| name | product-data-audit |
| description | Use when auditing a product, business, or project ecosystem — analyzing data sources, decision loops, bottlenecks, and implementation contours. Triggers on "аудит продукта", "product audit", "data audit", "аудит данных", "аудит бизнеса", "проанализируй экосистему", "аудит систем". |
Product & Data Audit
Глубокий аудит продукта/бизнеса: данные, системы, решения, узкие места, контуры внедрения. На выходе — интерактивная HTML-визуализация (12 секций). Markdown-версия — опционально по запросу.
Процесс
digraph audit_flow {
"Определить объект аудита" [shape=box];
"Собрать данные" [shape=box];
"Сгенерировать HTML (12 секций)" [shape=box];
"Открыть в браузере" [shape=box];
"Определить объект аудита" -> "Собрать данные";
"Собрать данные" -> "Сгенерировать HTML (12 секций)";
"Сгенерировать HTML (12 секций)" -> "Открыть в браузере";
}
1. Определить объект аудита
Спросить у пользователя, если неочевидно:
- Аудит одного продукта, линейки или всей экосистемы бренда?
- Какие файлы/системы читать?
workdir = корень git-репозитория текущего проекта. Если неочевидно — спросить у пользователя до шага 2.
2. Собрать данные
Обнаружить и прочитать источники по категориям (конкретные файлы зависят от проекта):
- Архитектура проекта — CLAUDE.md, README, AGENTS.md, .cursor/rules, любые конфиг-файлы агентов
- Канонические данные — файлы с ценами, метриками, офферами, аудиторией (искать по содержимому, не по имени)
- Стратегия и планы — документы с insights, roadmap, OKR, ретро, планы
- Операционные правила — правила в .claude/rules/, playbooks, runbooks
- Рабочие документы — docs/, notes/, analysis/ — всё что есть
- Управление задачами — GitHub Projects/Issues, Linear, Jira (если доступны через CLI)
- Системы и конфиги — боты, CRM, базы, аналитика, мониторинг (конфиги, схемы, .env.example)
- Внешние данные — API-запросы, CLI-команды для свежих метрик (если доступны)
Для каждого источника фиксировать: что внутри, дата snapshot, качество, ограничения.
Обнаружение источников: начать с CLAUDE.md / README.md в корне — они обычно описывают структуру проекта и указывают на канонические файлы. Затем ls + glob по корню для обнаружения остального.
Свежесть данных: если snapshot старше 14 дней — добавить [snapshot: YYYY-MM-DD] рядом с числом. Если старше 30 дней — пометить [УСТАРЕЛО: YYYY-MM-DD].
Если канонические файлы не найдены: пометить числовые утверждения НЕИЗВЕСТНО. [источник не найден] и продолжить аудит с доступными данными.
3. Сгенерировать отчёт
Основной артефакт = HTML ({workdir}/research/product-data-audit.html). Markdown-версия (.md) — опциональна, генерировать только по явному запросу пользователя.
Структура — 12 секций (0–11), см. references/report-structure.md. Секция 0 = диаграмма экосистемы.
Тегирование: каждое утверждение маркировать:
ФАКТ. — подтверждено данными, указать источникГИПОТЕЗА. — логичный вывод, требует проверкиНЕИЗВЕСТНО. — слепое пятно, данных нет
Правило числовой конкретики (обязательно):
- Каждый ФАКТ должен содержать конкретные числа, если они доступны в источниках
- После числа — ссылка на источник в формате
[файл:строка] или [система → запрос]
- Если число можно получить запросом (SQL, API, file read) — получить, не оставлять "самый маржинальный"
- Плохо: "канал X — самый маржинальный"
- Хорошо: "канал X — $Y/единица, ~$Z/час при Nч работы [<файл-с-ценами>:<метка>]"
- Если число недоступно — явно пометить
[число не найдено] вместо голого утверждения
Терминология: русский язык, англицизмы только для устоявшихся стандартов (CRM, API, KPI). См. references/terminology.md.
Рекомендации по отсутствующим артефактам: в секции 7 (контуры внедрения) проверить наличие 18 операционных артефактов из references/missing-artifacts-checklist.md. Отсутствующие — включить как рекомендации с приоритетом и минимальной версией. 4 категории: стратегия (NSM, OKR), AI-native (CLAUDE.md, промпты, runbook), инфраструктура данных (SSOT, определения метрик), governance (журнал решений, эскалация).
4. Сгенерировать HTML
Создать {workdir}/research/product-data-audit.html по дизайн-спецификации из references/html-design-spec.md. Навигация = 12 секций (0–11).
5. Открыть в браузере
open {workdir}/research/product-data-audit.html
Типичные ошибки
| Ошибка | Как избежать |
|---|
| Англицизмы при наличии русского аналога | Проверять references/terminology.md |
| Факт без источника | Каждый ФАКТ. ссылается на файл/систему |
| Факт без числа | Если число доступно — получить и указать. "Самый маржинальный" → "$Y/единица, ~$Z/час [источник]" |
| Stale данные без маркировки | Snapshot > 14 дней → [snapshot: дата], > 30 дней → [УСТАРЕЛО: дата] |
| Смешение фактов и гипотез | Не приписывать уверенность неподтверждённому |
| Нет диаграммы экосистемы | Секция 0 обязательна: SVG с 4 слоями и потоками между нодами |
| Нет секции "Неизвестное" | Слепые пятна важнее фактов для решений |
