Как использовать ИИ для разбора галлюцинаций технических заданий клиентов
Когда ТЗ – это поток сознания, хреново всем: и разработчикам, и клиенту. Очень чётко видна проблема отсутствия навыков постановки задачи (системная и бизнес аналитика) у малого и среднего бизнеса, особенно когда за коммуникацию отвечает человек плохо понимающий предметную область.
Вот пример реального ТЗ, пришедшего в работу 👇
Текущие задачи:
Использовать тот же калькулятор, что и для штор, но с одним полотном (высота до 300 см, ширина до 600 см, шаг 10 см);
Убрать ссылки на Instagram, VK и Facebook;
Добавить ссылку на RuTube-канал: ссылка;
Исправить калькулятор в разделе “Комплекты”;
Стоимость комплекта должна совпадать с суммой штор и тюли по отдельности;
Исправить медленную загрузку изображений в разделе “Римские шторы”;
Проверить оптимизацию изображений, кеширование, код;
Исправить ошибку 404 при увеличении изображений однотонных штор;
Ускорить загрузку калькулятора на сайте;
Заменить все видео с YouTube на RuTube;
Сохранить привязку видео к тем же разделам и карточкам товаров;
Удалить тюли, которых нет в наличии;
Удалить также тюли с фиксированными размерами.
На первый взгляд – вроде бы всё понятно. Но если копнуть, то волосы на одном месте шевелятся. И тут начинается типичная история: разработчик превращается в детектива, клиент – в жертву ожиданий, а вместо задачи получается слепая зона из догадок.
И, конечно, следом звучит два классических вопроса: «А сколько это будет стоить?» и «Когда сделаете?» С такой постановкой ответить на них можно только приблизительно или от балды, что потом и превращается в источник конфликтов и переработок.
🤖 Что делает ИИ
В таких случаях я беру это сырое ТЗ и прогоняю через промпт вроде:
Проанализируй текст технического задания. Раздели задачи по смысловым блокам. Для каждой задачи сформулируй вопросы для уточнения, которые нужно задать клиенту, чтобы исключить неоднозначность. Определи границы задачи — что входит и не входит в её выполнение. Добавь критерии приёмки (как понять, что задача выполнена корректно). Переформулируй каждую задачу в виде понятного, однозначного требования, готового для передачи разработчику.
ИИ возвращает структурированный документ:
1. Каждая задача расписана в виде вопросов к клиенту;
2. Есть границы и зависимости;
3. Добавлены метрики и критерии готовности.
То есть из «Исправить калькулятор в разделе “Комплекты”» ИИ формирует конкретный список вопросов и уточнений.
💡 Почему это важно и как это спасает жизнь интеграторам и Digital-агентствам
Исследования Smartsheet показывают, что 70,2 % опрошенных считают ясность целей и понимание того, как их достичь, главным фактором успеха проекта. Исследования PMI также подчеркивают важность чёткого определения требований и критериев успеха.
Для агентств и интеграторов ИИ-разбор ТЗ – это не просто удобство, а страховка от выгорания и потери маржи. Обычно львиная доля времени уходит не на реализацию, а на то, чтобы выяснить, что вообще нужно сделать и что клиент имел в виду. Каждое “исправить калькулятор” превращается в 20 уточнений, 3 звонка и один мини-аудит системы.
ИИ позволяет сделать этот этап полуавтоматическим:
1. Менеджер или аналитик быстро прогоняет текст ТЗ через промпт, получает набор вопросов и критериев приёмки;
2. Клиент видит, как его «галлюцинации» превращаются в структуру;
3. Команда получает технически чистый вход, без двусмысленностей и бесконечных “а вы имели в виду...?”.
В итоге агентство экономит часы согласований, сокращает количество конфликтов по объёму работ и наконец-то может брать фиксированные бюджеты, не боясь, что “одно предложение клиента” внезапно окажется неделей доработок.
Ирония в том, что пока бизнес мечтает внедрить ИИ “для аналитики или продаж”, самая быстрая выгода – использовать его для постановки задач. Чтобы “галлюцинации” превратить в понятный чек-лист для разработчика.
👉 Александр Андреев. Подписаться.
