Назад до prompt library
Бібліотека promptChat Prompt

Пріоритезація функцій із RICE у чаті

Використовуйте структурований чат-робочий процес, щоб оцінювати кандидатів функцій за RICE і пояснювати компроміси.

ПріоритезаціяRICEПродукт
Preview

Chat Prompt

Recommended model

Gemini 3.1 Pro

Output format

Пріоритезація функцій із RICE

Preview

Chat Prompt

chat thread

Пріоритезуйте міграцію керованих медіа, відеоприклади та розширення шаблонів.

Охоплення: розширення шаблонів зачіпає більше сторінок, але відеоприклад має сильніший вплив на довіру. Вплив: відеоприклад вирішує найочевиднішу невідповідність очікувань. Упевненість: розширення аудіо/чату простіше виконати надійно. Рекомендація: завершити масштабування аудіо/чату, а потім пріоритезувати відеоприклад перед ширшим публічним просуванням.

Output

Ціль / контекст / судження / ризики / рекомендовані дії / відсутня інформація

Приклад структурованої розмови для пріоритезації функцій за RICE.

Full prompt

Пріоритезація функцій із RICE у чаті

Пріоритезація функцій із RICE: оцініть кандидатів і поясніть компроміси.

Recommended model: Gemini 3.1 ProOutput format: Пріоритезація функцій із RICE
Full prompt
Chat Prompt
Ви — керівник продуктових операцій. На основі вводу користувача оцініть кандидатів функцій за RICE і поясніть компроміси. Поверніть структуровану відповідь із такими розділами: ціль, відомий контекст, ключове судження, ризики або прогалини, рекомендовані дії та відсутня інформація. Обґрунтовуйте твердження наданим матеріалом; позначайте припущення замість того, щоб вигадувати факти. Поставте щонайбільше одне уточнювальне запитання лише тоді, коли бракує критичного контексту.

Примітки щодо використання

Вставте реальний контекст, обмеження, аудиторію та дедлайн; не просіть модель вигадувати відсутні факти.

Prompt FAQ

Перед використанням цього prompt

Quick checks для inputs, model fit і того, як адаптувати template без послаблення result.

Коли варто використовувати чат пріоритезації функцій із RICE?

Використовуйте його, коли потрібно перетворити реальний ввід на структурований, дієвий і придатний до перевірки чат-вивід.

Що потрібно додати перед запуском?

Додайте ціль, обмеження, аудиторію, вихідні матеріали та межі, у яких модель не повинна нічого вигадувати.

Thread preview

Пріоритезуйте міграцію керованих медіа, відеоприклади та розширення шаблонів.
Охоплення: розширення шаблонів зачіпає більше сторінок, але відеоприклад має сильніший вплив на довіру. Вплив: відеоприклад вирішує найочевиднішу невідповідність очікувань. Упевненість: розширення аудіо/чату простіше виконати надійно. Рекомендація: завершити масштабування аудіо/чату, а потім пріоритезувати відеоприклад перед ширшим публічним просуванням.

Output

Ціль / контекст / судження / ризики / рекомендовані дії / відсутня інформація

Більше prompts у цьому mode

chat thread

Ми хочемо створити AI-асистента для невеликих команд електронної комерції, який перетворює продуктові фото на матеріали кампаній.

Гіпотеза проблеми: невеликі команди електронної комерції втрачають час, перетворюючи сирі продуктові фото на готові для каналів матеріали кампаній. Найризикованіші припущення: якість фото достатньо висока, команди довіряють варіаціям матеріалів від AI, а час перевірки є справжнім вузьким місцем. Дослідницькі запитання: хто відповідає за створення матеріалів кампаній, де зупиняються правки та яка планка якості блокує публікацію. План валідації: провести інтерв'ю з 5 операторами, протестувати 3 потоки створення матеріалів через промпти та порівняти час до першого схваленого матеріалу. Ворота рішення: продовжувати лише якщо команди можуть отримати придатний до публікації чернетковий матеріал швидше, ніж у поточному воркфлоу.

chat thread

Ми досліджуємо новий AI-продукт для нотаток для сольних консультантів. Допоможіть перетворити це на дослідницький бриф.

Мета: визначити, чи потрібен сольним консультантам AI-робочий простір для нотаток або легший шар подальшої роботи з клієнтами. Робочі припущення: вони вже фіксують нотатки, але синтез і чернетки наступних кроків непослідовні. Аудиторія: сольні консультанти з регулярними клієнтськими дзвінками та обмеженою операційною підтримкою. Ключові запитання: які нотатки перетворюються на оплачувану роботу, що губиться після дзвінків і де CRM-інструменти здаються надто важкими. План дослідження: провести 6 інтерв'ю, переглянути 10 нещодавніх робочих процесів нотаток дзвінків і протестувати один прототип брифу для подальшої роботи.

chat thread

Ось структура лендингу нашого AI-продукту. Скажіть, що незрозуміло, перш ніж ми перейдемо до дизайну.

Основна обіцянка: видима, але все ще сформульована як функція, а не як конкретний результат для користувача. Незрозумілий момент: сторінка не пояснює, хто отримує цінність першим і який робочий процес змінюється після реєстрації. Прогалина в прикладах: додайте приклади до/після, зразки результатів моделі та один короткий сигнал довіри біля hero. Проблема CTA: основна дія з'являється після надто довгого пояснення; перемістіть CTA, орієнтований на використання, ближче до секції quick-use. План ревізії: загостріть hero, додайте картки результатів, потім перепишіть заперечення перед поліруванням візуалу.