Промт для извлечения задач из пользовательской истории в формате JSON

Кому нужен этот промт и как он работает?

Этот промт предназначен для специалистов, которые работают с анализом требований и управлением проектами, в частности для бизнес-аналитиков, продуктовых менеджеров и разработчиков. Он помогает быстро и точно выделить все задачи и важную информацию из пользовательской истории, оформляя результат в стандартизированном формате JSON.

Проблема, которую решает данный промт, заключается в том, что зачастую описание пользовательских историй содержит много информации, которую сложно систематизировать и быстро обработать вручную. Используя этот промт, можно сэкономить время на разбор и извлечение задач, повысить точность и структурированность данных, что упрощает дальнейшую работу с ними в системе управления проектами или нейронных сетях.

Как это работает? Вы передаёте нейросети текст пользовательской истории, а она, выступая экспертом в области, выделяет все задачи и сведения о них, строго следуя заданному формату JSON. Промт запрещает генерацию добавочных комментариев и требует только извлечения информации, что повышает качество и применимость результата.

Готовый к использованию промт

Как использовать промт и на что обратить внимание

Перед использованием промта необходимо убедиться, что пользовательская история представлена чётко и полно, чтобы нейросеть могла правильно распознать все задачи. Если история слишком краткая или разрозненная, результат может быть неполным.

• Не изменяйте сам промт без особой необходимости, чтобы сохранить заданный формат и логику.
• Предоставляйте истории с ясным форматом, где задачи явно выделены или описаны.
• Учитывайте, что нейросеть не будет создавать новых задач или комментариев — только извлекает данные из текста.
• Если есть специфика формата JSON, стоит заранее объяснить её в истории, чтобы избежать ошибок парсинга.

В некоторых сложных или плохо структурированных случаях результат может оказаться неполным или неточным, поэтому стоит дополнительно проверять вывод и, при необходимости, корректировать исходный текст.

Примеры использования

Этот пример показывает, как извлечь задачи из истории для подготовки технического задания.

А этот пример демонстрирует применение промта для сбора требований в agile-проектах.

Пример вывода нейросети

✅ Example: {
«tasks»: [
{
«id»: 1,
«description»: «Добавить функцию фильтрации товаров по цене»,
«priority»: «medium»
},
{
«id»: 2,
«description»: «Добавить фильтрацию товаров по рейтингу»,
«priority»: «medium»
}
]
}

Примечание: результат приблизительный и может отличаться.

Итоги: зачем использовать этот промт?

Использование данного промта позволяет быстро и структурированно извлекать задачи из пользовательских историй в удобном формате JSON. Это экономит время и снижает ошибки при обработке требований, улучшая качество проектной документации и коммуникации внутри команды.

Основное преимущество: эффективное и точное извлечение задач из текстов пользовательских историй.