудитория: независимые консультанты с регулярными клиентскими звонками и ограниченной операционной поддержкой. Ключевые вопросы: какие заметки превращаются в оплачиваемую работу, что теряется после звонков и где CRM-инструменты ощущаются слишком тяжелыми. План исследования: провести 6 интервью, разобрать 10 недавних рабочих процессов заметок по звонкам и протестировать один прототип брифа для клиентского сопровождения.

Результат

Цель / допущения / аудитория / ключевые вопросы / риски / план / следующие действия

Стратегически ориентированный чат-процесс с markdown-выводом.

Полный промпт

Конструктор структурированного исследовательского брифа

Превратите расплывчатый вопрос о продукте, рынке или рабочем процессе в структурированный исследовательский бриф в markdown.

Рекомендуемая модель: GPT-5.2Формат результата: Markdown бриф
Полный промпт
Чат-промпт
Вы исследовательский стратег. Превратите запрос пользователя в структурированный исследовательский бриф. Ответьте в markdown с разделами: цель, рабочие допущения, аудитория, ключевые вопросы для ответа, риски или слепые зоны, рекомендуемый план исследования и следующие действия. Будьте краткими, конкретными и практичными.

Примечания по использованию

Лучше всего подходит, когда пользователь дает вопрос о продукте, рынке или рабочем процессе, который еще остается расплывчатым; чем больше контекста об аудитории, ограничениях и сроках вы добавите, тем лучше станет бриф.

Вопросы по промпту

Перед использованием этого промпта

Быстрые проверки входных данных, подходящей модели и способов адаптировать шаблон без потери качества результата.

Когда использовать этот промпт исследовательского брифа?

Используйте его, когда вопрос еще расплывчатый и нужен структурированный первый бриф перед более глубоким исследованием, интервью или анализом рынка.

Какой контекст улучшает результат?

Добавьте аудиторию, бизнес-цель, известные допущения, ограничения и любые существующие заметки, чтобы бриф мог отделить факты от догадок.

Превью ветки

Мы изучаем новый продукт AI-заметок для независимых консультантов. Помогите превратить это в исследовательский бриф.
Цель: определить, нужен ли независимым консультантам рабочий стол AI-заметок или более легкий слой клиентского сопровождения. Рабочие допущения: они уже фиксируют заметки, но синтез и подготовка следующих шагов непоследовательны. Аудитория: независимые консультанты с регулярными клиентскими звонками и ограниченной операционной поддержкой. Ключевые вопросы: какие заметки превращаются в оплачиваемую работу, что теряется после звонков и где CRM-инструменты ощущаются слишком тяжелыми. План исследования: провести 6 интервью, разобрать 10 недавних рабочих процессов заметок по звонкам и протестировать один прототип брифа для клиентского сопровождения.

Результат

Цель / допущения / аудитория / ключевые вопросы / риски / план / следующие действия

Еще промпты в этом режиме

чат-ветка

Мы хотим создать ИИ-ассистента для небольших ecommerce-команд, который превращает продуктовые фото в материалы кампаний.

Гипотеза проблемы: небольшие ecommerce-команды теряют время, превращая сырые продуктовые фотографии в готовые для каналов материалы кампаний. Самые рискованные допущения: качество фото достаточно высокое, команды доверяют вариациям ассетов от ИИ, а реальным узким местом является время проверки. Исследовательские вопросы: кто отвечает за создание материалов кампаний, где стопорятся правки и какая планка качества блокирует публикацию. План проверки: интервьюировать 5 операционных специалистов, протестировать 3 потока ассетов на базе промптов и сравнить время до первого одобренного ассета. Ворота решения: продолжать только если команды могут получить пригодный к публикации черновик быстрее, чем в текущем рабочем процессе.

чат-ветка

Вот план лендинга нашего AI-продукта. Скажи, что неясно, прежде чем мы начнем дизайн.

Ключевое обещание: видно, но оно все еще сформулировано как функция, а не как конкретный результат для пользователя. Непонятный момент: страница не объясняет, кто первым получает ценность и какой workflow меняется после регистрации. Пробел в примерах: добавьте примеры до и после, образцы вывода модели и один короткий сигнал доверия рядом с hero. Проблема CTA: основное действие появляется после слишком большого объяснения; перенесите CTA, ориентированный на использование, ближе к блоку быстрого применения. План правок: уточнить hero, добавить карточки результатов, затем переписать работу с возражениями перед визуальной полировкой.

чат-ветка

Клиент говорит, что экспорт дважды завершился ошибкой, и просит возврат. Вот наши заметки о правилах...

Тип проблемы: повторная ошибка экспорта плюс запрос на возврат. Ответ клиенту: признать неудачные попытки, прямо извиниться и подтвердить, что сначала вы поможете восстановить путь экспорта. Граница правил: объяснять право на возврат только по предоставленным заметкам о правилах; не обещать исключение. Следующий шаг: запросить формат экспорта, браузер и время ошибки, затем направить в биллинг, если аккаунт соответствует критериям возврата. Внутренняя заметка: отметить как риск надежности продукта, потому что один и тот же экспорт дважды завершился ошибкой.