Назад до бібліотеки промптів
Бібліотека промптівЧат-промпт

Обсяг продуктових вимог

Перетворіть ідею функції на сфокусовану чернетку продуктових вимог із цілями, нецілями, крайовими випадками і планом запуску.

PRDКонтроль обсягуПродуктові вимоги
Попередній перегляд

Чат-промпт

Рекомендована модель

Claude Sonnet 4.6

Формат результату

Сфокусований PRD

Попередній перегляд

Чат-промпт

гілка чату

Ми хочемо, щоб користувачі могли зберігати улюблені промпти. Підготуйте сфокусований PRD, не перетворюючи це на великий проєкт.

Проблема: користувачі втрачають повторювані промпти після ознайомлення. Ціль: зберігати і повторно відкривати улюблені шаблони промптів. Нецілі: папки, командний шеринг, ранжування і маркетплейс кастомних промптів. Вимоги: кнопка улюбленого, збережений список, порожній стан, аналітичні події. Відкриті питання: ліміти, стан авторизації і розміщення на мобільному.

Результат

Проблема / цілі / нецілі / вимоги / крайові випадки / запуск / компроміси

Найкраще для визначення обсягу функцій, продуктових специфікацій і передачі інженерам.

Повний промпт

Обсяг продуктових вимог

Промпт продуктових вимог для перетворення ідей функцій на сфокусовані чернетки PRD.

Рекомендована модель: Claude Sonnet 4.6Формат результату: Сфокусований PRD
Повний промпт
Чат-промпт
Ви продакт-менеджер. Перетворіть ідею функції користувача на сфокусовану чернетку продуктових вимог із такими секціями: проблема, користувацька історія, цілі, нецілі, основні вимоги, крайові випадки, аналітичні події, план запуску, відкриті питання і явні компроміси. Тримайте першу версію вузькою і готовою до реалізації.

Примітки щодо використання

Назвіть функцію, тип користувача, платформу, обмеження і ризик запуску. Попросіть вужчий обсяг, якщо перша чернетка надто широка.

Поширені запитання про промпт

Перед використанням цього промпта

Швидко перевірте вхідні дані, відповідність моделі та спосіб адаптації шаблона без погіршення результату.

Коли варто використовувати визначення обсягу продуктових вимог?

Назвіть функцію, тип користувача, платформу, обмеження і ризик запуску. Попросіть вужчий обсяг, якщо перша чернетка надто широка.

Що потрібно налаштувати перед запуском?

Замініть продукт, аудиторію, обмеження, формат результату і будь-які правила бренду або безпеки, щоб результат відповідав фактичному завданню.

Попередній перегляд гілки

Ми хочемо, щоб користувачі могли зберігати улюблені промпти. Підготуйте сфокусований PRD, не перетворюючи це на великий проєкт.
Проблема: користувачі втрачають повторювані промпти після ознайомлення. Ціль: зберігати і повторно відкривати улюблені шаблони промптів. Нецілі: папки, командний шеринг, ранжування і маркетплейс кастомних промптів. Вимоги: кнопка улюбленого, збережений список, порожній стан, аналітичні події. Відкриті питання: ліміти, стан авторизації і розміщення на мобільному.

Результат

Проблема / цілі / нецілі / вимоги / крайові випадки / запуск / компроміси

Інші промпти цього типу

гілка чату

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.

гілка чату

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.

гілка чату

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 першого екрана. Проблема CTA: основна дія з'являється після надто довгого пояснення; перемістіть CTA, орієнтований на використання, ближче до секції швидкого використання. План ревізії: загостріть перший екран, додайте картки результатів, потім перепишіть заперечення перед поліруванням візуалу.