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Bündeln Sie Nutzerfeedback, Spezifikationen, Roadmap-Notizen und Produktdokumentation in einem KI-Workspace.
Die einfache Idee
Produktarbeit besteht aus Fragmenten: Nutzerinterviews, Support-Tickets, Analytics-Notizen, Spezifikationen, Screenshots, Roadmap-Diskussionen und technischen Einschränkungen. Generische KI macht daraus generische Produktratschläge.
Ein MultipleChat-Projekt gibt einem Produktbereich oder Feature einen eigenen Workspace. Laden Sie Belege und Rahmenbedingungen hoch und nutzen Sie die KI dann, um Feedback zu verdichten, PRDs zu entwerfen, Optionen zu vergleichen und Entscheidungen mit quellenbasiertem Kontext vorzubereiten.
Viele scheitern mit KI-Projekten, weil sie zu wenig hochladen. Wenn ein menschlicher Experte das Quellmaterial bräuchte, braucht es auch das Projekt.
Nutzerinterviews, Support-Tickets und Kundenfeedback
PRDs, Spezifikationen, Roadmap-Notizen und Entscheidungsprotokolle
Analytics-Zusammenfassungen, Testergebnisse und Tabellen
Screenshots, Wireframes, Designnotizen und Release-Pläne
Technische Einschränkungen, API-Dokumentation und Architekturnotizen
Projektanweisungen
Dieselben Dateien können je nach Anweisungen sehr unterschiedliche Antworten liefern. Legen Sie die Erwartungen einmal fest, damit jedes Modell weiß, wie es mit Quellen, Unsicherheit und Format umgehen soll.
Trenne Nutzerbelege, Produkteinschätzung und Annahmen zur Umsetzung.
Nenne die Dateinamen für Aussagen von Nutzern und für Anforderungen.
Lege den Schwerpunkt auf Klarheit, Abwägungen und Entscheidungsreife.
Weise auf fehlende Daten hin, bevor du eine Änderung der Roadmap empfiehlst.
Schreibe in knapper Produktsprache, die für Entwickler und Stakeholder geeignet ist.
Das sind keine theoretischen Funktionsbeschreibungen, sondern die ersten praktischen Workflows, die Produktmanager nach dem Anlegen eines Projekts ausprobieren sollten.
Workflow 1
Bündeln Sie Feedback, Spezifikationen und Entscheidungen nach Produktbereich oder Feature. So verhindern Sie, dass fremder Roadmap-Kontext den Abruf verfälscht.
Prompt zum Ausprobieren
Workflow 2
Laden Sie Interviews, Tickets, Umfragenotizen und Screenshots hoch. Lassen Sie die KI Muster, Schweregrade und repräsentative Zitate finden.
Prompt zum Ausprobieren
Workflow 3
Nutzen Sie das Projekt als Quelle für ein Anforderungsdokument, statt mit einer leeren Vorlage zu beginnen.
Prompt zum Ausprobieren
Workflow 4
Lassen Sie mehrere Modelle Optionen auf Basis desselben Projektkontexts vergleichen und nutzen Sie dann die KI-Zusammenarbeit für die Kritik.
Prompt zum Ausprobieren
Workflow 5
Machen Sie aus unübersichtlichen Produktbelegen klare Updates für die Geschäftsleitung, die Entwicklung oder GTM-Teams.
Prompt zum Ausprobieren
Die Lösung ist einfach: Halten Sie Projekte fokussiert, laden Sie das echte Quellmaterial hoch und verlangen Sie quellenbasierte Ergebnisse.
1.Entwerfen Sie keine PRDs, ohne Nutzerbelege und Rahmenbedingungen hochzuladen.
2.Mischen Sie nicht voneinander unabhängige Produktbereiche in einem Projekt.
3.Lassen Sie die KI keine Kennzahlen oder Kundenzitate erfinden.
4.Lassen Sie technische Einschränkungen nicht außen vor, wenn Sie um Rat zur Roadmap bitten.
5.Verschweigen Sie Stakeholdern keine Unsicherheiten.
Oft ja. Ein Projekt pro Feature oder Produktbereich hält Kundenfeedback, Spezifikationen und Entscheidungen fokussiert.
Ja. Laden Sie Nutzerbelege, Rahmenbedingungen und Entscheidungen hoch und lassen Sie sich dann ein PRD erstellen, das auf den Projektdateien beruht.
Ja. Screenshots, Notizen, Tabellen und Dokumente lassen sich hochladen und für den Abruf im Projekt indexieren.
Verschiedene Modelle können eine Produktentscheidung auf Basis desselben Projektkontexts entwerfen, kritisieren und auf Herz und Nieren prüfen.
Richtig starten
Laden Sie das Material hoch, legen Sie die Regeln fest und lassen Sie MultipleChat dann den relevanten Kontext für ChatGPT, Claude, Gemini, Grok oder die KI-Zusammenarbeit abrufen.
