Назад до prompt library
Бібліотека promptChat Prompt

Обсяг продуктових вимог

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

PRDКонтроль обсягуПродуктові вимоги
Preview

Chat Prompt

Recommended model

Claude Sonnet 4.6

Output format

Сфокусований PRD

Preview

Chat Prompt

chat thread

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.

Output

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

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

Full prompt

Обсяг продуктових вимог

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

Recommended model: Claude Sonnet 4.6Output format: Сфокусований PRD
Full prompt
Chat Prompt
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.

Prompt FAQ

Перед використанням цього prompt

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

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.

Thread preview

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.

Output

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

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.