Как делать технические задания на основе брифов клиентов
Давайте представим, что к вам обратился клиент и попросил разработать интернет-магазин. Чтобы лучше понять его цели, вы делаете бриф. А чтобы потом донести идею клиента до сотрудников, делаете из брифа техническое задание.
Сделать ТЗ можно 2 способами:
- Для каждого клиента вручную анализировать бриф и переписывать все в ТЗ.
- Один раз объяснить нейросети, как сделать ТЗ → загрузить в нее бриф и получать результаты практически мгновенно.
В гайде рассказываем, как основе брифа клиента сделать ТЗ для любого специалисты.
Для работы подойдут 2 сервиса:
- ChatGPT
- Notebooklm.
Как сделать ТЗ через ChatGPT
Генерация ТЗ — это постоянный процесс. Нам основе одного и того же брифа мы можем делать ТЗ для разных сотрудников: копирайтеров, дизайнеров, разработчиков и т. д. Заводить каждый раз отдельный чат в ChatGPT не очень удобно, поэтому проще сделать бота-брифмейкера. Если не знаете, как делать кастомных ботов, читайте этот гайд:
Для создания бота нам понадобится:
- системный промпт, на основе которого бот будет работать;
- база знаний.
Системный промпт может быть разным. Вот самый простой, рабочий и универсальный вариант:
Твоя задача — преобразовать предоставленный бриф в профессиональное ТЗ, учитывая потребности конкретного проекта и специальности сотрудника, для которого бриф делается. Чтобы сделать четкое, подробное и полезное ТЗ, ты должен структурировать информацию из брифа и выделить ключевые аспекты. При необходимости — сформулировать дополнительные вопросы и уточнить детали.
Фишка промпта в том, что бот будет выдавать подробное ТЗ для любой задачи. А если информации из брифа ему не будет хватать — будет задавать дополнительные вопросы.
В базу знаний мы загрузим отдельные гайд по созданию ТЗ для разных специалистов. Я для примера собрал в интернете статьи и сделал гайды для 3 специалистов:
Если вы ставите задачи другим специалистам, сделайте отдельные гайды. Для этого найдите хорошие статьи в интернете и скопируйте их в PDF файл или гугл-документ. А затем добавьте в базу знаний бота.
Когда добавите всю информацию, можете тестировать нейросеть: присылать бриф и просить ТЗ.
Совет. Чтобы бот не путался в документах, при генерации ТЗ отправляйте примерно такой промпт:
Твоя задача — преобразовать предоставленный бриф в профессиональное ТЗ, учитывая потребности конкретного проекта и выбранной роли. Для этого ты должен структурировать информацию, выделить ключевые аспекты и сформулировать дополнительные вопросы для уточнения деталей.
Ты делаешь бриф для [специалист]. Из брифа он должен понять, [что и как делать, для кого]. При генерации брифа пользуйся источником [название документа, где описан принцип создания ТЗ]
Вот, как он может выглядеть для копирайтера:
Твоя задача — преобразовать предоставленный бриф в профессиональное ТЗ, учитывая потребности конкретного проекта и выбранной роли. Для этого ты должен структурировать информацию, выделить ключевые аспекты и сформулировать дополнительные вопросы для уточнения деталей. Ты делаешь бриф для копирайтеров. Из брифа он должен понять, о чем он пишет, для кого, какие темы нужно осветить. При генерации брифа пользуйся источником «Как сделать тз для копирайтера»
Я для примера сделал бриф про кофейную станцию BORK и получил такое ТЗ для копирайтера:
Информации нейронке хватило и она не задавала вопросов. Хотя по поводу ключевых слов могла бы расспросить меня подробнее, т. к. в брифе их не было.
Но когда я запросил бриф для дизайнера на разработку лендинга — дополнительные вопросы получил.
Думаю, принцип понятен: создаем бота → добавляем информацию в базу → делаем ТЗ.
Но лично мне больше понравилось работать в другом сервисе — Notebooklm. Он работает на основе нейронки Gemini от гугл.
Дело в том, что ChatGPT периодически отступает от источников и системного промпта и придумывает информацию сам. А Notebooklm лучше обрабатывает источники и очень редко придумывает что-то из головы.
Как сделать ТЗ через Notebooklm
Для этого переходим в Notebooklm и авторизовываемся через google-аккаунт.
Важно! Переходить по ссылке нужно с включенным VPN.
После авторизации в сервисе кликните на кнопку «Создать».
На открывшейся вкладке загрузите нужные файлы. Сюда можно добавить до 50 файлов в формате PDF, DOCX, XLSX, TXT, CSV.
Сюда же можно загрузить файлы с гугл диска или ПК, добавить ссылку на сайт или YouTube.
После этого можно работать с нейронкой, в ответах она будет пользоваться загруженными источниками.
При генерации ответов вы можете выбирать, какими источниками будет пользоваться нейросеть. Для этого отмечайте чек-боксы в левой панели.
Приятный бонус в ее ответах — нейронка будет оставлять ссылки на фрагменты, из которых она взяла информацию.
Принцип работы с Notebooklm практически не отличается от принципа работы с ChatGPT. Мы загружаем нужные файлы в базу → загружаем в базу бриф → присылаем промпт в чат:
Твоя задача — преобразовать предоставленный бриф в профессиональное ТЗ, учитывая потребности конкретного проекта и выбранной роли. Для этого ты должен структурировать информацию, выделить ключевые аспекты и сформулировать дополнительные вопросы для уточнения деталей.
Ты делаешь бриф для [специалист]. Из брифа он должен понять, [что и как делать, для кого]. При генерации брифа пользуйся источником [название документа, где описан принцип создания ТЗ]
Совет. Когда делаете бриф для конкретного специалиста, отключайте от базы знаний ненужные гайды. Так не будет вероятности, что нейросеть возьмет принцип создания ТЗ из другого материала.
Для примера я сделал ТЗ для копирайтера и ответ мне понравился больше, чем в ChatGPT. Бриф получился большим, поэтому я добавил его в отдельный документ. А здесь покажу 2 скриншота.
Бот задал много дополнительных вопросов, но все они по делу. Он не стал сам придумывать, какой тип статей мне нужен или какие ключевые слова стоит использовать. Уточнил объем статьи, tof и др. В общем, с помощью этих вопросов получится сделать более детальное ТЗ, чем в ChatGPT.
Дальше вы можете продолжать беседу в формате диалога. Например, можете просить раскрыть какой-то пункт подробнее или переписать отдельную часть брифа.
Читайте также:
- Кейс
CEO агентства «Сделано»