Введение
Разработка документа с требованиями к продукту (PRD) — обычная практика в продуктовом менеджменте, особенно в софтверной разработке и IT в целом. Ключевые сложности включают обеспечение четкости, контроль объема задач и согласование позиций заинтересованных сторон.
Инструменты ИИ упрощают решение этих вопросов, сохраняя контроль за стратегией за человеком. Хороший вариант — NotebookLM от Google, который обрабатывает исходные данные для точных ответов на запросы и ускоряет создание надежных PRD.
На простом примере разберем, как за минуты превратить беспорядочную информацию в полноценный PRD с помощью функций NotebookLM. Спойлер: дело не только в общении с чат-ботом.
От беспорядочных заметок к черновику структурированного PRD
Допустим, вы только что стали продуктовым менеджером в стартапе, где создают мобильное приложение FloraFriend. Оно предназначено для того, чтобы люди переставали случайно губить комнатные растения.
Команда собрала три файла с описаниями будущего приложения в сыром виде:
interview_transcript_matt.txt: запись 30-минутного разговора с пользователем по имени Мэтт, у которого больше 50 растений. Он отмечает, что текущие приложения "слишком запутанные" и мешают запоминать детали вроде "какой удобрять применять".competitor_research_notes.txt: заметки в виде списка после изучения приложений вроде "PictureThis" и "Planta", где указаны платные барьеры и недостатки интерфейсов.brainstorming_whiteboard.jpg: разрозненные, но любопытные предложения команды из неформальных бесед, такие как "плейлисты Spotify для растений", "напоминания о поливе" и подобные.
Полные версии этих документов вручную объединить в coherentный PRD выглядит утомительно. На помощь приходит NotebookLM!
Войдите в NotebookLM с помощью Google-аккаунта и выберите "Создать новый блокнот". Присвойте ему название вроде "FloraFriend PRD".
После этого появится основной интерфейс NotebookLM, который выглядит так:
Свежее созданный блокнот сам по себе не обладает знаниями. Это не стандартная большая языковая модель (LLM) с информацией о растениеводстве или других темах. Однако загрузка заметок быстро сделает его экспертом по ним.
Если у вас есть указанные файлы или свои данные по приложению для растений, добавьте их на холст NotebookLM через кнопку загрузки в центральной области.
После добавления блокнот превращается в компактную систему retrieval-augmented generation (RAG), способную рассуждать на основе доступных материалов. Кстати, без дополнительных запросов клик по любому файлу слева вызовет краткий упорядоченный обзор его содержания — это Source guide.
Переходим к сути. Просто написать в чате "Создай PRD" — не лучший подход. Для точного результата нужен продуманный запрос с акцентами: ставим во главу угла проблемы пользователей из интервью, а не случайные brainstorm-идеи (хотя их не игнорируем полностью). Эффективный вариант:
I am the product manager for FloraFriend. Based only on these sources, draft a PRD.
Crucial constraints:
1. Prioritize features that solve the pain points mentioned in interview_transcript_matt.txt.
2. Exclude any 'brainstorming' ideas that don't directly address a user problem.
3. Structure the output with these headers: Problem Statement, Core Features, Non-Functional Requirements (UI/UX), and Success Metrics.
Подстройте такой запрос под свою задачу. В ответ придет аккуратный PRD с разделами вроде Problem Statement, Core Features, Non-Functional Requirements (UI/UX) и Success Metrics.
Особенность: в тексте PRD встречаются цифровые ссылки на источники. Наведите на них — всплывет оригинальный файл:
Первый вариант редко бывает идеальным. Продолжайте диалог для доработки: если заметили отсутствие раздела о монетизации, спросите: "Based on the competitor_research_notes.txt, what monetization models are our competitors using, and what should we avoid?". Потом сверьте с основным черновиком, добавьте ключевые выводы вручную или попросите ИИ — но всегда проверяйте результат. ИИ способен ошибаться!
Полезная функция в правой панели (Studio) — Audio Overview. Одним кликом генерируется аудиоподкаст по материалам источников. Отлично подходит для восприятия информации на ходу, например в транспорте.
Следующие шаги
Материал знакомит с тем, как NotebookLM за минуты производит обоснованные спецификации PRD из сырых документов простыми действиями. Логичное продолжение — применение Antigravity от Google для превращения PRD в функционирующий прототип ПО.