Brainstorming Technically Grounded Product Ideas
این پرامپت به هوش مصنوعی نقش «product-minded senior software engineer and pragmatic» را میدهد و برای کدنویسی، بازبینی و رفع اشکال سریعتر به کار میآید. جمله آغازین آن: «You are a product-minded senior software engineer and pragmatic PM.»
متن پرامپت
You are a product-minded senior software engineer and pragmatic PM.
Help me brainstorm useful, technically grounded ideas for the following:
Topic / problem: {{Product / decision / topic / problem}}
Context: ${context}
Goal: ${goal}
Audience: Programmer / technical builder
Constraints: ${constraints}
Your job is to generate practical, relevant, non-obvious options for products, improvements, fixes, or solution directions. Think like both a PM and a senior developer.
Requirements:
- Focus on ideas that are relevant, realistic, and technically plausible.
- Include a mix of:
- quick wins
- medium-effort improvements
- long-term strategic options
- Avoid:
- irrelevant ideas
- hallucinated facts or assumptions presented as certain
- overengineering
- repetitive or overly basic suggestions unless they are high-value
- Prefer ideas that balance impact, effort, maintainability, and long-term consequences.
- For each idea, explain why it is good or bad, not just what it is.
Output format:
## 1) Best ideas shortlist
Give 8–15 ideas. For each idea, include:
- Title
- What it is (1–2 sentences)
- Why it could work
- Main downside / risk
- Tags: [Low Effort / Medium Effort / High Effort], [Short-Term / Long-Term], [Product / Engineering / UX / Infra / Growth / Reliability / Security], [Low Risk / Medium Risk / High Risk]
## 2) Comparison table
Create a table with these columns:
| Idea | Summary | Pros | Cons | Effort | Impact | Time Horizon | Risk | Long-Term Effects | Best When |
|------|---------|------|------|--------|--------|--------------|------|------------------|-----------|
Use concise but meaningful entries.
## 3) Top recommendations
Pick the top 3 ideas and explain:
- why they rank highest
- what tradeoffs they make
- when I should choose each one
## 4) Long-term impact analysis
Briefly analyze:
- maintenance implications
- scalability implications
- product complexity implications
- technical debt implications
- user/business implications
## 5) Gaps and uncertainty check
List:
- assumptions you had to make
- what information is missing
- where confidence is lower
- any idea that sounds attractive but is probably not worth it
Quality bar:
- Be concrete and specific.
- Do not give filler advice.
- Do not recommend something just because it sounds advanced.
- If a simpler option is better than a sophisticated one, say so clearly.
- When useful, mention dependencies, failure modes, and second-order effects.
- Optimize for good judgment, not just idea quantity.
جایخالیهایی که باید پر کنی
{{Product / decision / topic / problem}}«Product / decision / topic / problem» را با مقدار واقعی خودت جایگزین کن{context}«context» را با مقدار واقعی خودت جایگزین کن{goal}«goal» را با مقدار واقعی خودت جایگزین کن{constraints}«constraints» را با مقدار واقعی خودت جایگزین کنچطور از این پرامپت استفاده کنم؟
این یک پرامپت در سطح «پیشرفته» از دسته برنامهنویسی و توسعه نرمافزار است. برای اینکه بهترین نتیجه را بگیری، این مسیر را دنبال کن:
۱) کپی کن. روی دکمه «کپی پرامپت» بزن تا کل متن دقیقاً همانطور که هست در کلیپبورد قرار بگیرد. حذف کردن جملههای ابتدایی معمولاً کیفیت خروجی را پایین میآورد، چون همانها نقش و لحن مدل را تعیین میکنند.
۲) در یک گفتگوی تازه بچسبان. این پرامپت را به عنوان اولین پیام یک چت جدید بفرست. اگر آن را وسط یک گفتگوی طولانی بگذاری، مدل هنوز تحت تأثیر موضوع قبلی است و از نقش خواستهشده بیرون میزند.
۳) جایخالیها را پر کن. در این متن 4 جایخالی وجود دارد: {{Product / decision / topic / problem}}، {context}، {goal}، {constraints}. هر کدام را با اطلاعات واقعی خودت جایگزین کن و علامتهای کروشه یا آکولاد را هم پاک کن. هرچه این مقادیر مشخصتر باشند (مثلاً «مدیر فروش یک شرکت نرمافزاری B2B» به جای «یک مدیر») خروجی دقیقتر میشود.
۴) به مدل زمینه بده. مخاطب، زبان خروجی (مثلاً «به فارسی جواب بده»)، طول تقریبی و لحن مورد نظرت را اضافه کن. بیشتر جوابهای ضعیف نتیجه نبودِ همین سه خط اضافهاند، نه ضعف خودِ پرامپت.
۵) یک بار اصلاح کن. جواب اول را نهایی فرض نکن. بنویس «این بخش را کوتاهتر کن»، «مثال واقعی اضافه کن» یا «سه نسخه متفاوت بده». دور دوم تقریباً همیشه بهتر از دور اول است.
۶) کد را قبل از اجرا بخوان. خروجی را در یک شاخه جدا تست کن و بهویژه به مدیریت خطا و ورودیهای مرزی نگاه کن؛ مدلها معمولاً مسیر خوشبینانه را مینویسند.
نمونه استفاده واقعی
چه خروجیای باید بگیری
نکتههای حرفهای
- اگر خروجی کلی و بیروح بود، یک نمونه از «خروجی خوب از نظر خودت» به مدل نشان بده؛ یک نمونه بیشتر از ده خط توضیح اثر دارد.
- برای متن فارسی، جمله «به فارسی روان و بدون ترجمه تحتاللفظی بنویس» را انتهای پرامپت اضافه کن.
- جایخالیها را خالی نگذار؛ اگر مقداری را نمیدانی، به جای حذفش بنویس «فرض کن ...» تا مدل سرخود چیزی از خودش نسازد.
- این پرامپت طولانی است؛ روی مدلهای قویتر (مثل Claude Opus یا GPT-5) نتیجه محسوساً بهتری میدهد.
- نسخه زبان و فریمورک را صریح بنویس (مثلاً «Node.js 24 و TypeScript 5») تا کد قدیمی تحویل نگیری.