Практические рабочие процессы для разработчиков: как использовать ИИ для исследований, спецификаций, набросков UX, прототипов и проверок рисков — чтобы валидировать идеи до начала ручного программирования.
Исследование идей «AI‑first» не означает пропуск мышления или валидации. Это значит использовать ИИ как вашего партнёра для ранних исследований и набросков, чтобы тестировать допущения, сужать объём и решать, заслуживает ли идея инженерного времени.
Вы по‑прежнему выполняете реальную работу: проясняете проблему, определяете, для кого она, и проверяете, стоит ли решать эту боль. Разница в том, что вы откладываете кастомную реализацию до тех пор, пока не снизите неопределённость.
На практике вы всё ещё можете создавать артефакты — документы, user stories, тест‑планы, кликабельные прототипы, даже небольшие одноразовые скрипты — но избегаете встраивания в продакшен‑кодовую базу, пока не появятся более веские доказательства.
ИИ особенно эффективен на быстром и хаотичном раннем этапе:
Речь не о том, чтобы принимать выводы ИИ без критики; цель — быстро перейти от пустой страницы к редактируемому материалу.
ИИ может создавать ложную уверенность — уверенно звучащие утверждения о рынке, конкурентах или потребностях пользователей без доказательств. Он также склонен к обобщённым ответам, если вы не дадите конкретные ограничения, контекст и примеры. Относитесь к выводам как к гипотезам, а не как к фактам.
При правильном применении подход AI‑first приносит:
Прежде чем просить ИИ генерировать концепции, экраны или планы исследований, определите что вы решаете и что вы считаете верным. Чёткое заявление о проблеме не даёт дальнейшему исследованию с помощью ИИ размываться в сторону «крутых фич», которые не важны.
Определите целевого пользователя и его job‑to‑be‑done в одном предложении. Держите формулировку достаточно конкретной, чтобы кто‑то мог сказать «да, это про меня» или «нет».
Формат примера:
Для [целевой пользователь], который [ситуация/ограничение], помогите им [задача] чтобы они могли [желаемый результат].
Если вы не можете написать это предложение, у вас пока не продуктовая идея — у вас тема.
Выберите небольшой набор метрик, которые скажут, стоит ли решать проблему:
Привяжите каждую метрику к базовой линии (текущий процесс) и целевому улучшению.
Допущения — это ваш самый быстрый путь к валидации. Запишите их в виде тестируемых утверждений:
Ограничения мешают ИИ предлагать решения, которые вы не можете реализовать:
Когда всё это записано, следующие подсказки к ИИ могут ссылаться на эти ограничения напрямую, давая согласованные, тестируемые и реалистичные результаты.
Customer discovery — это в основном умение слушать. ИИ помогает быстрее получать лучшие разговоры и делать заметки более полезными.
Попросите ИИ предложить несколько реалистичных персон для вашей проблемы (не «маркетинговые аватары», а люди с контекстом). Пусть он перечислит:
Затем жёстко редактируйте на реализм. Удалите всё, что звучит как стереотип или идеальный клиент. Цель — правдоподобная отправная точка для набора интервьюируемых и более умных вопросов.
Попросите ИИ подготовить компактный план интервью: вступление, 6–8 основных вопросов и закрытие. Держите вопросы ориентированными на текущее поведение:
Попросите ИИ добавить дополнительные вопросы, которые углубляют ответ (частота, стоимость, обходные пути, критерии выбора). Не продавайте идею на звонке — ваша задача учиться, а не продавать.
После каждого звонка вставьте заметки (или транскрипт при явном согласии) в ИИ и попросите:
Всегда удаляйте личные идентификаторы перед обработкой и храните оригинальные заметки безопасно.
Попросите ИИ конвертировать темы в краткий ранжированный список проблем. Ранжируйте по:
В итоге вы получите 2–4 проблемных заявления, которые достаточно конкретны для следующих тестов — без написания кода и домыслов о том, что важно пользователям.
Быстрый обзор конкурентов не о копировании фич, а о понимании того, что у пользователей уже есть, что их раздражает и где можно выиграть.
Попросите ИИ перечислить альтернативы в трёх корзинах:
Такой подход предотвращает туннельное видение. Часто сильнейший «конкурент» — это рабочий процесс, а не SaaS.
Попросите ИИ набросать таблицу, затем проверьте её, сверившись с 2–3 источниками на продукт (страницы цен, документация, отзывы). Держите её лёгкой:
| Option | Target user | Pricing model | Notable features | Common gaps/opportunities |
|---|---|---|---|---|
| Direct tool A | Solo creators | Subscription tiers | Templates, sharing | Limited collaboration, poor onboarding |
| Direct tool B | SMB teams | Per-seat | Permissions, integrations | Expensive at scale |
| Indirect tool C | Enterprises | Annual contract | Compliance, reporting | Slow setup, rigid UX |
| Manual alternative | Any | Time cost | Flexible, familiar | Error-prone, hard to track |
Используйте колонку «пробелы», чтобы находить углы дифференциации (скорость, простота, узкая ниша, лучшие настройки по умолчанию, лучшая интеграция с существующим стеком).
Попросите ИИ выделить «table stakes» и «nice‑to‑have». Затем создайте короткий список избегаемого (например, «не добавлять продвинутую аналитику в v1», «пропустить мульти‑рабочие пространства до подтверждения удержания»). Это защитит вас от раздувания MVP.
Сгенерируйте 3–5 вариантов позиционирования (по одному предложению каждый), например:
Покажите эти формулировки реальным пользователям через короткие звонки или простую лендинг‑страницу. Цель не в том, чтобы они согласились — а в том, чтобы стало ясно, какая фраза заставляет их сказать «Да, это прямо моя проблема».
Когда заявление о проблеме стало точным, следующий шаг — сгенерировать несколько способов её решения и выбрать самый маленький концепт, который может доказать ценность.
Попросите ИИ предложить 5–10 концептов решения одной и той же боли разными способами. Не ограничивайте подсказку приложениями и фичами. Включите не‑софтверные опции, например:
Это важно, потому что лучшая валидация часто происходит до любой постройки.
Для каждого концепта попросите ИИ перечислить:
Затем попросите предложить смягчающие меры и то, что нужно выяснить, чтобы снизить неопределённость.
Ранжируйте концепты по: скорости тестирования, ясности метрики успеха и усилию, требуемому от пользователя. Предпочитайте вариант, где пользователь испытывает выгоду за минуты, а не дни.
Полезная подсказка: «Какой концепт имеет самый короткий путь к правдоподобному до/после результату?»
Перед прототипированием запишите явный список, что вне области. Пример: «Нет интеграций, нет командных аккаунтов, нет панели аналитики, нет мобильного приложения.» Этот шаг не даст тесту превратиться в MVP.
Если нужен шаблон для оценки концептов, держите его простым и переиспользуемым.
Хорошая валидация — это не просто «интересно ли звучит идея?» — это «может ли кто‑то фактически выполнить задачу, не застряв?» ИИ полезен тем, что быстро генерирует несколько UX‑вариантов, позволяя тестировать понятность до разработки.
Начните с запроса нескольких потоков, а не одного. Вам нужен счастливый путь, онбординг и ключевые действия, которые доказывают ценность.
Простой шаблон подсказки:
You are a product designer. For an app that helps [target user] do [job], propose:
1) Onboarding flow (3–6 steps)
2) Happy path flow for the core task
3) 5 common failure points + how the UI should respond
Keep each step as: Screen name → user action → system response.
Просмотрите на предмет пропущенных шагов (разрешений, подтверждений, «с чего начать?») и попросите варианты (например, «create‑first» vs «import‑first»).
Вам не нужны пиксели, чтобы проверить структуру. Попросите описать вайрфреймы текстом с понятными секциями.
Для каждого экрана запросите:
Затем вставьте описания в инструмент дизайна или но‑код билдер как чертёж для кликабельного прототипа.
Микрокопия часто решает разницу между «я понял» и «я бросаю». Попросите ИИ написать:
Укажите желаемый тон (спокойный, прямой, дружелюбный) и уровень читабельности.
Создайте кликабельный прототип и проведите 5 коротких сессий. Дайте участникам задачи (не инструкции), например «Зарегистрируйтесь и создайте свой первый отчёт». Отслеживайте, где они колеблются, что неправильно понимают и что они ожидают дальше.
После каждого раунда попросите ИИ суммировать темы и предложить правки копии или компоновки — затем обновите прототип и протестируйте снова. Этот цикл часто выявляет UX‑блокеры задолго до того, как вы привлекли инженеров.
Полноценный документ требований может занять недели — и вам это не нужно для валидации идеи. Нужно облегчённое PRD, которое фиксирует «почему», «для кого» и «что» достаточно ясно, чтобы проверять допущения и принимать компромиссы.
Попросите ИИ сделать структурированный контур для редактирования, а не роман. Хорошая первая версия включает:
Практичная подсказка: «Сформируй одностраничный PRD для [идеи] с целями, персонами, областью, требованиями и не‑целями. Не более 500 слов и включи 5 измеримых метрик успеха.»
Вместо технических чеклистов попросите ИИ сформулировать критерии приёмки в виде сценариев, ориентированных на пользователя:
Эти сценарии одновременно служат тестовыми скриптами для прототипов и ранних интервью.
Попросите ИИ преобразовать PRD в эпики и user stories с простой приоритизацией (Must/Should/Could). Затем углубитесь: переведите требования в потребности API, заметки по модели данных и ограничения (безопасность, приватность, задержки, интеграции).
Пример желаемого вывода: «Epic: Настройка аккаунта → Stories: регистрация по email, OAuth, сброс пароля → API: POST /users, POST /sessions → Данные: User, Session → Ограничения: rate limiting, обработка PII, аудит‑логи.»
Перед прототипированием сделайте быструю проверку реализуемости, чтобы не строить неправильный тип демо. ИИ помогает быстро выявить неизвестные, но рассматривайте его как партнёра по мозговому штурму, а не источник истины.
Запишите вопросы, которые могут убить идею или изменить объём:
Запросите 2–4 архитектуры с их компромиссами. Например:
Пусть ИИ оценит, где концентрируются риски (лимиты, качество данных, prompt injection), а вы вручную подтвердите это по документации поставщиков и быстрым спайком.
Присвойте каждому основному компоненту банд усилий — S/M/L (аутентификация, инжест, поиск, вызовы моделей, аналитика). Спросите: «Какое одно допущение самое рискованное?» Сделайте его приоритетным для тестирования.
Выберите самый лёгкий прототип, который отвечает на ключевой риск:
Это сохраняет фокус прототипа на реализуемости, а не на полировке.
Прототип — это не уменьшенная копия финального продукта, а быстрый способ узнать, что люди реально сделают. С но‑код инструментами и поддержкой ИИ вы можете валидировать ключевой рабочий поток за дни, а не недели, и фокусироваться на результатах, а не на деталях реализации.
Определите единый рабочий поток, который доказывает идею (например: «загрузить X → получить Y → экспорт/поделиться»). Используйте но‑код или low‑code, чтобы состыковать минимальное количество экранов и состояния для симуляции этого пути.
Держите объём узким:
ИИ поможет, генерируя копию экранов, пустые состояния, подписи кнопок и варианты онбординга для A/B тестов.
Прототип выглядит правдоподобно, когда заполнен данными, близкими к реальности пользователей. Попросите ИИ сгенерировать:
Используйте эти сценарии в сессиях с пользователями, чтобы обратная связь касалась полезности, а не заглушек.
Если «ИИ‑магия» — это продукт, вы всё ещё можете тестировать без полной системы. Создайте консьерж‑поток, где пользователь отправляет ввод, а вы (или команда) вручную готовите результат за кулисами. Для пользователя это выглядит как полноценный сервис.
Это особенно полезно для проверки:
Перед запуском прототипа определите 3–5 метрик, указывающих на ценность:
Даже простой лог событий или трекер в таблице превращает качественные сессии в обоснованные решения.
Если ваша цель — «проверить до ручного кода», самый быстрый путь часто таков: сначала прототипируйте рабочий поток, затем эволюционируйте в реальное приложение, только если сигналы сильны. Здесь платформа vibe‑coding вроде Koder.ai может встроиться в процесс.
Вместо того, чтобы идти от документа прямо в ручную кодовую базу, можно через чат‑интерфейс быстро сгенерировать первоначальное рабочее приложение (web, бэкенд или мобильное), согласованное с вашими ограничениями и критериями приёмки. Например:
Поскольку Koder.ai поддерживает экспорт исходников, валидационная работа не превращается в тупик: при появлении сигнала продукт‑маркет‑фита вы можете взять код и продолжить в предпочитаемом инженерном пайплайне.
Когда есть несколько перспективных концептов, цель — быстро заменить мнения доказательствами. Вы ещё не «запускаете» продукт — вы собираете сигналы о том, создаёт ли идея ценность, понятна ли она и стоит ли её строить.
Запишите заранее, что значит «работает». Частые критерии:
Попросите ИИ превратить это в измеряемые события и лёгкий план трекинга (что логировать, где ставить вопросы, что считать успешным).
Выбирайте минимальный тест, который может опровергнуть ваши допущения:
Используйте ИИ для написания вариантов копии, заголовков и вопросов. Пусть он предложит 3–5 A/B вариантов с разными углами (скорость, цена, соответствие, простота), а не мелкими лексическими правками.
Если вы используете Koder.ai для развёртывания прототипа, можно также отражать структуру эксперимента в приложении: создавайте отдельные снимки для каждого варианта, деплойте и сравнивайте активацию/time‑to‑value без поддержки множества веток.
Определите пороги заранее (пример: «≥8% посетителей в вайтлист», «≥30% выбирают платный тариф», «медиана time‑to‑value < 2 минуты», «снижение главного отсева на 20%»).
Попросите ИИ осторожно суммировать результаты: выделите, что подтверждает данные, что неоднозначно и что тестировать дальше. Запишите решение в короткой заметке: гипотеза → эксперимент → результаты → go/no‑go → следующие шаги. Это будет следом принятия решения, а не разовой проверкой.
Хорошая продуктовая работа требует разных режимов мышления. Если в одном промпте просить и идеацию, и критику, и синтез, вы часто получите бледные ответы, которые не годятся ни для чего. Рассматривайте промптинг как фасилитацию: проводите отдельные раунды с ясной целью.
Идеационные запросы должны стремиться к широте и новизне — попросите много опций.
Критические — наоборот, скептически: найдите пробелы, крайние случаи и риски.
Синтез — примирите оба: выберите направление, задокументируйте компромиссы и выдайте артефакт для действий (план теста, одностраничный PRD, набор вопросов для интервью).
Надёжный шаблон делает выводы последовательными в команде. Включите:
Компактный шаблон, который можно положить в общий документ:
Role: You are a product researcher for [product/domain].
Context: [what we’re building, for whom, current assumptions].
Goal: [the decision/output needed].
Constraints: [non-negotiables, timelines, tech, legal, tone].
Inputs: [any notes, links, transcripts].
Output format: [exact headings/tables], include “Assumptions” and “Open questions”.
Quality bar: If uncertain, ask up to 5 clarifying questions first.
Храните промпты так же, как дизайн‑ассеты: с именами, тегами и возможностью повторного использования. Лёгкий вариант — папка в вашем репозитории или в вики с разделами:
Это снижает число одноразовых промптов и делает качество воспроизводимым.
Когда модель ссылается на факты, требуйте раздела Sources и заметки о Confidence. Если модель не может сослаться — отмечайте элементы как допущения. Эта дисциплина не даёт команде воспринимать AI‑текст как проверённое исследование и ускоряет последующие ревью.
ИИ ускоряет раннюю продуктовую работу, но может также принести риски, если вы будете относиться к нему как к нейтральному приватному блокноту. Несколько лёгких правил помогут держать исследование безопасным и пригодным к использованию, особенно когда черновики выходят за пределы команды.
Предположите, что всё, что вы вставляете в инструмент ИИ, может логироваться, просматриваться или быть использовано для обучения в зависимости от настроек и политики поставщика.
Если вы делаете customer discovery или анализируете тикеты поддержки, не вставляйте сырые транскрипты, письма или идентификаторы без явного разрешения. Предпочитайте анонимизированные сводки («Клиент A», «Отрасль: ритейл») и агрегированные шаблоны. Когда реально нужны настоящие данные — используйте одобренную среду и документируйте причину.
ИИ охотно обобщает из неполного контекста — иногда так, что исключает пользователей или внедряет вредные стереотипы.
Внедрите быструю привычку ревью: проверьте персоны, требования и UX‑копию на наличие предвзятости, пробелов доступности и опасных крайних случаев. Попросите модель перечислить, кто может быть исключён или пострадать, затем подтвердите это с людьми. В регулируемых областях (медицина, финансы, трудоустройство) добавьте дополнительный шаг проверки перед внешним использованием.
Модели могут генерировать текст, похожий на страницы конкурентов или маркетинговые формулировки. Обязательно человеческое ревью и никогда не используйте вывод ИИ как финальную конкурентную копию.
При создании голосa бренда, утверждений или UI‑микрокопии перефразируйте и проверяйте факты. Если ссылаетесь на сторонний контент, фиксируйте источники и лицензии так же, как при обычном исследовании.
Перед тем как делиться выводами внешне (инвесторы, пользователи, магазины приложений) убедитесь, что:
Если нужен шаблон для этого шага, держите его в внутренних доках (например, /security‑and‑privacy) и требуйте его для каждого AI‑ассистированного артефакта.
Если вам нужен простой последовательный цикл для повторного применения, вот петля:
Независимо от того, прототипируете ли вы в но‑код инструменте, делаете лёгкий кастомный билд или используете платформу vibe‑coding вроде Koder.ai, главный принцип остаётся: заработайте право на разработку, сначала уменьшая неопределённость, а затем инвестируйте инженерное время туда, где доказательства сильны.
Это значит использовать ИИ как партнёра для предварительных исследований, синтеза и черновиков, чтобы уменьшить неопределённость до того, как вы начнёте работать с продакшен‑кодом вручную. Вы по‑прежнему выполняете основную работу (проясняете проблему, формулируете допущения и оцениваете компромиссы), но используете ИИ, чтобы быстро генерировать редактируемые артефакты — сценарии интервью, наброски PRD, UX‑потоки и планы экспериментов.
Однострочное, чёткое описание проблемы предотвращает дрейф в сторону общих «крутых фич». Практичная форма:
Если вы не можете написать такую фразу — у вас, скорее всего, тема, а не тестируемая продуктовая идея.
Выберите небольшой набор метрик, которые можно измерить в прототипе или раннем тесте, например:
Привяжите каждую метрику к базовой линии (текущий процесс) и целевому улучшению.
Запишите 5–10 «должно быть верно» утверждений в тестируемой форме (не в виде убеждений). Примеры:
Затем проектируйте минимальный эксперимент, который мог бы опровергнуть каждое утверждение.
Используйте ИИ для подготовки:
Жёстко редактируйте на реализм и держите интервью сфокусированными на том, что люди делают сегодня — а не на том, что они говорят, что сделают.
Обрабатывайте сводки как гипотезы и защищайте приватность:
Если вы записывали звонки, используйте транскрипты только с явного согласия и храните оригиналы в защищённом виде.
Начните с запроса не «конкурентов», а категорий альтернатив, затем проверяйте вручную:
Попросите ИИ составить таблицу сравнения, но подтвердите ключевые утверждения, проверив 2–3 источника (страница цен, документация, отзывы).
Попросите 5–10 концепций решения одной и той же боли, включая не‑софтверные варианты:
Затем стресс-тестируйте каждую концепцию на крайние случаи, режимы отказа и возражения пользователей, и выбирайте ту, у которой самый короткий путь к правдоподобному до/после результату.
Вы можете проверить удобство и понимание, не строя финальное решение:
Сделайте кликабельный прототип, проведите ~5 коротких сессий и итеративно правьте на основе мест, где пользователи колеблются или неправильно понимают интерфейс.
Установите пороги до теста и документируйте решения. Примеры простых экспериментов:
Определите критерии go/no‑go (например, конверсия в вайтлист ≥8%, выбор платного тарифа ≥30%, медиана time‑to‑value <2 минуты) и фиксируйте: гипотеза → эксперимент → результаты → решение → следующий тест.