Экспериментальный проект, в котором весь путь — от problem space до прототипа — выполнен с использованием AI-ассистированного исследования и генерации решений с последующей ручной доработкой.
От проблемы к прототипу: проектирование приложения для нетворкинга с помощью AI 
Lovable
Gemini
Claude
Chat GPT
Figma
Люди с широким кругом тёплых, но не близких контактов со временем теряют контекст этих связей.
Отсутствие понимания «кто этот человек сейчас» и «уместно ли писать» создаёт социальное напряжение и приводит к тому, что связи не поддерживаются, несмотря на их потенциальную ценность.
Problem space
Кейс от идеи до реалиции используя нейросети

надо какое-то описнаие задачи и сути кейса
Промт: Своими словами был задан контекст проблемы и просьба разложить проблему по методологии JTBD. Затем этот результат отправлен в дургую нейросеть с просьбой дать корректировки. Несколько итерраций правок и ручная доработка дали результат:
JTBD
Chat GPT
Claude
Когда у меня есть широкий круг полезных знакомств и профессиональных контактов, я хочу сохранять контекст и ощущение живой связи с ними,
чтобы при необходимости я мог обратиться без неловкости и с высокой вероятностью отклика.
На основе JTBD я написала кратко персоны и запросила детальный портрет + добавить еще несколько персон. Из большого колличество персон запросила обобщить до 3х чтобы обозначить основные портреты целевой аудитории.
На данном этапе я больше использовала нейрочеть для детализации описания, которое задала сама.
Proto Personas
Claude
Краткое саммари исследовнаия - не нравится - непонятно что за рещульта
Вот обновленное саммари с акцентом на анализе рынка, конкурентов и конкретных причинах непригодности классических систем:
Результаты анализа рынка и конкурентной среды
Исследование подтвердило критический разрыв между функционалом классических систем и потребностями личного нетворкинга. Традиционные CRM (HubSpot, Salesforce) признаны непригодными для управления социальным капиталом по трем фундаментальным причинам:
  1. Транзакционный детерминизм: Они проектировались для управления «сделками», где контакт — это объект дохода, а не узел доверительных отношений.
  2. Высокое «входное трение»: Сложность интерфейсов и необходимость заполнения десятков полей ведут к прекращению ведения базы в «полевых» условиях.
  3. Отсутствие эмоционального слоя: Системы не фиксируют личный контекст (хобби, семья, интонации встреч), который является фундаментом для «права на контакт».
В ходе бенчмаркинга были проанализированы специализированные pCRM-решения:
  • Dex: Лидер в дисциплине и интеграции с LinkedIn, но ограничен в мобильном UX.
  • Clay: Эталон эстетики и интеграции в экосистему Apple, однако ориентирован на визуальное потребление, а не на активный ввод данных.
  • Folk: Эффективен для командных пайплайнов и рассылок, но избыточно сложен для индивидуального пользователя.
  • Orvo: Продемонстрировал успех паттерна голосового ввода и ИИ-обработки заметок, что признано ключевым технологическим вектором.
Выяснено, что выигрышная стратегия для нового продукта заключается в отказе от «воронок продаж» в пользу индикаторов здоровья нетворка (Network Vitality). Доказано, что использование технологий NFC и OCR для захвата данных в связке с NLP-моделями для суммаризации диалогов решает главную проблему конкурентов — когнитивную перегрузку при ручном наполнении системы.
Хотите, чтобы я на основе этого анализа составил сравнительную таблицу для вашего MVP, где будут указаны функции, которые мы «заимствуем» у конкурентов, и те, что сделаем уникальными?
Через режим Deep recearch запрашиваю Анализ конкурентной среды, потребительского поведения и продуктовые гипотезы на основе моей задачи и персонах
AI-assisted exploratory research 
Gemini
тут кратко их напсиать
Скорректированные гипотезы (MVP 2.0)
Продуктовые гипотезы для прототипирования и я хочу их скореектировать. нужено сделать mvp попроще. сейчас NFC-сканер- это лишенне усложнение. карта с локациями тоже доступна только если друзья персоны тоже в этом прилоежнии- иначе как это будет отслеживтаься. но при этом пользователь добавляет ссылки на соцсети своего контакта- и вот тут уже надо чтобы приложение осталеживало новые активности в этих соцсетях и сообщало пользователю.

Давайте пересоберем гипотезы в сторону Low-touch MVP. Основной акцент сделаем на «Пассивном потреблении контекста»: пользователь дает ссылку, приложение само «майнит» поводы для связи.
корректировка гипотез
Gemini
полный текст тз тут тоже в раскрывашке
максимальная свобода для ии- задаю продуктовые гипотезы и прошу сгенерировать тз для Lovable
Создание ТЗ для прототипа
Gemini
результат прототипа- тут ссылка на него и еще гиф или видео что вышло
Прототипирование
Lovable
с помощью плагина html to design делаю перенос 1го экрана макета в фигму. С автоматическим созданием дизайн системы на основе того, что есть.
Адаптирую на русский язык
Перенос в фигму
Figma
Made on
Tilda