Промт для переписывания запросов в пользовательские истории с критериями приемки

Автоматизация и рабочие процессы

Кому нужен этот промт и как он работает?

Этот промт предназначен для бизнес-аналитиков, продуктовых менеджеров и разработчиков, которые хотят структурировать требования к функциям в понятном и проверяемом формате. Он помогает преобразовывать разрозненные запросы от заинтересованных лиц в качественные пользовательские истории с четко описанными критериями приемки. Благодаря этому повышается прозрачность требований, упрощается коммуникация внутри команды и снижается риск недопонимания.

Работает промт, разбирая заданный запрос или набор запросов и формируя для каждого из них пользовательскую историю по формату Майка Кона: что хочет пользователь, кто он и зачем. Далее приводятся критерии приемки в стиле Gherkin — с минимум двумя условиями GIVEN, одним WHEN и одним THEN, которые определяют чёткие сценарии и ожидаемые результаты. В итоговом ответе используется разметка Markdown для удобства чтения и интеграции в документацию.

Готовый промт

Как использовать промт и на что обратить внимание

Используйте этот промт для быстрой и структурированной трансформации требований в понятные и однозначные пользовательские истории. Это особенно полезно при работе с запросами от разных заинтересованных лиц и при планировании задач разработки.

Рекомендуется перед запуском уточнить в каждом запросе ключевые детали — это улучшит качество результата и уменьшит количество доработок. Также убедитесь, что запросы четко сформулированы и не содержат двусмысленностей.

Возможные ограничения: при слишком расплывчатых или неполных вводных данных нейросеть может сформировать неполные сценарии, где условия GIVEN или действия WHEN требуют дополнений. Рекомендуется проводить последующий просмотр и корректировку итогов.

Примеры использования промта

Пример 1. Формирование истории для функции фильтрации меню по аллергенам.

Этот пример помогает быстро оформить запросы по фильтрам меню в четкие задачи для команды.

Пример 2. Создание пользовательской истории для функции детализированных уведомлений по статусу заказа.

Эта задача помогает систематизировать требования к уведомлениям и согласовать формат подачи данных.

Пример результата нейросети

Ниже приведен пример того, как может выглядеть итоговое оформление пользовательских историй по исходным запросам:

✅ Пример:
### Пользовательская история 1:
* **Краткое описание**: Фильтр безглютеновых пицц
* **История**:
**Как** пользователь с аллергией на глютен,
**Я хочу** видеть кнопку «Пиццы без глютена» в приложении,
**Чтобы** при нажатии отображать только безглютеновые пиццы.

### Критерии приемки:
* **Сценарий**: Фильтрация пицц без глютена
* **Дано**: Пользователь вошёл в приложение
* **И Дано**: В меню доступны пиццы с разными ингредиентами
* **Когда**: Пользователь нажимает кнопку «Пиццы без глютена»
* **Тогда**: Отображаются только пиццы без глютена

### Пользовательская история 2:
* **Краткое описание**: Уведомления со статусом заказа
* **История**:
**Как** пользователь приложения,
**Я хочу** получать подробное уведомление с временной линией этапов приготовления и доставки,
**Чтобы** отслеживать прогресс в реальном времени с числовыми данными и графиками.

### Критерии приемки:
* **Сценарий**: Отображение уведомления статуса заказа
* **Дано**: Заказ создан и в процессе приготовления
* **И Дано**: Пользователь открыл приложение
* **Когда**: Открывается экран уведомлений
* **Тогда**: Показано подробное уведомление с графиками и временной линией

Примечание: результат приблизительный и может варьироваться.

Итоги: зачем использовать этот промт?

Использование данного промта значительно экономит время на формализацию требований. Он превращает сложные и неструктурированные запросы в стандартизированные пользовательские истории с четкими проверяемыми критериями. Это упрощает коммуникацию в команде и снижает ошибки в реализации.

Главное преимущество: быстрое и четкое оформление требований в виде пользовательских историй с критериями приемки.

gpt
Оцените автора
Добавить комментарий