Автоматизация discovery: от идеи до интерфейса за один день
Мы у себя провели эксперимент и пришли к ряду выводов
Зачем
Классический discovery: недели согласований, уточнений, макетов, пока команда не дойдёт до первого прототипа. Мы проверили гипотезу: можно ли сократить весь цикл от идеи до интерфейса до 24 часов — без потери управляемости и качества.
Что сделали
Собрали полуавтоматический pipeline, который превращает любые вводные (голос, текст, фото) в CJM, прототип и UML. Нижняя граница — один день. Обычно 2-3 дня. Пайплайн выстроен вокруг генеративных инструментов:
ChatGPT — генерирует эпики, сценарии, модели данных, UI-интерфейсы и документацию
Bolt.new — визуализирует CJM и собирает первый прототип
GitHub + Codex — превращают интерфейсы в код и валидируют логику (не удалось внедрить из-за ограниченного контекстного окна)
tldv; — записывает и логгирует встречи со стейкхолдерами и командой
В итоге discovery превращается из цепочки встреч в цикл общения с GPT
Результат
Цикл discovery сократился до 2-3 дней, иногда — 1
Трудозатраты продуктов и дизайнеров снизились в разы, иногда — без дизайна
Стоимость на команду — около 190 $/мес (tldv + bolt.new + chatgpt)
Качество артефактов стабильно, при условии нормальных вводных
Возможность полного отказа от дизайна в ряде кейсов (Bolt)
Что не заработало
Bolt ограничен по объёму токенов, не подходит для сложных интерфейсов
Вводные без контекста ломают качество генерации
Для больших проектов пока не хватает контекстного окна и нужно предварительное упрощение проекта
Часть сценариев по-прежнему требует ручной доводки.
Бизнес-эффект
Time-to-Market резко снижается
Высвобождение продуктовых и дизайнерских ресурсов
Формализованный discovery-процесс, готовый к стандартизации
Автоматизация discovery жизнеспособна. Большая часть процесса может быть выполнена GPT с минимальным участием людей. Проект завершился на ручном приводе — но подтвердил, что конвейер от идеи до интерфейса за сутки реален. Дальше — вопрос масштаба и доверия к машине.
