Как разработчикам использовать ИИ для проверки идей до кода

Зачем разработчику ИИ до начала ручной разработки

Разработчику часто хочется «сразу собрать прототип», но ручная разработка — самый дорогой способ выяснить, что вы строите не то. ИИ особенно полезен до начала программирования: он помогает быстро превратить расплывчатую идею в проверяемые гипотезы, понятные сценарии и черновые требования, чтобы вы тратили время на то, что действительно имеет шанс стать продуктом.

Почему проверять идею до ручного кода выгодно

Главная выгода — скорость и стоимость. За вечер можно пройти путь, который обычно растягивается на недели: сформулировать ценность, прикинуть MVP, подготовить вопросы для интервью и набросать тексты для лендинга.

Вторая выгода — снижение рисков. Ранние артефакты подсвечивают противоречия (например, разные ожидания у разных сегментов) ещё до того, как вы зацементировали решения в архитектуре.

Что именно можно «протестировать» с помощью ИИ-инструментов

ИИ не «докажет», что продукт взлетит, но заметно ускорит проверку трёх вещей:

• Ценность и позиционирование: варианты формулировок, сегменты, боли, альтернативы и конкуренты для сравнения.
• Сценарии использования: пользовательские истории, типовые задачи, ограничения и крайние случаи.
• Требования и границы MVP: список функций, допущения, вопросы к бизнесу, черновые критерии приёмки и риски.

Важно: ИИ даёт гипотезы и заготовки, а подтверждение — это разговоры с пользователями и простые эксперименты.

Как понять, что это успех

Успех на этапе «до разработки» — не «красивый документ», а доказательства спроса и понятный план MVP. Например:

• у вас есть 1–2 чёткие гипотезы и измеримые критерии (регистрации, заявки, предзаказ, готовность платить);
• сформирован список ключевых сценариев и минимальный набор функций под них;
• известны главные риски (юридические, технические, продуктовые) и что проверять в первую очередь.

Что будет в статье и какие артефакты вы получите

Дальше разберём: как формулировать гипотезы, проводить быстрый customer discovery с ИИ, писать промпты для полезных артефактов, делать UX-черновики и прототипы без кода, описывать путь пользователя и точки измерения ценности, набрасывать модель данных и контракты, ставить эксперименты, оценивать риски и готовить требования к разработке.

На выходе у вас будет набор заготовок для запуска MVP без лишних недель «в стол».

Сформулируйте гипотезу и критерии успеха

ИИ полезен не тогда, когда «придумывает продукт», а когда помогает быстро превратить туманную идею в проверяемую гипотезу. До любых прототипов и экспериментов зафиксируйте формулировки так, чтобы их можно было опровергнуть.

1) Идея в одном предложении

Начните с короткой версии, которую легко повторить вслух:

«Мы делаем X, чтобы пользователь Y мог Z без W».

Затем разверните в формате «для кого / какая боль / какая выгода»:

• Для кого: конкретная роль и контекст (например, «тимлиды в стартапах до 30 человек»)
• Боль: что мешает сейчас и чем это измеримо (время, деньги, риск, стресс)
• Выгода: что станет лучше и как это заметят

Совет: попросите ИИ переформулировать гипотезу в 5 вариантах и выберите тот, где меньше всего абстракций вроде «удобно» и «быстро».

2) Границы MVP: что не делаем

Чтобы MVP не расползся, зафиксируйте «анти-цели» первого релиза. Например:

• не поддерживаем интеграции с 10 сервисами — только 1–2 ключевых;
• не строим «универсальную платформу» — решаем один сценарий end-to-end;
• не оптимизируем производительность заранее — пока важнее подтверждение ценности.

ИИ удобно использовать как «адвоката сложности»: попросите перечислить типовые расширения, которые соблазняют команду, и отметьте их как out of scope.

3) Критерии успеха: метрики и сигналы интереса

Заранее выберите целевое действие (north star для проверки): например, «оставил заявку», «записался на демо», «загрузил файл и получил результат». Добавьте 2–3 измеримых критерия:

• конверсия в целевое действие;
• доля пользователей, дошедших до ключевого шага;
• повторное использование в течение 7 дней.

Важно: разделяйте сигналы интереса (клики, подписки) и сигналы ценности (готовность платить, экономия времени, регулярное применение).

4) Список допущений

Составьте список того, что вы считаете правдой, но ещё не проверили: «пользователи готовы делиться данными», «проблема возникает еженедельно», «решение можно дать за 2 минуты». Затем ранжируйте по принципу: что если окажется ложью — продукт рушится? Именно это и стоит проверять первым.

Быстрое исследование пользователей с помощью ИИ

ИИ на старте полезен не как «оракул», а как способ быстрее подготовиться к реальным разговорам с людьми. За 30–60 минут можно собрать первичные портреты пользователей, сформулировать гипотезы по JTBD и подготовить короткий список вопросов для интервью — так, чтобы уже завтра выйти в customer discovery.

1) Портреты пользователей (роли, контекст, ограничения, мотивация)

Попросите ИИ набросать 3–5 ролей, которые могут столкнуться с вашей задачей. Сразу добавьте контекст: где они работают/живут, какие инструменты уже используют, какие ограничения (время, бюджет, доступ к данным, регуляторика), что для них считается «успехом».

Короткий промпт-шаблон:

Сгенерируй 5 пользовательских ролей для идеи: <описание>. 
Для каждой роли: контекст использования, ограничения, мотивация, критерий успеха, типичные триггеры (когда возникает задача).
Не выдумывай редкие случаи — ориентируйся на массовые и реалистичные.

2) JTBD: какие «работы» пытаются выполнить

Переведите роли в Jobs To Be Done: «Когда <ситуация>, я хочу <действие>, чтобы <результат>». ИИ помогает быстро получить формулировки и варианты сегментации (новички/профи, частота задачи, критичность).

Попросите также признаки, по которым вы сможете отличить сегменты в разговоре: «если человек говорит X/использует Y — вероятно, это сегмент A».

3) Карта болей и альтернатив

Самая практичная часть — как задачу решают сейчас. Попросите ИИ перечислить альтернативы без вашего продукта: таблицы, ручные процессы, «склейка» из 2–3 сервисов, конкуренты, внутренние инструменты.

Выходной артефакт — таблица: «Альтернатива → плюсы → минусы → стоимость/время → почему терпят». Это сразу подсвечивает, что нужно проверять в интервью.

4) Быстрые вопросы для интервью и опроса

Сгенерируйте 10–12 вопросов, которые не продают решение, а выясняют факты: последний раз, частота, цена ошибки, путь решения, кто влияет на выбор.

Попросите ИИ добавить:

• 3 вопроса на выявление сегмента;
• 3 вопроса про альтернативы и «костыли»;
• 2 вопроса про готовность платить/обмен (время, деньги, риск);
• 2 вопроса на ранние сигналы ценности.

Затем отберите 6–8 и идите к людям: ИИ здесь — подготовка, а не замена исследования.

Сценарии и пользовательские истории без лишней теории

Чтобы быстро проверить идею, вам не нужен идеальный PRD. Достаточно набора сценариев «что пользователь делает и зачем», а затем — пользовательских историй с проверяемыми критериями. ИИ помогает расширить покрытие, увидеть дыры и сформулировать критерии так, чтобы их можно было протестировать на прототипе или в интервью.

5–10 типовых задач в формате «когда… хочу… чтобы…»

Ниже — заготовки, которые можно адаптировать под ваш продукт:

• Когда я впервые захожу в продукт, хочу увидеть короткое объяснение ценности, чтобы понять, стоит ли продолжать.
• Когда у меня есть задача (описание/ввод данных), хочу быстро получить первый результат, чтобы оценить пользу без настроек.
• Когда результат выглядит сомнительно, хочу понять, откуда он взялся, чтобы доверять или исправить ввод.
• Когда я повторяю похожую задачу, хочу переиспользовать шаблон/предыдущие настройки, чтобы экономить время.
• Когда я делюсь результатом с коллегой, хочу экспорт/ссылку, чтобы согласовать решение.
• Когда данных недостаточно, хочу получить подсказку «что добавить», чтобы довести задачу до решения.
• Когда я возвращаюсь через неделю, хочу увидеть историю и статус, чтобы продолжить с места остановки.

User story + acceptance criteria: как просить ИИ генерировать проверяемые критерии

Просите ИИ делать истории «приземлёнными»: кто пользователь, контекст, ценность, и 3–6 критериев в стиле Given/When/Then.

Сгенерируй 6 user stories для [продукт/идея] для ролей: [роли].
Для каждой: краткая история + acceptance criteria (Given/When/Then),
метрика успеха и способ проверки без программирования (прототип/интервью/лендинг).
Не добавляй абстракций — только наблюдаемое поведение.

Негативные сценарии (их обычно забывают)

Попросите ИИ перечислить «как может сломаться опыт»:

• Ошибка ввода: пользователь вводит неполные/противоречивые данные.
• Отказ сервиса/таймаут: результат не получен — что показываем и как восстанавливаемся.
• Отсутствие данных/прав: пользователь не может подключить источник или дать доступ.
• Злоупотребления: попытки загрузить чувствительные данные или получить запрещённый контент.

Must-have vs nice-to-have для первого MVP

• Must-have: один ключевой сценарий «получить результат», минимальная форма ввода, понятное сообщение об ошибке, просмотр/экспорт результата, базовая история действий.
• Nice-to-have: шаблоны, командная совместная работа, расширенные настройки, интеграции, персонализация.

Так вы быстро получите список проверяемых обещаний продукта — и сможете тестировать их на прототипах и в разговорах с пользователями ещё до ручной разработки.

Как писать промпты, которые дают полезные артефакты

Хороший промпт — это не «сделай красиво», а техническое задание для ИИ. Если вы заранее задаёте цель, контекст и формат, вы получаете артефакт, который можно положить в репозиторий требований и использовать в обсуждении с командой.

Базовая структура промпта

Держите промпт как мини-документ из четырёх блоков:

• Цель: что именно нужно получить (список требований, таблицу рисков, сценарии, план тестов).
• Контекст: для кого продукт, какая проблема, ключевые ограничения (платформа, сроки, монетизация, интеграции).
• Формат ответа: Markdown-таблица, JSON, нумерованные сценарии, user stories в шаблоне.
• Ограничения и критерии качества: «не более 10 пунктов», «каждый риск с вероятностью/влиянием», «без общих слов — только проверяемые формулировки».

При необходимости добавьте примеры (1–2 строки), чтобы ИИ понял стиль: как должен выглядеть один пункт требования.

Набор шаблонов промптов (в копилку)

Идеи фич: «Предложи 8 фич для [аудитория] → [задача], отсортируй по ценности/сложности, дай предположения и риски».

Требования: «Сформируй PRD для фичи X: цель, non-goals, пользовательские сценарии, критерии приемки, edge cases, метрики успеха».

Риски: «Составь risk register: риск, причина, вероятность (1–5), влияние (1–5), раннее предупреждение, меры снижения».

Тест-план: «Сделай чек-лист тестирования: happy path, негативные, пограничные, безопасность/приватность, совместимость».

Техники уточнения

Заставляйте ИИ задавать вопросы: «Перед ответом задай до 7 уточняющих вопросов, без которых будут догадки». Затем итеративно просите: «перепиши, устрани противоречия между N и M», «проверь критерии приемки на измеримость», «найди недостающие зависимости и дополни».

Как фиксировать версии

Ведите журнал решений: дата → промпт → версия артефакта → что изменили и почему. Удобно хранить рядом ссылки на файлы (например, /docs/prompts/feature-x-v3.md, /docs/requirements/feature-x.md) и короткую сводку «что приняли/что отклонили» — это экономит часы на повторных обсуждениях.

Прототипирование: от вайрфрейма до кликабельного черновика

Хороший прототип — это не «красивый дизайн», а быстрый способ договориться о том, что именно вы собираетесь строить, и проверить, понимают ли это пользователи. ИИ ускоряет путь от расплывчатой идеи до конкретного набора экранов, текстов и сценариев кликов.

1) Каркас продукта: какие экраны нужны и зачем

Опишите цель продукта, роль пользователя и ожидаемый результат. Попросите ИИ выдать каркас из 5–9 основных экранов/страниц и для каждого — назначение и ключевые элементы.

Например:

• Экран «Онбординг»: объясняет ценность за 3 шага, запрашивает минимальные разрешения.
• Экран «Создать…»: основной ввод данных, подсказки, примеры.
• Экран «Результат»: превью, действия «Сохранить/Поделиться/Повторить».

Дальше проверьте каркас на «лишние» экраны: если экран не помогает пользователю приблизиться к цели — убирайте или объединяйте.

2) Тексты интерфейса: микрокопирайт, который экономит поддержку

Попросите ИИ подготовить черновики:

• названий кнопок (конкретные действия вместо «ОК»),
• подсказок в полях («Введите ссылку на…»),
• текстов ошибок (что случилось + что сделать),
• коротких объяснений для спорных моментов (цена, лимиты, приватность).

Правило: микротексты должны подсказывать следующий шаг, а не просто констатировать проблему.

3) «Без кода»: от схемы к кликабельному черновику по описанию

Сгенерируйте:

• схему навигации (карта экранов + переходы),
• вайрфреймы в текстовом виде (блоки сверху вниз),
• кликабельный прототип как список «клик → куда ведёт → что меняется на экране».

Такой черновик легко перенести в любой инструмент прототипирования — и быстро прогнать через 3–5 пользователей.

4) Быстрая проверка доступности

Попросите ИИ пройтись по прототипу чек-листом:

• контраст и читаемость (крупные размеры шрифта, не полагаться только на цвет),
• ясность формулировок (без жаргона, без двусмысленностей),
• ошибки ввода (маски, примеры, валидация «по месту»),
• состояния: загрузка, пусто, нет доступа, нет сети.

Цель на этом этапе — не «идеально», а «понятно и проверяемо».

Где здесь уместна TakProsto.AI

Когда у вас уже есть гипотеза, сценарии и черновые требования, следующий логичный шаг — быстро превратить это в работающий MVP. В TakProsto.AI это можно делать в формате чата: описываете пользовательские потоки и критерии приёмки — и собираете веб-приложение (React), бэкенд (Go + PostgreSQL) или мобильный клиент (Flutter) без ручной сборки «с нуля».

Полезная связка для старта: сначала вы прогоняете идеи и артефакты из этой статьи (CJM, user stories, DoD), а затем в TakProsto.AI включаете planning mode, чтобы платформа уточнила требования и предложила план реализации. Дальше — деплой, хостинг, снапшоты и откат, а при необходимости — экспорт исходников.

Пользовательский путь и точки измерения ценности

Чтобы не «проверять идею» абстрактно, зафиксируйте пользовательский путь (CJM) и заранее решите, где именно вы будете измерять ценность. ИИ здесь полезен как быстрый соавтор: он помогает собрать сценарии, найти типовые боли и предложить метрики — но финальные формулировки лучше сверить с реальными пользователями.

Ключевые потоки: где искать первую ценность

Начните с 3 потоков, которые чаще всего определяют судьбу продукта:

• Онбординг: как человек понимает, что делать дальше, и что нужно для старта.
• Первая ценность (time-to-value): момент, когда пользователь впервые говорит «о, это полезно».
• Повторное использование: что возвращает человека завтра/через неделю и какие триггеры это запускают.

Попросите ИИ описать каждый поток для 1–2 персон (например: «менеджер», «фрилансер») и предложить 2 версии: оптимистичную и «с ошибками/сомнениями».

CJM в простом формате: шаги → ожидания → боли → измерения

Удобный шаблон на одну страницу:

1. Шаг (что делает пользователь)
2. Ожидание (что он думает, что произойдёт)
3. Боль/риск (что может раздражать или ломать доверие)
4. Точка измерения (что мы считаем сигналом ценности)

Примеры точек измерения: завершение ключевого шага, время до первого результата, доля пользователей, которые вернулись, количество повторных действий в неделю.

Где чаще всего «ломается» опыт

Попросите ИИ найти узкие места по каждому шагу: лишние поля, неясные термины, отсутствие примера результата, страх «потерять данные», слишком ранняя регистрация, недоверие к обещаниям. Затем сформулируйте гипотезы улучшений в формате «если…, то…, потому что…».

Как превратить CJM в список задач для MVP

Переводите путь в задачи так: для каждой боли — минимальная правка, которая продвигает к первой ценности (подсказка, пример, дефолт, автозаполнение, один экран вместо трёх). Сгруппируйте задачи по потокам и отметьте:

• что влияет на time-to-value сильнее всего;
• что снижает риск недоверия (прозрачные условия, превью результата);
• что нужно для измерения (события, воронка, критерий «успешного шага»).

Так CJM превращается не в «карту ради карты», а в понятный бэклог MVP с измеримыми точками ценности.

Модель данных и контракты: ИИ как помощник аналитика

Когда идея уже кажется жизнеспособной, следующий шаг — быстро «приземлить» её в модель данных и контракты. Здесь ИИ полезен как черновой аналитик: он помогает собрать базовые сущности, не забыть ключевые поля, а также предложить события и API, которые потом проще обсуждать с командой и проверять на реальных сценариях.

Перечень сущностей и полей (черновик)

Попросите ИИ описать 5–8 основных сущностей и связи между ними. Для продукта с проверкой гипотез это часто выглядит так:

• Пользователь: id, email/телефон (опционально), роль, дата регистрации, источник (utm/ref), согласия.
• Проект: id, owner_id, название, статус, создан/обновлён.
• Документ (бриф/гипотеза/требования): id, project_id, тип, версия, автор, контент, теги.
• Событие: id, user_id, session_id, тип, timestamp, payload.

Важно: попросите ИИ отдельно отметить поля, которые «обязательны для MVP», и те, что можно отложить.

Событийная модель: что логировать

События нужны и для метрик, и для отладки. Минимальный набор: signup_completed, project_created, document_generated, document_edited, export_clicked, paywall_shown, payment_succeeded, плюс error_occurred с кодом/контекстом. Для каждого события ИИ может предложить payload: например, тип документа, время генерации, размер результата, модель/температура (если это важно).

Черновик API/контрактов

Попросите ИИ оформить ресурсы, методы, ошибки и примеры. Например:

POST /api/projects

201
{
  "id": "prj_123",
  "name": "MVP идея",
  "status": "active"
}

400
{ "error": { "code": "VALIDATION_ERROR", "message": "name is required" } }

Полезно сразу попросить: какие поля возвращать всегда, какие — только по запросу, и как версионировать контракт.

Риски данных: минимизация и хранение

Пусть ИИ составит список персональных данных и обоснование, зачем каждое поле нужно. Часто можно хранить меньше: вместо полного текста пользовательских вводов — хэш/короткие выдержки, вместо IP — агрегированную географию.

Отдельно зафиксируйте сроки хранения (например, события — 30–90 дней), политику удаления по запросу и запрет на логирование секретов (токены, пароли, содержимое приватных документов). Это заранее снижает риск перед запуском MVP.

Эксперименты без ручного кода: как быстро проверить спрос

Главная цель ранних экспериментов — получить сигнал о спросе и ценности, не тратя недели на программирование. ИИ помогает быстрее собрать правдоподобный «фасад» продукта и подготовить материалы для теста.

Выбор подхода: что именно «подделываем»

Есть несколько практичных вариантов, которые можно комбинировать:

• Моковые данные: ИИ генерирует реалистичные примеры (профили, карточки, отчёты), чтобы показать результат «как будто сервис уже работает».
• Заглушки: вместо сложной логики — заранее подготовленные ответы/сценарии; ИИ поможет сделать их вариативными и последовательными.
• Симуляция: имитируете работу системы через таблицу/форму/чат, а ИИ помогает с правилами и текстами.
• Быстрые интеграции: связываете готовые инструменты (формы, почта, CRM, платежи) и используете ИИ для текстов, FAQ и автоответов.

Список быстрых экспериментов

• Лендинг с одним обещанием ценности и кнопкой «Запросить доступ».
• Демо-страница/видео с показом ключевого результата (до/после).
• Тестовый чат: пользователь описывает задачу, а вы (или ИИ по шаблону) выдаёте результат.
• Ручной сервис “за кулисами”: пользователь думает, что это автоматизация, но часть работы делаете вручную — чтобы проверить готовность платить.

Шаблон плана эксперимента

1. Гипотеза: что именно должно оказаться правдой.
2. Аудитория: кто и в каком контексте испытывает проблему.
3. Метод: лендинг/интервью/чат/ручная услуга.
4. Метрика: измеримое действие (заявка, оплата, повторное использование).
5. Срок: короткий и фиксированный (например, 5–7 дней).

Как отличать качественные сигналы от «шума»

Сильные сигналы — это действия с ценой: деньги, время, переданные данные, готовность созвониться, повторное обращение. Слабые — лайки, «классная идея», случайные клики без продолжения. ИИ поможет сформулировать метрики и вопросы так, чтобы вы измеряли поведение, а не комплименты.

Оценка рисков и приоритизация фич для MVP

Когда идеи уже собраны и наброски MVP понятны, следующая ошибка — «тащить всё в первую версию». ИИ полезен не тем, что решает за вас, а тем, что быстро раскладывает неопределённость по полкам и помогает спорить предметно.

Риски, которые стоит проверить до планирования

Попросите ИИ составить карту рисков по четырём группам и сразу добавить варианты проверки:

• Технические: недоступные API, нестабильные интеграции, производительность, ограничения платформ.
• Продуктовые: нет боли, неясный сегмент, слабая готовность платить, низкая удерживаемость.
• Юридические: персональные данные, права на контент, лицензии, требования к хранению.
• Репутационные: ошибки рекомендаций, токсичный контент, «обман ожиданий» в маркетинге.

Пример промпта: «Составь таблицу рисков для MVP: риск → вероятность/влияние → как заметить рано → быстрый тест за 1–2 дня → план “что делаем, если случилось”».

Оценка сложности без самообмана

Попросите ИИ прикинуть зависимости, интеграции, узкие места и неопределённости. Важно: финальную оценку делаете вы — ИИ часто недооценивает “склейку” систем и организационные задержки.

Полезная формулировка: «Разбей фичу на шаги, отметь внешние зависимости, что может заблокировать релиз, и где нужны решения заранее (данные/безопасность/доступы)».

Приоритизация: ИИ как калькулятор, вы — редактор

Используйте RICE/ICE или MoSCoW, но просите ИИ обосновывать оценки и показывать допущения.

• RICE/ICE — когда есть гипотезы метрик (охват, влияние, уверенность, усилия).
• MoSCoW — когда нужно жёстко отделить Must от Should/Could.

Дорожная карта MVP на 2–4 недели и критерии «готово»

Соберите план в 2–3 итерации: неделя 1 — “скелет”, неделя 2 — “ценность”, неделя 3–4 — “качество и запуск”. Для каждой фичи попросите ИИ сформулировать Definition of Done: что пользователь может сделать, какие события трекаются, какие ошибки обработаны, какие юридические/репутационные ограничения учтены.

Главное правило: если нельзя измерить ценность и безопасно показать пользователю — это ещё не MVP.

Подготовка к разработке: тесты, безопасность, ясные требования

Когда гипотеза уже проверена прототипом или экспериментом, важно превратить результаты в понятный «пакет» для разработки. ИИ помогает структурировать требования, найти дырки в логике и заранее собрать материалы для команды.

Качество требований: быстрый чек-лист

Попросите ИИ прогнать ваши требования через проверку на неоднозначности и конфликты. Хороший промпт: «Найди двусмысленные формулировки, скрытые допущения, противоречия между правилами, недостающие исключения; предложи уточняющие вопросы для бизнеса и примеры корректных формулировок».

В ответе удобно получить:

• список спорных мест (с цитатами из требований);
• варианты точных формулировок («что именно считаем успешной оплатой», «когда показываем ошибку»);
• вопросы, которые нужно закрыть до оценки задач.

Тестирование: тест-кейсы и граничные условия

ИИ хорошо генерирует набор проверок по пользовательским сценариям и правилам. Попросите: позитивные сценарии, негативные проверки, граничные значения, проверки ролей и прав. Отдельно полезно запросить «минимальный набор smoke-тестов для релиза» и «тесты на регресс ключевых потоков». Результат можно сразу переносить в backlog как задачи QA.

Безопасность: базовые угрозы и меры

Даже для MVP стоит сделать короткий threat checklist. Попросите ИИ перечислить угрозы и минимальные контрмеры: аутентификация, разграничение прав доступа, лимиты (rate limiting), защита от перебора, журналирование, правила хранения токенов. Затем вручную подтвердите решения и ограничения.

Пакет для команды: PRD, backlog, макеты, метрики

Соберите один набор артефактов: PRD (цель, аудитория, ограничения, out-of-scope), backlog с приоритетами и критериями приёмки, ссылки на макеты/прототип, и метрики (события, воронка, критерии успеха). ИИ может оформить это в едином шаблоне, чтобы команда начала оценку без «додумывания» требований.

Если вы собираете MVP в TakProsto.AI, этот пакет особенно полезен: сценарии и DoD можно буквально перенести в чат как спецификацию. Плюс платформа работает на инфраструктуре в России, использует локализованные и open-source LLM-модели, а также поддерживает деплой/хостинг, кастомные домены, снапшоты и откат — удобно для быстрых итераций без долгой настройки пайплайнов.

Чек-лист и типовые ошибки при использовании ИИ для идей

ИИ ускоряет подготовку, но не заменяет проверку реальностью. Ниже — быстрый чек-лист, который помогает не утонуть в «красивых» ответах модели и выйти на факты.

Минимальный рабочий набор артефактов (перед любым программированием)

Проверьте, что у вас есть хотя бы:

• Гипотеза: для кого, какая боль, почему сейчас, чем лучше альтернатив.
• Критерии успеха: метрика, порог, срок (например, 20% конверсии в заявку за 7 дней).
• 3–7 user stories с понятным входом/выходом и исключениями.
• Черновой прототип (вайрфрейм/кликабельный) с одним главным сценарием.
• Модель данных уровня «таблицы и поля» + ключевые ограничения.

Типовые ошибки

1. Слепо доверять ИИ: модель уверенно «выдумывает» цифры рынка, UX-паттерны и юридические нюансы.

2. «Перепридумывать» рынок: вместо проверки боли вы создаёте новую категорию, которую никто не просил.

3. Игнорировать пользователей: нет интервью/переписки/наблюдений — значит, нет данных.

4. Путать артефакты с результатом: прототип и требования — это не подтверждённый спрос.

Практика на неделю (мини-план)

• День 1: сформулируйте гипотезу и 2–3 альтернативы; выпишите допущения.
• День 2: с ИИ подготовьте вопросы для интервью и проведите 5 коротких разговоров.

Что дальше

Если метрики и сигналы совпали с критериями успеха — переходите к минимальной реализации: одна ценность, один поток, измерение с первого дня. Держите метрики рядом с задачами и возвращайтесь к этому чек-листу перед расширением MVP.

Смотрите также: /blog/kak-pisat-prompty и /blog/eksperimenty-bez-koda.