Как ИИ превращает расплывчатые идеи в экраны, логику и потоки

Что на самом деле означают «экраны, логика и потоки»

Когда говорят «превратить идею в экраны, логику и потоки», имеют в виду три связанные подхода, которые делают план продукта осязаемым.

Экраны: что видит пользователь

Экраны — это страницы или представления, с которыми взаимодействует пользователь: страница регистрации, дашборд, страница настроек, форма «создать задачу». Экран — не только заголовок: он включает то, что на нём (поля, кнопки, сообщения) и зачем он нужен (намерение пользователя на этом экране).

Потоки: путь к цели

Потоки описывают, как пользователь перемещается между экранами, чтобы что-то сделать. Представьте поток как маршрут: что происходит сначала, что дальше и где пользователь оказывается. Поток обычно включает «happy path» (всё прошло гладко) и варианты (забыл пароль, состояние ошибки, вернувшийся пользователь и т. д.).

Логика: правила, решения и поведение системы

Логика — это всё, что система решает или применяет за кулисами (и часто объясняет на экране):

• Правила (требования к паролю, лимиты плана)
• Решения (направить пользователя на онбординг или пропустить)
• Состояния (вышел из системы vs вошёл в систему, триал vs платный)
• Крайние случаи (дубликат email, плохое соединение, пустые данные)

Как они сочетаются в плане продукта

Практичный план продукта связывает все три слоя:

• Экраны задают строительные блоки.
• Потоки показывают, как эти блоки соединяются для достижения целей пользователя.
• Логика определяет, что разрешено, что меняется при условиях и что видит пользователь, когда что-то идёт не так.

ИИ полезен здесь, потому что может взять беспорядочные заметки (фичи, желания, ограничения) и предложить первый вариант этих трёх слоёв — вы можете реагировать, исправлять и уточнять.

Маленький пример: регистрация → онбординг → первая задача

Представьте простое приложение для задач:

• Экраны: Регистрация, Подтверждение email, Вопросы онбординга, Создать первую задачу, Список задач.
• Поток (happy path): Регистрация → Подтверждение email → Онбординг → Создать первую задачу → Список задач.
• Логика: Если email уже используется, показать «аккаунт существует» с опцией входа; если подтверждение пропущено, ограничить доступ; если онбординг не завершён — напоминать позже; после создания первой задачи показывать состояние подтверждения, затем Список задач.

В этом ядро смысла: что видят пользователи, как они двигаются и какие правила управляют опытом.

Почему сырые идеи часто застревают, прежде чем превратиться в план

Сырые идеи продукта редко приходят в виде аккуратного документа. Они появляются как разрозненные фрагменты: заметки в телефоне, длинные чаты, итоги встречи, быстрые наброски на бумаге, голосовые заметки, тикеты поддержки и «ещё одна мысль» прямо перед дедлайном. Каждый кусочек может быть ценен, но вместе их сложно превратить в ясный план.

Беспорядочный «середняк»: дубликаты, противоречия и пробелы

Когда вы собираете всё в одном месте, вы видите паттерны — и проблемы:

• Одна и та же идея описана пятью разными способами ("добавить сохранённые", "wishlist", "избранное", "закладки").
• Требования конфликтуют ("оплата гостем" vs "вход обязателен для безопасности").
• Отсутствуют ключевые шаги ("что после неудачной оплаты?" "где пользователь видит прошлые счета?").

Эти проблемы не означают, что команда ошибается. Это нормально, когда ввод поступает от разных людей, в разное время, с разными предположениями.

Нечёткие цели создают запутанные потоки

Идеи застревают, когда «почему» неясно. Если цель размыта ("улучшить онбординг"), поток превращается в мешанину экранов: лишние шаги, опциональные ответвления и неясные точки принятия решений.

Сравните с целью «помочь новым пользователям подключить аккаунт и выполнить одно действие за 2 минуты». Тогда команда может оценивать каждый шаг: помогает ли он достичь результата, или это шум?

Без ясных целей команды спорят об экранах вместо результатов — и потоки усложняются, пытаясь удовлетворить сразу несколько задач.

Скрытые издержки: переработка позже

Когда структуры не хватает, решения откладываются. Сначала это кажется быстрым ("разберёмся в дизайне"), но боль обычно смещается вниз по процессу:

Дизайнер делает вайрфреймы, которые показывают упущенные состояния. Разработчики спрашивают про крайние случаи. QA находит противоречия. Заинтересованные стороны не сходятся во мнении, что именно должно делать фича. Затем все возвращаются назад — переписывают логику, переделывают экраны, заново тестируют.

Переработка дорога, потому что многие элементы уже связаны.

«Больше идей» не равно «организованные идеи»

Мозговой штурм даёт объём. Планирование требует формы.

Организованные идеи имеют:

• чёткую цель и критерии успеха
• небольшой набор пользовательских задач
• согласованный словарь (один термин на понятие)
• явные шаги, решения и результаты

ИИ особенно полезен в этой «застревшей» точке — не для генерации ещё идей, а чтобы превратить кучку входных данных в структурированный стартовый план.

Как ИИ захватывает, чистит и группирует ваши входные данные

Большинство ранних продуктовых заметок — смесь половинчатых предложений, скриншотов, голосовых записей и мыслей «не забудь», разбросанных по инструментам. ИИ полезен тем, что может превратить этот хаос в то, что можно обсудить.

Шаг 1: суммировать и нормализовать беспорядочные заметки

Сначала ИИ может сжать сырые данные в понятные, согласованные bullets, не меняя намерение. Обычно он:

• переписывает сокращения в полные предложения (например, "add save later" → "Пользователи могут сохранять элементы для позднего просмотра")
• стандартизирует термины (например, "client/customer/user" → выбрать один и применить везде)
• отделяет заполнители от решений, вопросов и требований

Эта чистка важна: вы не сможете сгруппировать идеи, если они записаны в десяти разных стилях.

Шаг 2: кластеризовать идеи в именованные группы

Далее ИИ может сгруппировать похожие заметки в темы. Представьте, что он автоматически сортирует стикеры на стене — а затем предлагает ярлыки для каждой кучи.

Например, он может создать кластеры «Онбординг», «Поиск и фильтры», «Уведомления» или «Биллинг», исходя из повторяющихся намерений и общей лексики. Хорошая кластеризация также подчеркивает отношения ("эти элементы влияют на checkout"), а не просто совпадение ключевых слов.

Шаг 3: обнаруживать дубликаты и почти-дубликаты

В мозговом штурме одна и та же требование часто появляется несколько раз в разной формулировке. ИИ может пометить:

• точные дубликаты (копипасты)
• почти-дубликаты (та же идея, разная формулировка)
• пересекающуюся область ("email alerts" vs "notification settings")

Вместо удаления чего-то, сохраняйте оригинальные формулировки и предлагайте объединённую версию, чтобы вы могли выбрать, что точнее.

Шаг 4: извлечь ключевые сущности для повторного использования

Для подготовки к экранам и потокам ИИ может выделить сущности, такие как:

• пользователи и роли (админ, гость, покупатель)
• действия (создать, одобрить, экспортировать)
• экраны (настройки, профиль, корзина)
• поля данных (email, адрес, тип плана)

Человеческая проверка всё ещё нужна

Кластеризация — это отправная точка, а не окончательное решение. Нужно проверить названия групп, подтвердить что входит/не входит в объём и исправить неправильные объединения — одна неверная догадка может отразиться на экранах и потоках позже.

От кластеров к начальному экранному плану (информационная архитектура)

После того как идеи сгруппированы (например: «поиск контента», «сохранение», «аккаунт», «платежи»), следующий шаг — превратить эти кластеры в первичный план продукта. Это информационная архитектура (IA): практический набросок того, что где находится и как люди перемещаются.

Превратите кластеры в разделы приложения

ИИ может взять каждый кластер и предложить небольшой набор верхнеуровневых разделов, понятных пользователю — часто это то, что вы видите в таб-баре или главном меню. Например, кластер «discover» может стать Home или Explore, а «identity + preferences» — Profile.

Цель не в идеале; цель — выбрать стабильные «бакеты», которые снижают путаницу и упрощают дальнейшую работу над потоками.

Создайте первоначальную инвентаризацию экранов

На основе этих разделов ИИ может сгенерировать список экранов простым языком. Обычно вы получите:

• Ключевые экраны (например, лента Home, результаты поиска, страница товара, профиль)
• Поддерживающие экраны (Фильтры, Уведомления, Сохранённые)
• Утилитные экраны (Вход, Забыл пароль, Запросы разрешений)

Этот список полезен тем, что выявляет объём заранее: вы видите, что входит в продукт, прежде чем кто-то начнёт рисовать вайрфреймы.

Предложить структуру навигации (по-человечески)

ИИ может также предложить, как навигация может работать, не углубляясь в дизайн:

• Вкладки для частых мест (Home, Search, Saved, Profile)
• Меню для реже используемых пунктов (Settings, Help, Legal)
• Глубокие ссылки для прямого входа (открытие конкретного элемента из письма)

Вы оцениваете эти предложения, исходя из приоритетов пользователей, а не модных UI-трендов.

Выявлять отсутствующие экраны заранее

ИИ может пометить экраны, которые команды часто забывают: пустые состояния (ничего не найдено, ничего не сохранено), состояния ошибок (офлайн, ошибка платежа), Настройки, Помощь/Поддержка и экраны подтверждения.

Делайте итеративно

Начните широко: выберите небольшое количество разделов и короткий список экранов. Затем уточняйте границы — разделите «Home» на «Home» и «Explore», или перенесите «Уведомления» в профиль — пока карта не начнёт совпадать с ожиданиями пользователей и целями продукта.

Как ИИ предлагает пользовательские потоки на основе целей и задач

Полезный пользовательский поток начинается с намерения, а не с экранов. Если вы даёте ИИ смешанный мозговой штурм, попросите его сначала извлечь цели пользователя — что человек пытается достичь — и задачи, которые он выполнит. Это переведёт разговор с «что нам строить?» на «что должно произойти, чтобы пользователь добился успеха?».

1) Начните с целей, затем выберите один поток

Попросите ИИ перечислить топ-3–5 целей для конкретного типа пользователя (новый, вернувшийся, админ и т. п.). Затем выберите одну цель и запросите узконаправленный поток (один результат, один контекст). Это предотвращает «всё и сразу» потоки, которые никто не сможет реализовать.

2) Сгенерируйте явный happy path

Попросите ИИ выдать happy path пошагово: самую простую последовательность, где всё идёт правильно. Результат должен читаться как история с пронумерованными шагами (например, "Пользователь выбирает тариф → вводит платёжные данные → подтверждает → видит экран успеха").

3) Добавьте ветви, где реальность вмешивается

Когда happy path стабилен, добавьте ветвления для распространённых альтернатив:

• Пропуск (онбординг, опциональные шаги)
• Редактирование (изменить данные перед подтверждением)
• Отмена (выйти на середине)\n- Повтор (неуспешный платёж, слабое соединение)

Попросите пометить, какие шаги — выбор пользователя (кнопки, селекты) и какие — автоматические (валидация, сохранение, синхрон). Это помогает понять, что требует UI, что — сообщения, а что — фоновой логики.

4) Переведите в описание диаграммы, которым можно поделиться

Наконец, конвертируйте поток в простое описание диаграммы, которое команда сможет вставить в доки или тикеты:

Start: Goal selected
1. Screen: Choose option
2. Screen: Enter details
3. System: Validate
   - If invalid -> Screen: Error + Fix
4. Screen: Review & Confirm
5. System: Submit
   - If fail -> Screen: Retry / Cancel
6. Screen: Success
End

Это выравнивает обсуждения до того, как кто-то откроет Figma или начнёт писать требования.

Превращение потоков в ясную логику: правила, состояния и крайние случаи

Пользовательский поток показывает куда можно пойти. Логика объясняет почему туда можно (или нельзя) идти и что продукт должен делать, когда что-то идёт не так. Часто команды теряют время именно здесь: потоки кажутся «готовыми», но решения, состояния и обработка ошибок остаются неявными.

ИИ полезен тем, что может превратить визуальный или письменный поток в простую «логическую прослойку» понятную нетехническим заинтересованным лицам, до дизайна и разработки.

Перевод шагов в правила и проверки прав

Начните с переформулирования каждого шага в набор if/then правил и проверок прав. Цель — ясность, а не полнота.

Примеры ключевых решений, которые меняют поток:

• Вошёл vs не вошёл: если не вошёл — редирект на Вход; после успеха вернуть на исходный шаг.
• Роль/право доступа: если роль "viewer" — скрыть действия редактирования; если "admin" — разрешить правки и утверждения.
• Право на действие: если аккаунт просрочен — блокировать checkout и показывать экран биллинга.

Когда ИИ формулирует правила, помечайте их удобными для людей именами (например, "R3: Требуется вход для сохранения"). Так обсуждать проще.

Определите состояния: загрузка, пусто, ошибка (и «успех»)

Каждый экран в потоке должен иметь явные состояния. Попросите чеклист для каждого экрана:

• Загрузка: что видит пользователь, отключены ли действия и что считается «загрузилось».
• Пусто: что значит «нет данных» и какое главное следующее действие.
• Ошибка: тон сообщения, поведение повтора и блокирующие/неблокирующие ошибки.

Зафиксируйте требования к данным рано

Потоки становятся реальными, когда вы указываете данные. ИИ может создать начальный список:

• Что должно сохраняться (черновик vs финал) и где (устройство, сервер, оба)
• Что должно валидироваться (форматы, обязательные поля, уникальность)
• Что должно синхронизироваться и как решать конфликты

Сделайте крайние случаи явными (без паники)

Перечислите «нелёгкие пути» простым языком:

• Оффлайн, тайм-ауты, повторы
• Дубликатные отправки (double taps), заметки по идемпотентности
• Неверный ввод, просроченные ссылки, устаревшие сессии

Чтобы логика была читабельной для нетехнических участников, форматируйте как короткие «Решение + Результат» и избегайте жаргона. Если нужен лёгкий шаблон, используйте одну и ту же структуру для фичей — так проверки станут предсказуемыми (см. /blog/prompt-templates-for-flows).

Как сохранять согласованность экранов: компоненты, паттерны и тексты

Когда у вас есть черновая карта экранов и несколько потоков, риск в том, что «каждый экран выглядит как придуман с нуля». ИИ может выступать проверяющим на согласованность: он заметит, где одно и то же действие имеет три названия, где похожие экраны используют разные компоновки или где микрокопия меняет тон.

Переиспользуемые компоненты по назначению

Предложите небольшой набор компонентов на основе повторяющихся паттернов в потоках. Вместо дизайна под каждый экран — стандартизируйте блоки:

• Кнопки: primary vs secondary vs destructive (например, "Сохранить", "Отменить", "Удалить аккаунт").
• Карточки/элементы списка: одинаковая структура для заголовков, метаданных, статуса и действий.
• Формы: размещение меток, маркеры обязательности, inline-валидация и подсказки.
• Пустые состояния: что показывать при отсутствии данных и явный следующий шаг.

Это ускоряет работу над вайрфреймами и снижает баги логики, поскольку один компонент может переиспользовать одни и те же правила.

Согласованное именование экранов и действий

Нормализуйте словарь в простую систему именования:

• Названия экранов: Глагол + Объект ("Создать проект", "Редактировать профиль", "Проверить заказ").
• Действия: один предпочтительный термин ("Войти" vs "Sign in") — использовать везде.

Составьте глоссарий и отметьте несоответствия между экранами и потоками.

Микрокопия, которая поддерживает поток

Даже на раннем этапе набросайте базовую микрокопию:

• Подписи и подсказки ("Пароль должен быть не менее 12 символов").
• Сообщения об ошибках с объяснением и инструкцией ("Карта отклонена — попробуйте другой способ оплаты").
• Подтверждения и статусы успеха ("Проект создан. Пригласить коллег?").

Напоминания по доступности и бренду

Прикрепляйте напоминания к каждому компоненту: состояния фокуса клавиатуры, понятный язык и требования к контрасту. Также отмечайте, где паттерны должны соответствовать существующим бренд-гайдлайнам (терминология, тон, иерархия кнопок), чтобы новые экраны не уходили от того, к чему привыкли пользователи.

Сотрудничество и итерации: как использовать ИИ, не теряя выравнивания

ИИ ускоряет сотрудничество, только если все смотрят на одну «текущую правду». Цель — не дать модели уйти вперед, а использовать её как структурного редактора, который сохраняет читаемость плана по мере того, как в него вносят правки.

Подготовьте один и тот же план для разных аудиторий

Начните с одного мастер-документа, затем генерируйте представления для групп, не меняя основного набора решений:

• Краткое резюме для руководства: проблема, целевой пользователь, ожидаемые результаты, ключевые риски, временные допущения.
• План для команды: карта экранов, основные потоки, правила логики, открытые вопросы, зависимости.
• Примечания для передачи дизайну/разработке: состояния, крайние случаи, API-предположения, требования к контенту.

Ссылайтесь на конкретные разделы (например, "На основе 'Flow A' и 'Rules' ниже напиши exec summary"), чтобы выходы оставались привязанными.

Превращайте фидбек в action items — и лог решений

Когда обратная связь приходит в хаотичной форме (Slack, заметки встреч), вставьте её и попросите ИИ выдать:

• список action items (владелец, срок, затронутые экраны/потоки)
• лог решений (решение, аргументация, дата, кто согласовал)
• список открытых вопросов для следующей итерации

Это сокращает классическую проблему "обсудили, но ничего не изменилось".

Версионирование: что изменилось и почему

Каждая итерация должна содержать короткий changelog. Сгенерируйте сводку в стиле diff:

• Что изменилось: экраны добавлены/удалены, шаги переставлены, новые правила или ограничения
• Почему: обратная связь пользователей, бизнес-требование, техническое ограничение
• Влияние: какие потоки или экраны требуют повторного просмотра

Контрольные точки, чтобы не допустить дрейфа ИИ

Установите явные контрольные точки, где люди утверждают направление: после карты экранов, после основных потоков, после логики/крайних случаев. Между контрольными точками инструктируйте ИИ только предлагать, а не финализировать.

Публикуйте единый источник правды

Размещайте мастер-док в одном месте (например, /docs/product-brief-v1) и делайте ссылки из задач на этот документ. Считайте варианты, сгенерированные ИИ, как "представления", а мастер — как ориентиp.

Как валидировать потоки до дизайна и разработки

Валидация — это момент, когда «красивые схемы» превращаются в то, чему можно доверять. Прежде чем открывать Figma или начинать сборку, протестируйте поток так, как это сделают реальные пользователи.

1) Сгенерируйте быстрые сценарии (3–5 реалистичных задач)

Создайте короткие правдоподобные задания, соответствующие целям и аудитории (включая один «запутанный» кейс). Например:

• "Вернувшийся пользователь обновляет адрес доставки прямо перед оплатой."
• "Новый пользователь пытается выполнить ту же задачу без сохранённых данных."
• "Пользователь ошибается (неправильный код, пропущенное поле) и пытается снова."

Прогони каждый сценарий по предлагаемому потоку шаг за шагом. Если вы не можете объяснить, что происходит, не догадываясь — поток не готов.

2) Используйте чеклист по каждому экрану (входы, выходы, ошибки)

Составьте чеклист для каждого экрана в потоке:

• Входы: что пользователь может ввести/выбрать/загрузить
• Выходы: что система показывает/меняет/сохраняет
• Состояния системы: загрузка, пусто, успех, частичный успех
• Ошибки: валидация, сетевые сбои, проблемы с правами

Это выявляет отсутствующие требования до этапа QA.

3) Найдите тупики и неясные решения

Просканируйте поток на предмет:

• экранов без следующего шага
• решений без критериев (например, "если доступен" — что значит доступен?)
• переходов без подтверждения, обратной связи или возможности восстановления

4) Сверьте с целью: меньше шагов, меньше сюрпризов

Предложите "самый короткий путь" и сравните с текущим потоком. Если нужны дополнительные шаги — объясните, зачем они и какой риск снижают.

5) Подготовьте вопросы для интервью и обзоров

Сформируйте целевые вопросы вроде:

• "Где бы вы ожидали найти X?"
• "Что вы сделаете, если увидите эту ошибку?"
• "Какая информация вам нужна перед продолжением?"

Добавьте эти вопросы в документ для обзора или в секцию подсказок по шаблонам на /blog/prompt-templates-turning-brainstorms-into-screens-and-flows.

Шаблоны промптов: превращаем мозговой штурм в экраны и потоки

Хороший промпт — это не про хитрость, а про передачу ИИ того же контекста, который вы дали бы товарищу: что известно, что нет и какие решения нужны.

Шаблон 1: Чистое резюме + единый словарь

Используйте, когда есть беспорядочные заметки с воркшопа, звонка или доски.

You are my product analyst.
Input notes (raw):
[PASTE NOTES]

Task:
1) Rewrite as a clean, structured summary in plain English.
2) Extract key terms and define them (e.g., “account”, “workspace”, “project”).
3) List any contradictions or duplicates.

Constraints:
- Platform: [iOS/Android/Web]
- Timeline: [date or weeks]
- Must-haves: [list]
- Non-goals: [list]
Output format: headings + short bullets.

Шаблон 2: Кластеризовать идеи в темы (с пометкой предположений)

Это конвертирует "всё, что мы сказали" в корзины, которые можно превратить в экраны.

Cluster the items below into 5–8 themes.
For each theme: name it, include the items, and propose a goal statement.

Important:
- If you infer anything, put it under “Assumptions (AI)” and label each A1, A2...
- Also output "Open Questions" we must answer to confirm/deny assumptions.

Items:
[PASTE LIST]

Шаблон 3: Черновая карта экранов + потоки (несколько опций)

Попросите минимум два уровня, чтобы стейкхолдеры могли выбрать степень сложности.

Based on these themes and goals:
[PASTE THEMES/GOALS]

Create:
1) An initial screen list grouped by area (IA draft).
2) Two user flow options:
   - Option A: simplest viable flow
   - Option B: advanced flow with power-user paths
3) For each option: entry points, success end state, and failure/edge paths.
4) Output an "Open Questions" list for the next meeting.

Constraints:
Platform: [ ]
Must-haves: [ ]
Compliance/permissions: [ ]

Если вы регулярно используете одни и те же шаблоны, команда начнёт готовить входы в согласованном формате — и выходы ИИ будет проще сравнивать и итерировать.

Где подходит платформа вроде Koder.ai

Если ваша конечная цель — не только планирование, но и доставка, полезно связать артефакты (экраны, потоки и логику) с реализацией. Koder.ai — это платформа vibe-coding, которая может взять структурированный план и помочь перейти от «черновых потоков» к рабочим веб-, серверным или мобильным приложениям через чат — особенно если вы сначала рассматриваете выход ИИ как проверяемый спецификатор, а затем генерируете инкрементально. Такие функции, как режим планирования, snapshots и откат, полезны при итерации потоков и логики, когда важно сохранять историю изменений.

Ограничения и лучшие практики: как не потерять контроль

ИИ отлично ускоряет структуру — превращает беспорядочные заметки в черновые экраны, правила и потоки. Но он также с уверенностью подставит недостающие данные, если информации не хватает. Самая безопасная установка проста: ИИ предлагает, команда решает.

Знайте типичные риски

Большинство проблем происходит из скрытых предположений. ИИ может:

• сделать выводы о целях пользователя, которые не были заявлены, или пропустить важные крайние случаи
• отражать сдвинутые вводные (например, по умолчанию смотреть с точки зрения «продвинутого пользователя» и игнорировать доступность)
• упрощать реальные ограничения (юридические, ценообразование, права доступа, доступность данных), создавая «красивые» потоки, которые нельзя реализовать

Рассматривайте каждый вывод как гипотезу — особенно утверждения вида "Пользователи будут…" или "Система должна…".

Обращайтесь с приватностью и чувствительными данными

При мозговом штурме с ИИ не вставляйте:

• имена клиентов, emails, телефоны, адреса, ID аккаунтов
• внутренние финансы, контракты, несделанные анонсы
• протоколы поддержки или записи звонков, если это не одобрено

Вместо этого обезличьте и суммируйте ("Пользователь A", "Enterprise клиент", "сценарий возврата") и храните чувствительный контекст в командных доках.

Сохраняйте человеческую ответственность (и единый источник правды)

Назначьте явного владельца за поток и логику (обычно PM или дизайнер). Используйте черновики от ИИ, чтобы ускорить написание, но храните решения в каноническом месте (PRD, спецификация или система тикетов). При желании делайте ссылки относительными, например /blog/flow-walkthrough-checklist.

Введите quality gates перед продвижением

Лёгкий чеклист предотвращает "красиво, но неверно":

1. Проверка требований: явны ли цели, ограничения и участники?
2. Прогон потока: может ли кто-то пройти каждый путь без догадок?
3. Проверка копирайта: совпадают ли ярлыки с языком продукта и уменьшают ли неоднозначность?

Определите критерии успеха для вывода ИИ

Хороший AI-ассистированный поток — это:

• Понятный: другой человек может пересказать его вам.
• Тестируемый: по нему можно написать acceptance criteria.
• Лёгкий для передачи: меньше разрывов между продуктом, дизайном и инженерией.

Если он этим не отвечает — переформулируйте промпт, используя ваши правки как новый вход.