product-data-audit

# 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 ```dot 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): 1. **Архитектура проекта** — CLAUDE.md, README, AGENTS.md, .cursor/rules, любые конфиг-файлы агентов 2. **Канонические данные** — файлы с ценами, метриками, офферами, аудиторией (искать по содержимому, не по имени) 3. **Стратегия и планы** — документы с insights, roadmap, OKR, ретро, планы 4. **Операционные правила** — правила в .claude/rules/, playbooks, runbooks 5. **Рабочие документы** — docs/, notes/, analysis/ — всё что есть 6. **Управление задачами** — GitHub Projects/Issues, Linear, Jira (если доступны ...