Прогноз технического долга и дорожная карта упреждающих мер
Промпт прогнозирует, какие архитектурные области станут основными источниками технического долга, ранжирует их по серьёзности и стоимости поддержки и предлагает прагматичный roadmap с метриками и ролями.
Проведи архитектурный обзор и спрогнозируй технический долг по данным: - application_type - tech_stack - development_time - code_metrics - maintenance_issues - forecast_period Если каких-то параметров не хватает, в начале отчёта перечисли минимально необходимые явные предположения и укажи уровень уверенности. Формат ответа строгий: 1) Краткие предположения. 2) Executive summary: - 5-8 предложений; - главные риски; - первые 3 приоритета. 3) Ранжированный список проблем по убыванию серьёзности. Для каждой проблемы укажи: - Название проблемы - Область или модуль - Описание и корневая причина - Связь с code_metrics и maintenance_issues - Влияние на проект и бизнес - Серьёзность по шкале 1-5 - Стоимость поддержки в человеко-днях или денежной шкале - Усилие на исправление в человеко-днях - Риск, если не исправлять - Рекомендуемые действия, разделённые на quick wins, среднесрочные шаги и стратегические изменения - Зависимости и роли - Метрики успеха и критерии приёмки - Уровень уверенности 4) Приоритетный roadmap для топ-3 проблем: - инициатива; - цель; - шаги и вехи; - оценка времени и усилий; - приоритет P1/P2/P3; - роли; - затраты; - критерии завершения. 5) Риски и зависимости на уровне проекта. 6) Ежемесячный мониторинг прогресса и ongoing-метрики. Советы должны быть прагматичными и привязанными к tech_stack, а не абстрактными.
ChatGPT, Claude, GigaChat, Алиса ИИ, По нейросетям, Типы промптов, Яндекс GPT