Практический курс корпоративного применения AI-продуктов TRAE+Claude Code

Практический курс корпоративного применения AI-продуктов TRAE+Claude Code: упор на сочетание продуктового мышления и AI-инструментов, для продакт-менеджеров эпохи AI, на основе четырехшаговой методологии замкнутого цикла SIDE — построение готового к внедрению корпоративного рабочего процесса AI-продуктов.

Курс начинается с понимания отрасли и кейсов курса, пошагово выполняется полное развертывание окружения: Claude Code, Gitee, Pencil MCP, TAPD MCP, рабочая область TRAE и настройка плагинов, разбираются типичные проблемы установки и конфигурации.

Освоите чтение MRD с помощью AI, выявление требований, изучите методы сбора информации, научитесь разбивать требование из одной фразы в четкий список требований; ключевая практика — написание PRD-документов с помощью AI, освоение стандартов PRD и подводных камней, аудит PRD с помощью 14-мерного сканирования.

Дополнительно изучите написание спецификаций страниц и 6-мерный аудит; с помощью Claude Code быстро генерируйте HTML-прототипы, конвертируйте HTML в файлы Pencil, создавайте карту сайта, страницы дизайн-ревью, готовьте материалы продуктовой презентации.

Также разбирается стандартное написание пользовательских историй, массовая генерация пользовательских историй с помощью AI и сквозная синхронизация с TAPD — требования и истории синхронизируются в платформу управления проектами; дополнительно AI ведет протоколы обсуждений, поддерживает базу знаний, обеспечивая накопление знаний проекта.

В завершение — обзор полной цепочки проекта, результатов всех этапов SIDE, дорожной карты итераций продукта, сводка типичных ошибок продукта, практическая проверка результатов через выпускной проект — AI по-настоящему встраивается в повседневный процесс продукта, значительно повышая эффективность работы продакт-менеджера.

Курс объединяет методологию продукта и работу с инструментами в единых проектных кейсах: начиная с настройки окружения, обучение строится вокруг реальных результатов и постепенно охватывает требования, PRD, спецификации страниц, прототипы, пользовательские истории и совместную работу над проектом. Повторяя практические действия, учащиеся осваивают процессы, в которых AI читает MRD, массово генерирует документы, создает аудиторские чек-листы и синхронизирует данные с платформами управления проектами, а на этапе ретроспективы проверяют полноту результатов каждого этапа. Для тех, кто хочет повысить эффективность продуктовой поставки, упорядочить командное взаимодействие или подготовить внедрение AI-продукта, этот материал служит ориентиром на пути от использования инструментов к построению корпоративных рабочих процессов.

Продакт-менеджеры, AI-продакт-менеджеры, желающие повысить эффективность с помощью AI и построить корпоративный рабочий процесс AI-продуктов

Новички в продукте, не умеющие писать PRD, делать прототипы, не знакомые с командной работой в TAPD

Специалисты, желающие изучить TRAE, Claude Code, цепочку инструментов MCP и внедрить AI-поставку продуктов

Разработчики, тестировщики, руководители проектов, желающие понимать продуктовые результаты и выстроить AI-совместную работу

Руководители команд, желающие освоить стандартизированную методологию замкнутого цикла SIDE и упорядочить продуктовый вывод предприятия

• ✅ Понимать тенденции развития AI-продуктов, освоить четырехшаговую методологию замкнутого цикла SIDE
• ✅ Самостоятельно выполнить полную настройку окружения TRAE, Claude Code, Gitee, Pencil MCP, TAPD MCP
• ✅ Научиться разбирать MRD с помощью AI, собирать информацию, превращать размытые требования в структурированный список требований
• ✅ Освоить написание PRD с помощью AI, 14-мерное сканирование и аудит PRD, избегать типичных проблем PRD
• ✅ Освоить написание спецификаций страниц и 6-мерный аудит, стандартизировать стандарты поставки страниц
• ✅ Использовать Claude Code для генерации прототипов, конвертации HTML в Pencil, создания карты сайта и страниц ревью-презентации
• ✅Освойте стандарты написания пользовательских историй, AI массово генерирует пользовательские истории
• ✅Наладьте процесс синхронизации TAPD, автоматически синхронизируйте пользовательские истории и завершите совместную работу над проектом
• ✅Используйте AI для фиксации решений совещаний, создания базы знаний продукта и управления знаниями
• ✅Освойте полный ретроспективный анализ проекта и планирование итераций продукта, сформируйте стандартизированные корпоративные возможности поставки

• 1.Краткое 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 фразе

• 6.Установка AI-программ
• 7.Настройка Claude Code
• 8.Настройка Gitee
• 9.Настройка Pencil MCP
• 10.Настройка TAPD MCP
• 11.Рабочая область и расширения TRAE
• 12.Типичные ошибки и способы их решения

• 13.Первое использование Claude Code
• 14.Знакомство с тремя ключевыми возможностями

• 15.Практика: чтение MRD с помощью AI и выполнение трех задач
• 16.Откуда у продакт-менеджера берутся требования
• 17.Разбор кейса: 6 ключевых проблем
• 18.Трехшаговый метод сбора информации
• 19.Практика: от одной фразы к списку требований

• 20.Что такое PRD: план продукта, а не отчетный материал
• 21.Написание PRD с помощью AI
• 22.Ключевые стандарты продакт-менеджера для PRD
• 23.Практика: генерация PRD с помощью AI
• 24.5 типичных ошибок в PRD
• 25.14-мерное сканирование PRD с помощью AI
• 26.Практика: аудит PRD с помощью AI

• 27.Что такое спецификация страниц
• 28.Стандартный шаблон спецификации страниц
• 29.Разбор кейса и выбор шаблона
• 30.Практика: написание спецификации страниц с помощью AI
• 31.Что чаще всего упускают на страницах: 6-мерное сканирование спецификации страниц
• 32.Практика: аудит спецификации страниц с помощью AI

• 33.Почему продакт-менеджер должен уметь делать прототипы
• 34.Принципы создания прототипов
• 35.Быстрый старт: генерация прототипа с помощью Claude Code
• 36.Разбор прототипа из кейса
• 37.Практика: создание прототипа главной страницы с помощью AI
• 38.Зачем конвертировать HTML в Pencil
• 39.Подробный процесс конвертации HTML в Pencil
• 40.Практика: конвертация HTML-прототипа 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 разработчикам нужны пользовательские истории
• 46.Стандартный шаблон пользовательской истории
• 47.Общая картина пользовательских историй
• 48.Генерация пользовательских историй в один клик с помощью AI
• 49.Практика: написание набора пользовательских историй для процесса обмена и активации
• 50.Полный процесс синхронизации с TAPD
• 51.Как настроить tapd-config.json
• 52.Как выглядит TAPD Story
• 53.Практика: синхронизация пользовательских историй в TAPD с помощью AI
• 54.Чек-лист проверки синхронизации пользовательских историй

• 55.Почему продакт-менеджеру важно вести протоколы обсуждений
• 56.Фиксация решений с помощью AI
• 57.Ведение базы знаний
• 58.Типичные ошибки в управлении знаниями
• 59.Практика: фиксация обсуждения с помощью AI

• 60.Обзор проекта в целом
• 61.Артефакты этапов SIDE
• 62.Обобщение ошибок продакт-менеджера
• 63.Дорожная карта развития продукта
• 64.8 рекомендаций для продакт-менеджера

• 65.Выпускной проект по AI-продукту