Половина недели продакта уходит не на решения, а на текст: PRD и user stories, разбор сотни отзывов на инсайты, расчёт RICE и ICE, roadmap-нарратив. Искра снимает эту рутину — отдаёт структурный черновик за минуты. Но в аналитику она не заходит: данные выгружаете вы, а оценку impact и приоритет определяете сами.
Десять задач разных типов — от PRD и разбора отзывов до единого стандарта команды. Везде Искра отдаёт текстовый черновик и расчёт по вашим данным, а продуктовые решения и финальный приоритет — за вами.
На входе: Идея фичи, проблема пользователя, стадия продукта и аудитория — текстом или черновиком в DOCX.
На выходе: Структурный черновик PRD: цель, контекст, требования, метрики успеха, риски, открытые вопросы. Останется уточнить факты и согласовать с командой.
~15 минут вместо 2 часов
На входе: Описание фичи или раздел PRD, роли пользователей, ограничения.
На выходе: Набор user stories в формате «как [роль] хочу [действие], чтобы [ценность]» с критериями приёмки и edge-кейсами — основа для груминга. Финальный объём решаете вы.
~10 минут вместо часа
На входе: Вставленные отзывы из стора, расшифровка кастдев-интервью или ответы из опроса (текст, TXT, DOCX).
На выходе: Группировка по проблемам с частотами по вставленному тексту, ключевые боли и гипотезы. Масштаб по всей базе и приоритет оцениваете сами.
~10 минут вместо 1–2 часов
На входе: Список фич и ваши оценки: reach, impact, confidence, effort (или формат ICE).
На выходе: Прозрачная таблица с посчитанными баллами, сортировкой и пояснением логики ранжирования. Оценки задаёте и утверждаете вы.
~10 минут вместо 40
На входе: Список конкурентов, что сравниваем (фичи, цены, позиционирование), и включённый веб-поиск.
На выходе: Сравнительная таблица с разбором сильных и слабых сторон и ссылками на источники. Актуальность и выводы проверяете сами.
~15 минут вместо 2 часов
На входе: Проблема или место в воронке, целевая метрика, что хотите проверить.
На выходе: Список гипотез в формате «если [изменение], то [метрика], потому что [причина]» — с предложением, что и как замерять. Выбор и дизайн эксперимента — за вами.
~10 минут вместо часа
На входе: Продукт, сегмент, цель — и просьба собрать дерево метрик или сформулировать Jobs To Be Done.
На выходе: Чёткие формулировки North Star и поддерживающих метрик с определениями либо набор JTBD по сегментам. Что считать главным — решаете вы.
~10 минут вместо часа
На входе: Список проектов на квартал или перечень изменений в релизе и аудитория (совет, команда, пользователи).
На выходе: Связный roadmap-нарратив «зачем именно это и в каком порядке» либо релиз-ноуты в нужном тоне — от технических до пользовательских. Факты и даты сверяете вы.
~10 минут вместо часа
На входе: Статус по продукту, сложное решение или возражение коллеги и ваша позиция.
На выходе: Структурный апдейт или вежливый аргументированный ответ: где соглашаетесь, где обосновываете приоритет, какие риски называете. Тон спокойный и профессиональный.
~7 минут вместо 30
На входе: Команда один раз загрузила в общую базу знаний организации шаблоны PRD, продуктовую вики и определения метрик. Менеджер спрашивает, как оформить документ под стандарт.
На выходе: Ответ по правилам именно вашей команды — структура PRD, трактовка метрик, формулировки — со ссылкой на пункт вики. Новый продакт держит единый стандарт, не дёргая лида по мелочам.
~5 минут вместо получаса поиска по вики
Один шаблон под любую задачу вашей профессии. Замените [плейсхолдеры] на свои данные.
Я продакт-менеджер, продукт — [тип: B2B SaaS / B2C-приложение / маркетплейс / платформа], стадия — [запуск / рост / зрелость].
Аудитория — [кто пользователи, сегменты]. Ключевые метрики — [North Star и 1–2 поддерживающие].
Мне нужна помощь с [задача — PRD / user stories / разбор отзывов и интервью / приоритизация RICE или ICE / конкурентный анализ / продуктовые и A/B-гипотезы / метрики и JTBD / roadmap-нарратив / релиз-ноуты / апдейт стейкхолдерам / скрипт кастдева].
Вводные: [опишите фичу, проблему, контекст или приложите черновик/отзывы/выгрузку метрик в DOCX, XLSX, CSV, TXT].
Если задача с приоритизацией — мои оценки: [reach, impact, confidence, effort по каждой фиче].
Формат результата: [структура PRD / список user stories с критериями приёмки / таблица проблем с частотами / таблица RICE / список гипотез / дерево метрик / текст релиз-ноутов / письмо].
Учитывай: ты текстовый ассистент — в аналитику, Amplitude и базы данных сам не заходишь и графики-картинки не строишь. Работай только с тем, что я вставил. Считай и группируй по моим данным, а продуктовые решения, оценку impact и финальный приоритет оставь за мной. Если данных не хватает — сначала задай уточняющие вопросы. Где уместно — предложи несколько вариантов на выбор и помечай, где гипотеза, а где факт из вводных.Продакт вставляет десяток отзывов из стора — Искра группирует их в проблемы, оценивает частоту и предлагает гипотезы. Приоритет и решение — за вами.
Это пример. Откройте Искру и попробуйте на своём запросе — ответ придёт за минуту.
Кажется, что продакт принимает решения, но половина недели уходит на текст и разбор: расписать PRD и нарезать его на user stories с критериями приёмки, перечитать сотню отзывов ради пары настоящих проблем, свести бэклог в таблицу приоритетов, написать roadmap-нарратив для совета директоров, релиз-ноуты и скрипт кастдева — и всё «к завтрашнему синку». Искра снимает эту текстово-смысловую рутину: вставили отзывы — получили группировку по проблемам с частотами, нужен PRD — структурный черновик по шаблону, пора приоритизировать — прозрачный расчёт RICE или ICE с логикой. Любая модель может ошибиться, поэтому данные вы выгружаете сами, а финальное решение остаётся за вами.
Пишет PRD и user stories
Структурный черновик PRD по вашему шаблону: цель, контекст, требования, метрики успеха. Нарезка на user stories с критериями приёмки и edge-кейсами.
Разбирает отзывы и интервью
Группирует вставленные отзывы и заметки с кастдева в проблемы, считает частоту по тексту, вытаскивает инсайты и боли. Частоты — только по вашей выборке, не по всей базе.
Считает RICE и ICE
Перемножает и сортирует фичи по введённым вами числам (reach, impact, confidence, effort), объясняет логику ранжирования. Оценки задаёте вы.
Анализирует конкурентов со ссылками
Веб-поиск по открытым данным: фичи, позиционирование, цены конкурентов — с источниками, которые вы открываете и проверяете сами.
Единый стандарт команды
Команда загружает шаблоны PRD, продуктовую вики и определения метрик в общую базу знаний организации — каждый менеджер получает ответы по единому стандарту. Личный ИИ каждому, оплата за общий пул токенов.
Не лезет в аналитику и не решает за вас
Искра не заходит сама в Amplitude или Метрику, не строит графики и не знает вашу стратегию. Данные вы выгружаете, продуктовые решения принимаете сами.
Нет. Искра — текстовый ассистент. Она не заходит сама в Amplitude, Метрику, продуктовые БД и не строит графики-картинки. Чтобы она поработала с данными, выгрузите их и вставьте: таблицу метрик в XLSX или CSV, текст отзывов, заметки с интервью. По вставленным числам и тексту Искра соберёт инсайты, гипотезы, расчёт приоритетов и формулировки — но цифры в источнике достаёте и проверяете вы.
Искра работает в РФ-юрисдикции: серверы в России, оплата в рублях, интерфейс на русском, без VPN — это важно, когда в работе данные пользователей и коммерческая тайна. Веб-поиск возвращает ответ со ссылками на источники — удобно собирать конкурентов и сразу проверять первоисточник. Для продуктовой команды есть общая база знаний организации: единые шаблоны PRD, продуктовая вики и гайдлайны загружаются один раз, и каждый менеджер получает ответы по единому стандарту. При этом мы не утверждаем, что Искра «умнее ChatGPT»: как любая языковая модель, она может ошибиться или выдать банальность, поэтому продуктовые решения оставляйте за собой.
Искра посчитает RICE или ICE по тем числам, которые вы введёте: reach, impact, confidence, effort. Она аккуратно перемножит, отсортирует фичи и объяснит логику ранжирования. Но оценки impact и confidence — это ваше продуктовое суждение, а не объективные данные; модель не знает вашу стратегию и реальную сложность разработки. Используйте расчёт как прозрачную таблицу для обсуждения с командой, а финальный приоритет утверждайте сами.
Серверы и хранение данных — в России, без VPN. Загруженные файлы и переписка не используются для обучения моделей — это закреплено в политике конфиденциальности и пользовательском соглашении (ссылки в подвале сайта). Файлы хранятся в вашем проекте, пока вы их не удалите. Персональные данные пользователей и коммерческую тайну перед загрузкой лучше обезличить. Для закрытого контура есть вариант on-premise: Искра разворачивается на серверах вашей компании, и данные не покидают её периметр; такой контур доступен на корпоративном тарифе — запросить через mail@iskrabot.ru или раздел «Для крупного бизнеса».
Искра читает DOCX (PRD, ТЗ, брифы, презентации в текстовой части), PDF, XLSX и CSV (выгрузки метрик, бэклог, опросы), TXT и Markdown. Можно вставить текст прямо в чат — отзывы, расшифровку интервью, переписку. Картинки она видит и описывает текстом, но дашборды и графики не строит. Чем чище и понятнее данные на входе, тем точнее разбор.
Через общую базу знаний организации, а не общий чат. Команда один раз загружает единые шаблоны PRD, продуктовую вики, гайдлайны и определения метрик — и каждый менеджер получает ответы по одному стандарту: новый PRD собирается по принятому шаблону, термины и метрики трактуются одинаково. У каждого сотрудника свой личный ИИ, оплата идёт за общий пул токенов организации, а не за каждого человека. Так вы держите единый продуктовый стандарт без переписывания одних и тех же документов с нуля.