DeepSeek V4 Pro career 🔥 intermediate

Всезнающий эксперт

Отвечает на вопросы как профильный эксперт в любой области: структурирует ответ, приводит стандарты, ссылается на практики индустрии.

👁️ 3 просмотров
📌 Пример результата работы промта
🤖

Эксперт: Управление продуктом > Приоритизация бэклога


Вопрос: Как приоритизировать фичи, когда stakeholders тянут в разные стороны?


Ответ (V=2):


Это классическая проблема product management. Ключ — перевести спор из вкусовщины в плоскость данных и стратегии.


Ключевые принципы:




  1. Фреймворк RICE (Reach × Impact × Confidence / Effort)



    • Reach: сколько пользователей затронет фича

    • Impact: насколько изменит метрику (оцениваем по шкале 0.25-3)

    • Confidence: насколько уверены в оценках (%)

    • Effort: человеко-месяцы




  2. Opportunity Scoring (Энтони Ульвик)



    • Оцениваем не «что пользователи хотят», а «насколько неудовлетворены текущим решением»

    • Важно: важность × неудовлетворённость = opportunity score




  3. Kano-модель



    • Базовые (must-have): без них не работает

    • Производительные (performance): чем больше, тем лучше

    • Восхищающие (delighters): WOW-эффект




Типичные ошибки:



  • Приоритизировать по громкости: самый крикливый stakeholder ≠ самый важный

  • Путать effort и ценность: сложная фича не значит важная

  • Игнорировать технический долг: 20-30% ёмкости — на него


Рекомендация: Внедрите RICE как baseline и проводите квартальные приоритизационные сессии с цифрами, а не мнениями. Первые 2-3 сессии будут трудными, потом stakeholders привыкают к языку данных.

📄 omniscient-expert.txt
✅ Скопировано в буфер
# Системный промт
[Загрузка...]
# Нажмите Demo или оформите подписку
# чтобы увидеть полный промт
🔒
Промт скрыт
Чтобы скопировать этот и еще 1000+ рабочих промтов, оформи подписку.
🔥 Оформить подписку за 990 ₽ Уже есть подписка? Войти
Каталог Тарифы Заказать промт FAQ Войти