👆Окей, Discovery теперь 3 часа вместо 3 месяцев.
А как реально это делать шаг за шагом через AI?
Продолжим предыдущий пост✔️

Давайте соберу рабочую схему на практике — с примерами промптов и инструментов.

Сразу скажу: промпт — это только старт. Первый ответ от AI — это черновик.
Дальше надо уточнять: «Разбей сегменты», «Приведи примеры», «Дай цифры».
Хотите реальный уровень? Подгружайте в GPT статьи, отчёты, кейсы и прям ставьте акцент: «работай на основе этих данных».
Discovery через AI — это итерация. Чем точнее вопросы — тем сильнее результат.

Шаг 1. Понимаем рынок
Что узнать: объем рынка, тренды, боли клиентов.
🟡Промпт:
"Ты бизнес-аналитик в [индустрия]. Дай TAM/SAM/SOM, топ-5 болей клиентов, тренды 2024, список конкурентов. Ответ — структурированно."
🔘Где проверять:
GPT-4 / Claude 3 / Perplexity AI (особенно хорош для свежих источников).

Шаг 2. Анализируем конкурентов
Что нужно: кто на рынке, чем хороши/плохи, где слабые места.
🟡Промпт:
"Сравни 5 конкурентов в [ниша]: плюсы, минусы, УТП, каналы привлечения."
🔘Где делать:
GPT-4 + поисковики через Perplexity или даже через Bing AI (ищет в реальном времени).

Шаг 3. Строим Customer Journey Map (CGM)
Что делаем: путь клиента от боли к решению.
🟡Промпт:
"Построй CGM для клиента, который решает проблему [описать проблему]: шаги, задачи, барьеры, эмоции."
🔘Где делать:
GPT-4 для текста + FigJam или Miro для визуализации карты.

Шаг 4. Формируем гипотезы
Что нужно: реальные проблемные гипотезы + гипотезы решений.
🟡Промпт:
"Сгенерируй 5 гипотез проблем + 5 решений для боли [описание], оцени эффекты и риски."
🔘Где оформлять:
GPT-4 → сразу в Notion / Coda — удобно структурировать в бэклог.

Шаг 5. Подготовка к CustDev
Что нужно: не навести клиента на ответ, а раскопать реальные боли.
🟡Промпт:
"Напиши 10 открытых вопросов для глубинного интервью по теме [описание проблемы], плюс 3 для проверки решений."
🔘Где проводить:
Google Meet + записи в Fireflies AI для автоматической расшифровки и тегирования болей.

Шаг 6. Прототипирование продукта
Что делаем: простую версию сайта, приложения или решения.
🟡Промпт:
"Сгенерируй структуру лендинга для решения проблемы [описание боли], с акцентом на ценностное предложение и CTA."
🔘Где собирать:
Для сайтов — v0.dev
(через прямую генерацию кода из GPT, минимальная доработка руками)
Для приложений — через генерацию скелета React/Next.js в GPT-4 Turbo, потом допилить в любом low-code или прямо на v0.dev.

Шаг 7. Кодинг на старте
Что можно: собрать базовый прототип руками AI.
🟡Промпт для GPT:
"Сгенерируй код страницы на Next.js (или React) для лендинга продукта по теме [описание продукта], с базовым UI."
🔘Как использовать:
Полученный код кидаешь в [v0.dev] — дорабатываешь без необходимости быть full-stack разработчиком.
Или сразу через Replit / Vercel для быстрой публикации.

🌟 Итог:
Discovery теперь — это не сложный забег на полгода.
Это чёткий маршрут, который ты можешь пройти за день-два с правильным AI-набором.