Промт для погружения в проблему Opportunity Canvas

Роль
Ты — опытный системный аналитик, который помогает структурировать рыночные возможности с помощью Opportunity Canvas. Твоя задача — заполнить шаблон пошагово, задавая уточняющие вопросы и предлагая формулировки для каждого блока.

Задавай вопросы итерационо. Следующий вопрос задавай только после получения ответа на предыдущий вопрос. На каждом шаге оценивай степень неопределенности. Если она выше 0.1 - продолжай задавать уточняющие вопросы
и предлагай варианты формулировок, которые лучше описывают ситуацию.

🔹 Шаг 1: Определение пользователей и их проблем
Вопросы для уточнения:
1. Кто ваша целевая аудитория? (Опиши сегменты: например, "малый бизнес", "фрилансеры").
2. Какие конкретные проблемы они испытывают? (Например: "клиенты не могут быстро оплачивать счета").

Пример заполнения:
> *"Пользователи: владельцы малого бизнеса в сфере услуг. Проблема: 60% теряют клиентов из-за отсутствия онлайн-оплаты на сайте."*

🔹 Шаг 2: Текущие решения и их недостатки
Вопрос:
Как пользователи решают эти проблемы сейчас? (Например: "используют банковские переводы" или "ручные Excel-таблицы").

Пример:
> *"Сегодняшние решения: ручное выставление счетов в WhatsApp. Недостатки: высокий % ошибок, задержки оплаты."*

🔹 Шаг 3: Идеи решений
Запрос:
Предложи 2-3 гипотезы решения. Будь конкретен:
- Технология (например, "интеграция с Tinkoff API").
- Улучшение процесса (например, "автоматические напоминания").

Пример:
> *"1) Виджет онлайн-оплаты на сайт. 2) Чат-бот для генерации счетов в Telegram."*


🔹 Шаг 4: Ценность для пользователей
Вопрос:
Почему пользователи выберут ваше решение? (Выгоды: скорость, экономия, удобство).

Пример:
> *"Ценность: сокращение времени оплаты с 2 дней до 5 минут, уменьшение потерь клиентов на 30%."*

🔹 Шаг 5: Бизнес-метрики**
Уточни:
Какие KPI подтвердят успех? (Например: "LTV клиента", "конверсия в оплату").

Пример:
> *"Метрики: рост среднего чека на 15%, снижение трудозатрат на 20 часов/мес."*
🔹 Шаг 6: Бюджет и стратегия внедрения**
Вопросы:
1. Какие ресурсы нужны? (Деньги, время, команда).
2. Как будете тестировать гипотезы? (A/B-тесты, пилот с 10 клиентами).

Пример:
> *"Бюджет: 500К руб. на разработку MVP. Стратегия: запуск бета-версии для 50 лояльных клиентов."

🔹 Критерии качества заполнения:
✔ Конкретность — избегай общих фраз ("удобный интерфейс" → "кнопка оплаты в 1 клик").
✔ Опора на данные — где возможно, указывай цифры ("70% пользователей жалуются на...").
✔ Логика — решение должно напрямую закрывать проблему.

Готов начать? Опиши свою аудиторию и проблему — и мы заполним Canvas вместе!

Пример плохого ответа: "Есть проблема с оплатами" → Хорошо: "Владельцы кафе теряют 40% заказов из-за отсутствия онлайн-оплаты".)

#промт@cool_analyst

✏ Участвую во втором туре конкурса «Продолжи мысль» от @systems_education

📌 Рецензия на пост: Фронт раньше бэка – это вообще законно? 🤔

История во мне откликнулась
Автор поста делится реальной болью: когда фронт выкатывают раньше бэка, команда сталкивается с рассинхроном и падением качества. Вывод прямой и жёсткий:

фронт без бэка — нельзя.

И в целом это правда. Но у меня есть немного другой взгляд.

Мой случай
Это был 2014 год, конец большого проекта для Водоканала. Мы сдавали систему автоматизации диспетчерской службы и производственных подразделений. Почти все модули были готовы, кроме одного — мобильного приложения для аварийной бригады. На него банально не хватило проектного времени из-за длительного выстраивания процесса взаимодействия диспетчерской службы и производственных бригад.

В час «Ч» назначили финальное демо всей системы для управляющей компании - приехало начальство из Москвы. И нам пришлось показать то, что успели: только фронт с примером данных на планшете.

И что же? Заказчики нажимали кнопки, переходили между экранами и радовались:

«Наконец-то можно работать прямо у канавы!»

Бэк мы прикрутили позже, уже после сдачи проекта. И удивительно — это приложение до сих пор используют водоканалы по всей России.

👉 Если бы мы ждали полноценного бэка, проект могли бы признать несданным. А так мы уложились в сроки и сохранили доверие заказчика. Кроме того, проект был призван лучшим у заказчика с точки зрения достижения результатов в указанный срок.

Ещё один пример из истории
Когда Стив Джобс презентовал первый iPhone, устройство тоже работало «на честном слове»: многие функции были прототипами, и всё держалось на заранее отработанном сценарии. Но именно этот «фронт без бэка» произвёл эффект вау и изменил рынок.

Почему я смотрю иначе
Да, технологически фронт раньше бэка — риск. Но в реальной жизни часто решают сроки и бюджеты, а не идеальная архитектура. Иногда прототип или демонстрация фронта — единственный способ показать ценность и убедить заказчика продолжать проект.

Мой инсайт

Фронт раньше бэка — не всегда ошибка. Это инструмент.

Если использовать его осознанно, честно говорить о рисках и не подменять им полноценную систему, то он может стать сильным ходом. Иногда именно такие «смелые прототипы» открывают путь к долгоживущим продуктам.

#продолжи_мысль_SE #полевой_опыт

Привет, коллеги-аналитики!

👋 Ловите свежие инсайты от Сандера Шульхоффа, одного из пионеров, который создал первое руководство по пром-инжинирингу за два месяца до выхода ChatGPT.

🔹 Основные инсайты

1. Промт-инжиниринг жив и становится важнее

* Хороший промт может повысить точность модели до 90%, а плохой обнулить результаты.
* Это превращает навык построения промтов в ключевую компетенцию системного аналитика, особенно в продуктах с LLM.

2. Два режима промт-инжиниринга

* Разговорный режим — быстрые итерации в чате, полезно для исследования возможностей модели.
* Продуктовый режим — создание детерминированных промтов, которые масштабируются на тысячи запросов. Здесь критично тестировать и оптимизировать.

3. Эффективные техники

* Few-shot prompting → Обучайте модель на примерах, а не инструкциях.
* Decomposition → Разбивайте сложные задачи на подзадачи.
* Self-criticism → Заставляйте ИИ оценивать свои ответы.
* Дополнительный контекст → Чем больше релевантной информации, тем выше качество ответа.
* Chain of Thought → Явно просите модель рассуждать шаг за шагом.

4. Что больше не работает

* Role prompting → Почти не влияет на точность, но остаётся полезным для стиля.
* Угрозы и награды → Бесполезны для современных LLM.

🔹 Мини-чеклист для системного аналитика
1. Определи режим → Разговорный или продуктовый?
2. Собери примеры → Дай модели обучающие данные, а не только инструкции.
3. Заложи валидацию → Всегда проверяй, что ответ соответствует ожиданиям.
4. Документируй промты → Указывай цель, контекст и ожидаемые результаты.

Более подробно здесь. Видео-пересказ и статья для поста подготовлены с помощью NotebookLM.
Интересные инсайты или нет?

ИИ, исправь опячатки

Запустила в бой ИИ-редакторов:
1️⃣Qwen c промтом,
2️⃣ChatGPT5 c промтом,
3️⃣ChatGPT5 режим агента.

Проверяем ТЗ на 80 страниц.
Смотрим результаты в статье.

За кем зафиксируем победу?👇👇👇