Практика продакт-менеджера с Trae+Claude Code: ИИ автоматически собирает требования, пишет PRD, создаёт интерактивные прототипы, синхронизирует TAPD, повышая эффективность работы

I. Краткое описание содержания курса

Практический курс для продакт-менеджеров, разработчиков ИИ-продуктов и команд цифровой трансформации предприятий, через65 системных уроков, на полном кейсе магазина с обменом на баллы, проведёт вас от нуля к освоению всего процесса дизайна продукта с помощью ИИ, анализа требований, написания документации, создания прототипов, командной работы и поставки продукта. В начале курса объясняютсяключевые компетенции ИИ-продакт-менеджера, методология четырёх шагов замкнутого цикла SIDE, а также установка, настройка и использование инструментов Trae, Claude Code, Gitee, Pencil MCP, TAPD MCP; затем от реальных бизнес-потребностей изучается, как с помощью ИИ выполнять сбор требований, анализ болевых точек, чтение MRD, написание PRD-документа требований к продукту и проверку качества по 14 измерениям, снижая пропуск требований. Далее подробно разбираетсяСпецификация страницы, AI-генерация интерактивного HTML-прототипа, конвертация HTML в файл дизайна Pencil, создание карты сайта и дизайн-ревью, чтобы продуктовое решение быстро превращалось в демонстрируемый и обсуждаемый дизайн-результат. Курс также научит вас использовать AI для написания пользовательских историй и через TAPD обеспечивать синхронизацию требований, управление задачами и командную работу, одновременно формируязаписи обсуждений проекта, зафиксированные решения, базу знаний продукта и дорожную карту итераций. В завершение через полный разбор проекта и выпускной проект по AI-продукту помогает учащимся освоитьот требования в одну строку до продуктового решения, проектирования прототипа, взаимодействия с разработкой и сдачи проектасистемный подход, повышая способности к продуктовому дизайну и продвижению проектов в эпоху AI.

II. Для кого этот курс

1. Специалисты, желающие перейти в AI-продакт-менеджеры.
2. Продакт-менеджеры, желающие повысить эффективность работы с помощью AI.
3. Новички, изучающие продуктовый дизайн и взаимодействие с разработкой с нуля.
4. Предприниматели, которым нужно быстро создавать прототипы продуктов.
5. Корпоративные команды, желающие освоить процесс внедрения AI-продуктов.

III. Результаты после обучения

1. Освоить использование Trae, Claude Code и инструментов MCP.
2. Научиться AI-анализу требований, написанию PRD и проверке качества.
3. Освоить создание AI-прототипов, дизайн страниц и процесс ревью.
4. Научиться написанию пользовательских историй и командной работе в TAPD.
5. Освоить полный процесс AI-продукта от требований до сдачи.

IV. Содержание курса

1. Введение в практический курс корпоративного применения AI-продуктов
2. Почему AI-продакт-менеджер — это будущее
3. Знакомство с кейсами курса
4. Методология SIDE: четырехшаговый цикл с точки зрения продакт-менеджера
5. Инструменты курса в одной строке
6. Установка AI-программ
7. Настройка Claude Code
8. Настройка Gitee
9. Настройка Pencil MCP
10. Настройка TAPD MCP
11. Рабочая область TRAE и расширения
12. Частые ошибки и способы их решения
13. Первое использование Claude Code
14. Знакомство с тремя ключевыми возможностями
15. Практика: чтение MRD с помощью AI, выполнение трех задач
16. Откуда берутся требования продакт-менеджера
17. Разбор кейса: 6 ключевых проблем магазина баллов
18. Трехшаговый метод сбора информации
19. Практика: от одной строки до списка требований
20. Что такое PRD: план продукта, а не отчетный материал
21. Написание документа PRD с помощью AI
22. Ключевые стандарты PRD для продакт-менеджера
23. Практика: генерация PRD магазина баллов с помощью AI
24. 5 частых ошибок в PRD
25. 14-мерное сканирование PRD с помощью AI
26. Практика: аудит PRD магазина баллов с помощью AI
27. Что такое спецификация страницы
28. Стандартный шаблон спецификации страницы
29. Разбор кейса и выбор шаблона
30. Практика: написание спецификации страницы с помощью AI
31. Что чаще всего упускают на странице: 6-мерное сканирование спецификации страницы
32. Практика: аудит спецификации страницы с помощью AI
33. Почему продакт-менеджер должен уметь создавать прототипы
34. Принципы создания прототипов
35. Быстрый старт: генерация прототипа с помощью Claude Code
36. Разбор прототипа магазина баллов
37. Практика: создание прототипа главной страницы магазина обмена баллов с помощью AI
38. Зачем конвертировать HTML в Pencil
39. Подробный процесс конвертации HTML в Pencil
40. Практика: конвертация HTML-прототипа магазина баллов в файл .pen с помощью AI
41. Что такое карта сайта
42. Генерация карты сайта с помощью AI
43. Генерация HTML-страницы дизайн-ревью с помощью AI
44. Практика: генерация карты сайта, страницы ревью и имитация 5-минутной демонстрации с помощью AI
45. Зачем при разработке нужны пользовательские истории
46. Стандартный шаблон пользовательской истории
47. Полная картина пользовательских историй магазина баллов
48. Создание пользовательских историй в один клик с помощью AI
49. Практика: написать набор пользовательских историй для процесса обмена и погашения
50. Полный процесс синхронизации с TAPD
51. Как настроить tapd-config.json
52. Как выглядит TAPD Story
53. Практика: синхронизировать пользовательские истории в TAPD с помощью AI
54. Чек-лист проверки синхронизации пользовательских историй
55. Почему продакт-менеджеру важно хорошо вести протоколы обсуждений
56. Фиксация решений с помощью AI
57. Поддержка базы знаний
58. Типичные ошибки в управлении знаниями и как их избежать
59. Практика: зафиксировать одно обсуждение с помощью AI
60. Обзор проекта в целом
61. Результаты каждого этапа SIDE
62. Сводка типичных ошибок продакт-менеджера
63. Дорожная карта развития продукта
64. 8 советов для продакт-менеджера
65. Выпускной проект по AI-продукту