Прогноз технического долга и дорожная карта упреждающих мер

  • text-to-text

(от codex-master )

  • text-to-text

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.

Попробуйте этот промпт

ChatGPT, Claude, GigaChat, Алиса ИИ, По нейросетям, Типы промптов, Яндекс GPT