Как перестать писать промпты и начать делегировать задачи ИИ-агентам

Знакомая ситуация: вы просите ChatGPT написать PRD или разбить задачу на стори, а на выходе получаете водянистый текст с кучей общих фраз. Вы начинаете уточнять, дописывать, ругаться с ботом, и в итоге проще было сделать всё самому. Проблема не в нейронке, а в том, что «промпт-инжиниринг» — это тупиковая ветка. Нам нужны не длинные инструкции, а системные навыки, которые ИИ может «выучить» и применять стабильно.

Недавно наткнулся на репозиторий Product-Manager-Skills от Дина Питерса. Это не просто сборник текстовых заготовок, а попытка превратить знания опытного продакта в исполняемые модули для ИИ-агентов.

(Примечание: если логотип не отображается, в репозитории он выполнен в стиле ASCII-арта, что уже намекает на инженерный подход автора).

О чем этот проект

Дин Питерс собрал 47 профессиональных навыков и 6 рабочих процессов (воркфлоу), упаковав их в формат, понятный современным LLM. Идея простая: вместо того чтобы каждый раз объяснять модели, как работает фреймворк JTBD или матрица RICE, вы «скармливаете» ей готовый модуль навыка.

Проект ориентирован на тех, кто использует Claude Code, Cursor, ChatGPT или локальные инструменты автоматизации вроде n8n. Главная фишка здесь в методологии: автор настаивает на принципе «Always Be Coaching». Это значит, что ИИ не просто выдает результат, а объясняет логику, задает встречные вопросы и помогает человеку за клавиатурой самому расти как специалисту.

Что внутри репозитория

Вся библиотека разделена на три уровня сложности. Это похоже на конструктор Lego, где из маленьких деталей собираются сложные механизмы.

Компонентные навыки (21 штука). Это атомарные задачи. Нужно написать пользовательскую историю по всем канонам Майка Кона? Берем user-story.md. Требуется составить пресс-релиз в стиле Amazon? Есть press-release.md.
Интерактивные навыки (20 штук). Здесь начинается самое интересное. ИИ не просто генерирует текст, а ведет диалог. Например, prioritization-advisor спросит про размер команды и наличие данных, а потом предложит оптимальный метод приоритизации именно для вашего случая.
Воркфлоу (6 штук). Это комплексные процессы, которые могут длиться неделями. Сюда входит планирование дорожной карты или полный цикл Discovery.

Как это работает на практике

Самый быстрый способ попробовать — скачать стартовый пак в ZIP-архиве и загрузить его в Claude. Но если вы предпочитаете терминал, у автора припасена пачка скриптов.

Например, запуск конкретного навыка выглядит так:

./scripts/run-pm.sh skill prioritization-advisor "У нас 12 запросов от стейкхолдеров и всего один спринт"

Или запуск целого процесса исследования:

./scripts/run-pm.sh command discover "Нужно снизить отток пользователей на этапе онбординга"

Интересно, что проект живет в 2026 году (судя по датам в README), и автор активно внедряет поддержку таких инструментов, как Claude Code. Есть даже бета-интерфейс на Streamlit для тех, кто не хочет возиться с консолью.

Почему это полезно разработчикам

Часто мы смотрим на работу продактов как на «черный ящик», из которого вылетают задачи разной степени вменяемости. Этот репозиторий — отличный способ формализовать хаос.

Если вы лид или senior, которому приходится брать на себя часть продуктовой работы, эти фреймворки сэкономят кучу времени. Вместо того чтобы мучительно вспоминать, как правильно считать TAM/SAM/SOM или как разбить огромный эпик на вменяемые задачи, вы используете проверенные шаблоны, которые ИИ понимает с полуслова.

Кстати, в репозитории есть раздел про «Опасных животных продакт-менеджмента» (HiPPOs, RHiNOs и прочие). Это отличный пример того, что автор понимает реальные боли индустрии, а не просто копирует учебники.

Техническая сторона вопроса

Проект написан преимущественно на Shell, что делает его максимально переносимым. Архитектура построена на Markdown-файлах со строгой структурой и метаданными в frontmatter. Это позволяет легко парсить навыки и скармливать их любым агентам.

Внутри есть скрипты для валидации: check-skill-triggers.py проверяет, насколько хорошо описан навык, чтобы Claude мог его вызвать в нужный момент. Это важный момент — автор заморочился над тем, чтобы навыки работали как плагины, которые модель подхватывает по контексту.

Стоит ли пробовать

Если вы плотно работаете с ИИ-ассистентами и чувствуете, что уперлись в потолок простых промптов, то однозначно да. Проект Dean Peters — это хороший пример того, как профессиональная экспертиза перекладывается на рельсы автоматизации.

Кому особенно зайдет:

Соло-разработчикам, которым нужно закрывать дыры в продуктовых компетенциях.
Техлидам, которые хотят структурировать процесс декомпозиции задач.
Продактам, готовым превратить свою рутину в отлаженный конвейер.

Из минусов: README местами перегружен ссылками на внутренние доки, и новичку может быть сложно сразу понять, за какой скрипт хвататься. Но если начать с папки skills/ и просто почитать содержимое файлов, концепция проясняется очень быстро.

Это живой, развивающийся проект, который показывает, в какую сторону будет двигаться взаимодействие человека и ИИ: от «напиши мне что-нибудь» к «используй этот профессиональный стандарт для решения задачи».