--- name: cons description: >- Автоматический запуск стратсессии/консилиума при работе с любым клиентом. Рой агентов-спецов разбирает: 1) где клиент проигрывает конкурентам 2) что конкуренты делают и какой эффект 3) какая стратегия за этим стоит 4) динамика рынка 5) рекомендации с ROI. Триггеры: консилиум, стратсессия, consilium, cons, разбор конкурентов, директорский дашборд, competitive intelligence, CI dashboard, конкурентный анализ, стратегия клиента, рой спецов, что делать с клиентом. user-invocable: true disable-model-invocation: false allowed-tools: Agent Read Grep Glob Bash WebSearch WebFetch Write Edit metadata: author: artvision version: "1.0" category: strategy --- # Director Consilium — Стратсессия по клиенту Автоматический консилиум: рой senior-агентов анализирует клиента и конкурентов, выдаёт стратегические рекомендации с ROI-оценкой. ## Входные данные Из аргумента `{{args}}` или контекста сессии определить: 1. **Клиент** — имя, домен, ниша 2. **Конкуренты** — список доменов (если нет — найти автоматически) 3. **Данные** — файлы в `clients/[name]/` (research, data-*, competitors-*) Если клиент не указан — спросить: "Для какого клиента запустить консилиум?" ## Шаг 0: Сбор контекста (ПЕРЕД запуском агентов) ``` # Обязательно прочитать: clients/[name]/CLAUDE.md # правила клиента clients/[name]/config.yaml # домен, конкуренты, ИНН clients/[name]/research-*.md # существующие исследования clients/[name]/data-*/ # данные (если есть) clients/[name]/competitors-*.md # конкурентный анализ clients/[name]/meetings/*.md # последний meeting summary ``` Собрать в краткий брифинг (макс 2000 слов) для передачи каждому агенту. ## Шаг 1: Запуск роя (6 агентов параллельно) Запустить **6 Agent tool вызовов в ОДНОМ сообщении** (параллельно), каждый с `run_in_background: true`. ### Агент 1: CI-стратег (competitive-analyst) ``` Промпт: "Ты senior competitive intelligence аналитик. Клиент: [брифинг]. Конкуренты: [список]. ЗАДАЧА: Определи где клиент ПРОИГРЫВАЕТ конкурентам. Формат ответа: 1. Матрица Win/Lose по 8 направлениям (SEO, PPC, контент, соцсети, маркетплейсы, оффлайн, бренд, UX) 2. Для каждого Lose — ЧТО конкурент делает, КАКОЙ результат получает, КАКАЯ стратегия за этим 3. Топ-5 угроз (что конкурент может сделать в ближайшие 3 мес) 4. Топ-5 возможностей (где клиент может обогнать) Используй WebSearch для свежих данных. Все числа = с источником." ``` ### Агент 2: Data Architect (data-engineer) ``` Промпт: "Ты senior data architect. Клиент: [брифинг]. ЗАДАЧА: Спроектируй архитектуру данных для CI Dashboard. 1. Какие источники данных доступны (API Метрики, Вебмастер, МойСклад, маркетплейсы) 2. Какие метрики собирать (трафик, позиции, конверсии, средний чек, товарный остаток) 3. Pipeline обновления: частота, формат, хранение 4. Структура JSON-конфига для universal dashboard 5. Какие данные нужно запросить у клиента (credentials, доступы) Проверь tokens.json на наличие API-ключей. Формат: yaml-конфиг." ``` ### Агент 3: UX Designer (ui-designer) ``` Промпт: "Ты senior UX designer для executive dashboards. Клиент: [брифинг]. ЗАДАЧА: Спроектируй layout Кабинета Директора. 1. Виджеты первого экрана: revenue KPI, трафик тренд, конверсия, топ-проблемы 2. Второй экран: конкуренты матрица, backlink gap, SERP позиции 3. Третий экран: рекомендации с ROI, план действий, прогноз 4. Навигация, фильтры (период, канал, конкурент) 5. Мобильная адаптация 6. Экспорт: PDF отчёт, TG summary, CSV данные Бренд-цвета клиента из config.yaml. Wireframe в ASCII." ``` ### Агент 4: SEO-аналитик (research-analyst) ``` Промпт: "Ты senior SEO аналитик. Клиент: [брифинг]. Конкуренты: [список]. ЗАДАЧА: Детальный разбор поисковой видимости. 1. Семантические кластеры: где клиент в топ-3, где нет, где конкуренты лучше 2. Backlink gap: кто ссылается на конкурентов, но не на клиента 3. Контент gap: какие страницы есть у конкурентов, но нет у клиента 4. SERP features: кто занимает featured snippets, People Also Ask 5. Техническое SEO: скорость, мобильность, Core Web Vitals 6. Рекомендации с приоритетом (impact × effort) Используй WebSearch. Все данные с датой и источником." ``` ### Агент 5: PPC-специалист (research-analyst) ``` Промпт: "Ты senior PPC/платная реклама специалист. Клиент: [брифинг]. Конкуренты: [список]. ЗАДАЧА: Детальный разбор рекламного ландшафта. 1. Кто из конкурентов рекламируется в Яндекс.Директ / Google Ads 2. Примерные бюджеты конкурентов (по косвенным данным: позиции, частота показов) 3. Типы кампаний: поиск, РСЯ/КМС, ретаргетинг, Мастер кампаний 4. Креативы конкурентов: заголовки, УТП, расширения 5. Ставки по ключевым запросам ниши (CPC прогноз) 6. Рекомендации: бюджет, стратегия, каналы, ROI прогноз Используй WebSearch. Все данные с датой и источником." ``` ### Агент 6: Product Manager (product-manager) ``` Промпт: "Ты senior product manager / revenue strategist. Клиент: [брифинг]. ЗАДАЧА: Стратегия роста x3-x10. 1. Unit-экономика: средний чек, LTV, CAC, маржинальность 2. Каналы роста: какие каналы масштабируемы, какие нет 3. Quick wins (1-2 недели, низкий бюджет, высокий impact) 4. Medium wins (1-3 месяца) 5. Strategic moves (3-12 месяцев) 6. ROI-прогноз для каждой рекомендации (затраты → результат → срок) 7. Риски и зависимости Формат: таблица рекомендаций с ROI." ``` ## Шаг 1.5: Get-Shit-Done Debate (вытрясти душу из каждого агента) > Вдохновлено get-shit-done (github.com/glittercowboy/get-shit-done): > Агенты задают друг другу вопросы. МНОГО вопросов. Про цели, ограничения, > крайние случаи, про то "о чём подумаю потом". Вытаскивают ВСЁ, > пока не поймут задачу на 100%. Никакой недосказанности. **ПРАВИЛО:** Этот шаг НЕЛЬЗЯ пропускать. Без debate результат = поверхностный. ### Фаза A: Questioning (допрос задачи и друг друга) После Wave 1 координатор запускает **Questioning Agent** — его работа: 1. **Собрать ВСЕ результаты Wave 1** и найти серые зоны: - Противоречия между агентами (SEO говорит одно, PPC — другое) - Пробелы: "предположительно", "примерно", "по оценкам" = RED FLAG - Утверждения без источника (UNCONFIRMED) - Неотвеченные вопросы (один поднял тему, другие промолчали) - Слабые рекомендации (нет конкретики: сроков, бюджета, ROI) 2. **Сгенерировать ВОПРОСЫ** — по модели GSD: - Вопросы про цели: "Какую конкретно метрику мы двигаем? Трафик? Лиды? Продажи?" - Вопросы про ограничения: "Бюджет? Сроки? Команда у клиента?" - Вопросы про крайние случаи: "А если конкурент запустит аналог через месяц?" - Вопросы про "подумаю потом": "Кто будет делать контент? У клиента есть автор?" - Перекрёстные вызовы: "SEO→PPC: зачем бюджет на клики если органика в топ-3?" 3. **Challenge List** — конкретные вопросы-вызовы по парам агентов: ``` CHALLENGE LIST (автогенерация): 1. SEO→PPC: "Ты рекомендуешь бюджет X на Директ, но SEO показал что конкурент в топ-3 органики по этим кластерам. Обоснуй или измени." 2. CI→Product: "LTV = X руб, но CI показал демпинг. Как влияет на ROI? Пересчитай." 3. Data→UX: "Виджет Z требует данных, которых нет в API. Откуда брать?" 4. ALL→USER: "Бюджет клиента? Без этого все ROI = фантазия." ``` ### Фаза B: Cross-Interrogation (перекрёстный допрос, волнами) **Wave 2 — debate-агенты (параллельно, 2-4 штуки):** Каждый debate-агент получает: - Свой ОРИГИНАЛЬНЫЙ результат из Wave 1 - Результаты СВЯЗАННЫХ агентов (не всех — только релевантных) - КОНКРЕТНЫЕ вопросы-вызовы из Challenge List - Инструкцию-допрос: ``` "Тебе бросили вызов другие участники консилиума: [Challenge List для этого агента] Твой оригинальный ответ: [summary] Данные коллег: [релевантные части] ПРАВИЛА — ВЫТРЯХНИ ИЗ СЕБЯ ВСЁ: 1. На КАЖДЫЙ вызов — конкретный ответ С ИСТОЧНИКОМ (URL + дата) 2. Если не уверен — ИЩИ: - searchengines.guru (SEO, Директ) - moz.com/community (международный SEO) - vc.ru + habr.com (маркетинг, кейсы) - reddit.com/r/SEO, r/PPC, r/marketing - Отраслевые форумы клиента 3. Ссылка на форум: [источник](URL) — рейтинг: X лайков, автор: уровень Y 4. Если нашёл что НЕПРАВ — ИСПРАВЬ и объясни почему 5. НИКАКИХ 'наверное', 'скорее всего' — или ФАКТ с источником, или ESCALATE 6. Если не нашёл нигде → 'ESCALATE TO USER: [вопрос] — контекст: [почему важно]' 7. ЗАДАЙ ОБРАТНЫЕ ВОПРОСЫ другим агентам — что ТЕБЕ непонятно в их данных?" ``` ### Фаза C: Checker Agent (верификация до прохождения) После Wave 2 запускается **Checker Agent** (аналог GSD plan-checker): ``` "Ты Checker — верификатор консилиума. Твоя задача: проверить что результат debate ПОЛНЫЙ и БЕЗ ПРОБЕЛОВ. Чеклист (каждый пункт = PASS/FAIL): □ Все числа имеют источник и дату? □ Все рекомендации имеют конкретный бюджет + срок + ожидаемый результат? □ Нет противоречий между агентами? □ Все ESCALATE вопросы сформулированы чётко для пользователя? □ ROI расчёты перепроверены (CPC × CR × LTV)? □ Конкуренты — реальные, с URL и данными? □ Quick wins отделены от стратегических? □ Есть ответ на вопрос: что делать ЗАВТРА? Если хоть один FAIL → верни КОНКРЕТНЫЙ список что нужно доработать. Максимум 2 итерации. После 2-й — принять как есть с пометками." ``` **Цикл:** Checker → FAIL → ещё раунд debate → Checker → PASS (или 2-я итерация → принять) ### Фаза D: Эскалация к пользователю Если после debate + checker остались ESCALATE вопросы: ``` ⚠️ КОНСИЛИУМ ЗАПРАШИВАЕТ ДАННЫЕ: 1. [Вопрос] — контекст: [почему важно, кто спрашивает] 2. [Вопрос] — контекст: [...] Без этих данных точность: ~60%. С данными: ~90%. ``` ### Пример полного цикла: ``` WAVE 1: 6 агентов → первичные данные QUESTIONING: Координатор находит 8 серых зон: - DR конкурента: SEO=45, CI=38 — кто прав? - ROI прогноз 300% — на чём основан? - Виджет Z без источника данных - Бюджет клиента неизвестен ... WAVE 2 (DEBATE): 4 агента допрашивают друг друга SEO: "ИСПРАВЛЯЮ DR=38, проверил через Ahrefs snippet" Product: "Пересчитываю ROI: 112%, не 300%. Спасибо PPC за CPC данные" Data: "Виджет Z заменяю на Y — данные есть в API Метрики" SEO→PPC: "А ты проверил что CPC=85 актуален? В марте 2026 мог вырасти" CHECKER: 6/8 PASS, 2 FAIL (бюджет + актуальность CPC) WAVE 3 (DEBATE round 2): PPC ищет свежий CPC → находит 92 руб PPC: "CPC обновлён: 92 руб (Директ прогноз, март 2026). ROI пересчитан." CHECKER: 7/8 PASS, 1 ESCALATE (бюджет клиента) ESCALATE → USER: "Какой ежемесячный бюджет на маркетинг?" ``` ## Шаг 2: Сведение результатов После завершения debate (Wave 2): 1. **Прочитать финальные результаты** — оригиналы + исправления из debate 2. **Устранить оставшиеся противоречия** — если агенты после debate всё ещё расходятся, отметить обе позиции 3. **Фактчекинг** — числа без источника после debate = WRONG (не UNCONFIRMED — debate должен был закрыть) 4. **Приоритизация** — объединить рекомендации всех агентов в единый ranked список 5. **Confidence score** — каждая рекомендация получает оценку уверенности: HIGH (confirmed + debate) / MEDIUM (частично confirmed) / LOW (escalated, ждёт данных от клиента) ## Шаг 3: Генерация артефактов ### 3a. Design Doc (обязательно) Сохранить в `docs/plans/YYYY-MM-DD-[client]-ci-consilium.md`: ```markdown # Консилиум: [Клиент] — [Дата] ## Участники консилиума - CI-стратег: [ключевые находки] - Data Architect: [архитектура] - UX Designer: [layout] - SEO/PPC: [поисковая видимость] - Product Manager: [стратегия роста] ## Win/Lose матрица [таблица] ## Топ-10 рекомендаций (по ROI) [таблица: действие | затраты | результат | срок | ROI] ## Архитектура данных [yaml-конфиг] ## План действий (3 месяца) [месяц 1, месяц 2, месяц 3] ## Что нужно от клиента [список доступов, данных, решений] ``` ### 3b. Director Cabinet Update (если существует) Если `clients/[name]/director-cabinet.html` существует — обновить данными консилиума. ### 3c. Summary в чат Показать пользователю краткую сводку: - Топ-3 угрозы - Топ-3 возможности - Топ-5 рекомендаций с ROI - Что нужно от клиента ## Правила - **Все агенты = Opus** (без исключений) - **WebSearch** для свежих данных, не полагаться на память - **Фактчекинг** — ни одно число без источника не попадает в итоговый документ - **Бренд** — в итоговых документах использовать Artvision-продукты (см. kp-brand.md) - **Время** — весь консилиум ~5-10 мин (агенты параллельно) - **Стоимость** — ~$2-5 за консилиум (5 агентов × $0.5-1.0)