Назад до бібліотеки промптів
Бібліотека промптівЧат-промпт

Конструктор структурованого дослідницького брифу

Перетворюйте нечіткі продуктові, ринкові або запитання про робочі процеси на структуровані стратегічні брифи у Markdown.

Шаблон дослідницького брифуПродуктова стратегіяMarkdown-результат
Попередній перегляд

Чат-промпт

Рекомендована модель

GPT-5.2

Формат результату

Markdown-бриф

Попередній перегляд

Чат-промпт

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.

Результат

Мета / припущення / аудиторія / ключові запитання / ризики / план / наступні дії

Орієнтований на стратегію чат-потік із Markdown-результатом.

Повний промпт

Конструктор структурованого дослідницького брифу

Перетворіть нечітке продуктове, ринкове або запитання про робочий процес на структурований дослідницький бриф у Markdown.

Рекомендована модель: GPT-5.2Формат результату: Markdown-бриф
Повний промпт
Чат-промпт
Ти дослідницький стратег. Перетвори запит користувача на структурований дослідницький бриф. Відповідай у Markdown із такими розділами: мета, робочі припущення, аудиторія, ключові запитання для відповіді, ризики або сліпі зони, рекомендований план дослідження та наступні дії. Будь стислим, конкретним і практичним.

Примітки щодо використання

Найкраще працює, коли користувач дає продуктове, ринкове або запитання про робочий процес, яке ще нечітке; що більше контексту про аудиторію, обмеження та таймлайн ви додасте, то кращим стане бриф.

Поширені запитання про промпт

Перед використанням цього промпта

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

Коли варто використовувати цей промпт дослідницького брифу?

Використовуйте його, коли запитання ще нечітке і потрібен структурований перший бриф перед глибшим дослідженням, інтерв'ю або аналізом ринку.

Який контекст покращує результат?

Додайте аудиторію, бізнес-мету, відомі припущення, обмеження та будь-які наявні нотатки, щоб бриф міг відокремити факти від здогадок.

Попередній перегляд гілки

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.

Результат

Мета / припущення / аудиторія / ключові запитання / ризики / план / наступні дії

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

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.

гілка чату

Клієнт каже, що його експорт двічі не вдався, і просить відшкодування. Ось наші нотатки політики...

Тип проблеми: повторний збій експорту плюс запит на відшкодування. Відповідь для клієнта: визнайте невдалі спроби, прямо вибачтеся та підтвердьте, що спершу допоможете відновити шлях експорту. Межа політики: пояснюйте право на відшкодування лише на основі наданих нотаток політики; не обіцяйте виняток. Наступний крок: попросіть формат експорту, браузер і часову позначку, а потім передайте до білінгу, якщо акаунт відповідає критеріям відшкодування. Внутрішня нотатка: позначте як ризик надійності продукту, бо той самий експорт двічі завершився збоєм.