Как Spexus помогает вашей роли

Каждый участник команды получает своего AI-напарника на своём этапе работы.

Product Manager

Превратите видение продукта в конкретные спецификации

Проблема

Вы держите продуктовое видение в голове, пересказываете его на созвонах и в чатах. К моменту реализации половина контекста теряется, а результат не соответствует ожиданиям.

Как помогает Spexus
  • Опишите идею фичи своими словами — AI-аналитик задаст уточняющие вопросы и поможет проработать её в эпик с user stories
  • Зафиксируйте приоритеты, цели и бизнес-контекст — они станут частью спецификации
  • Следите за ходом реализации: какие задачи выполнены, какие требования покрыты
Пример

«Нужна возможность экспорта отчётов» → через 30 минут диалога с AI-аналитиком у вас: эпик, 5 user stories, 12 требований, критерии приёмки для каждого сценария.

Tech Lead

Архитектурные решения зафиксированы и работают

Проблема

Вы принимаете архитектурные решения, описываете их в Confluence или README — но AI-агенты их не видят и генерируют код по-своему. Каждый PR требует ревью на соответствие стандартам.

Как помогает Spexus
  • Зафиксируйте архитектуру, code style и технические стандарты в управляющих документах
  • AI-агенты получают эти документы автоматически через MCP — и кодят по вашим правилам
  • AI-аналитик помогает выбрать архитектуру на основе требований, а не привычки
Пример

Вы описали в управляющем документе: «используем Clean Architecture, Go, PostgreSQL, без ORM». Каждый AI-агент, получающий задачу через Spexus, видит эти ограничения и следует им.

Разработчик

Кодьте фичи, а не разбирайтесь в контексте

Проблема

Перед тем как писать код, вы тратите время на выяснение: что именно нужно сделать, какие ограничения, какие зависимости. Промпты для AI приходится писать заново каждый раз.

Как помогает Spexus
  • Каждая задача уже содержит всё: что реализовать, какие требования учесть, какие стандарты соблюдать
  • Ваш AI-агент (Claude Code, Cursor, Codex) получает контекст через MCP автоматически
  • Задачи выстроены в правильном порядке — берёте следующую и работаете
Пример

Открываете Claude Code, говорите «возьми следующую задачу из Spexus» — агент читает задачу, требования, управляющие документы и пишет код. Вы ревьюите результат.

QA-инженер

Критерии приёмки — не формальность, а рабочий инструмент

Проблема

Вы пишете тест-кейсы отдельно от требований. Разработчики не всегда их читают. AI-агенты о них не знают. Приёмка превращается в ручной процесс сверки.

Как помогает Spexus
  • Добавляйте критерии приёмки в формате Given/When/Then прямо к user stories
  • Агент-приёмщик автоматически сверяет код с вашими критериями
  • Вы получаете отчёт: что пройдено, что нет, где расхождения
  • Edge cases и негативные сценарии фиксируются на этапе спецификации — до начала кодирования
Пример

Вы добавили 8 критериев приёмки к user story. После того как агент-исполнитель написал код, агент-приёмщик проверил все 8 сценариев. 7 пройдены, 1 требует доработки.

Системный аналитик

Требования, которые понимают и люди, и AI

Проблема

Вы пишете требования, но они теряются в документации. Разработчики интерпретируют их по-своему, AI-агенты их не видят. Трассируемость от требования до кода — ручная работа.

Как помогает Spexus
  • AI-аналитик помогает формулировать требования по стандартам EARS — однозначные, тестируемые, без двусмысленностей
  • Иерархия эпик → story → требование → критерий приёмки обеспечивает полную трассируемость
  • Требования автоматически становятся контекстом для AI-агентов при кодировании и приёмке
Пример

Вместо расплывчатой фразы AI-аналитик помогает сформулировать точное EARS-требование с измеримым SLA и контекстом.

Непрерывное улучшение

Настройте AI-агентов под свою команду — и улучшайте их со временем

За каждым агентом стоит промпт, который команда может редактировать и дорабатывать под свою практику.

  • Улучшайте существующих агентов — если аналитик задаёт не те вопросы или приёмщик пропускает edge cases, поправьте промпт
  • Создавайте новых агентов: критик, исследователь, придирчивый QA, онбординг-гид
  • Делитесь агентами — удачный промпт для одного проекта можно переиспользовать в других
Пример

Команда добавила в промпт приёмщика обязательную проверку негативных путей, и каждая приёмка стала включать error handling.

Защита от конфликтов в требованиях

Новая фича не сломает то, что уже работает

Когда вы добавляете новую фичу, AI-аналитик видит полную картину требований и может проверить непротиворечивость, полноту, зависимости и связи между ними.

  • Непротиворечивость — новое требование не конфликтует с существующими
  • Полноту — нет пробелов в спецификации
  • Зависимости — какие существующие компоненты затронет изменение
  • Связи — требования связаны через depends_on, blocks, conflicts_with
Пример

Конфликт между массовым экспортом и ограничением размера API-ответа обнаруживается до начала кодирования, а не на приёмочном тестировании.