Когда контекст разложен по уровням и задача не перегружена лишним фоном, остается вопрос, который архитектура контекста не решает: как именно работать с этой задачей в связке с ИИ-агентами. ↓
Когда в процессе появляется ИИ, многие сначала думают о качестве запроса к модели - а не о качестве самой задачи. Но если задача сырая, ИИ не превращает ее в зрелую автоматически. Он просто начинает достраивать недостающее - и делает это на свой вкус и цвет.
Блок для ИИ - это не пересказ задачи, это режим работы: что именно проверить, на что смотреть, чего не делать.
Состав хорошего блока для ИИ
Слабый запрос vs сильный
Слабо: Посмотри задачу и скажи, все ли тут ок. Если что, улучши
Сильнее:
- проверь, хватает ли раскрытия поведения в постановке
- найди места, где команда может по-разному понять границы
- посмотри, не конфликтуют ли критерии успеха
- укажи вопросы, которые надо закрыть до передачи в разработку
- не предлагай новый сценарий, пока не указаны пробелы в текущей постановке
Было:
Проблема: у новых аккаунтов без приглашенной команды есть просадка между первым входом и созданием первого проекта. Сегмент: новые аккаунты без приглашенной команды. Задача: проверить влияние первого шага онбординга. Границы: меняем только первый экран после входа. Внешние материалы: макет онбординга, словарь событий, исследование активации.
Стало:
Проблема: у новых аккаунтов без приглашенной команды есть просадка между первым входом и созданием первого проекта. Цель: увеличить долю аккаунтов, которые создают первый проект в первой сессии. Сегмент: новые аккаунты без приглашенной команды. Гипотеза: первый экран после входа не дает пользователю ясный следующий шаг, из-за чего часть аккаунтов не доходит до первого проекта. Изменение: проверяем новый вариант первого экрана онбординга и порядок подсказок на нем. Границы: меняем только первый экран и порядок подсказок. Не меняем регистрацию, письма после входа и дальнейший путь пользователя. Метрики: - основная: доля аккаунтов, создавших первый проект в первой сессии - дополнительные: время до первого проекта, доля брошенных сессий Материалы: макет онбординга, словарь событий, исследование активации. Инструкции для ИИ: - Проверь, хватает ли описания поведения и проблемного участка. - Найди скрытые трактовки границ итерации. - Проверь, можно ли по задаче принять результат без устных пояснений. - Дай список пробелов, рисков и вопросов до передачи в разработку.
Итог
Постановка для работы с ИИ - это зрелая задача плюс точная рамка: что именно ИИ должен проверить, уточнить или подготовить. В противном случае - додумает как попало.
- Когда я даю задачу ИИ, я задаю режим работы или просто прошу "посмотреть и улучшить"?
- Дублирую ли я постановку в блоке для ИИ вместо того, чтобы задать фокус?
Принципы, описанные в предыдущих статьях, легче всего усваиваются через конкретные образцы, поэтому следующий раздел - это четыре готовых примера задач на проектирование интерфейса, в каждом из которых применена вся методология целиком: от формулировки проблемы до блока для модели.