Промпт: Генерация списка компаний (Fairflow)¶

Используй этот промпт для генерации тестовых/демо-данных компаний в AI-инструментах (Claude, GPT, Gemini и т.п.) или для передачи разработчику seed-данных.

Контекст проекта¶

Fairflow — проектно-центричная модульная CRM-платформа. Компания (Company) — юридическое лицо / организация клиента. Компания связана с контактами (many-to-many), сделками и продажами. Все данные изолированы на уровне проекта.

Цель: сгенерировать список реалистичных российских компаний для seed-данных, импорта, тестирования UI или демо-режима.

Задание¶

Сгенерируй список из N компаний (N = 20–50 по умолчанию, или укажи иное количество). Каждая компания должна соответствовать структуре Fairflow и всем требованиям ниже.

Структура компании (поля)¶

Обязательные поля (Must Have)¶

Поле	Тип	Описание	Пример
`name`	string	Полное наименование юрлица	«ООО „Альфа“»
`inn`	string	ИНН (10 цифр — юрлицо, 12 — ИП)	«7707049388»
`ownerId`	string	ID владельца записи	«user-123»
`ownerType`	enum	«USER» или «DEPARTMENT»	«USER»

Связи и системные поля¶

Поле	Тип	Описание
`contactIds`	string[]	Массив ID контактов (many-to-many)
`tags`	string[]	Теги для фильтрации
`identityHash`	string	Хеш для кросс-проектной идентификации (ИНН + domain) — генерируется системой

Требования к данным¶

1. Юридические форматы (Россия)¶

ООО — «ООО „Название“» (наиболее частый)
АО — «АО „Название“» (крупные компании)
ИП — «ИП Иванов Иван Иванович» (без кавычек в названии)
НКО — «АНО „Название“», «Фонд „Название“»

2. ИНН и реквизиты¶

ИНН юрлица: 10 цифр. Контрольная сумма должна быть валидной (алгоритм проверки ИНН РФ).
ИНН ИП: 12 цифр.
КПП: 9 цифр, первые 4 — код региона (77 — Москва, 78 — СПб, 52 — Нижний Новгород и т.д.).
ОГРН: 13 цифр (юрлицо) или 15 (ИП). Должен соответствовать ИНН по структуре.

Рекомендация: используй реальные форматы ИНН (можно сгенерировать валидные или взять из открытых источников). Избегай явно тестовых значений вроде «1234567890».

3. Дедуп-ключи (проверка дублей)¶

Система проверяет дубли по: - ИНН (уникален в рамках проекта) - Домен email (например, @alfa.ru) - Название (при отсутствии ИНН)

Требование: в сгенерированном списке не должно быть дублей по ИНН. Домены email должны быть уникальными или осознанно повторяться (филиалы).

4. Identity Hash (подготовка к Org Master Data)¶

Company.identity_hash = hash(normalize(ИНН) + normalize(domain))

Генерируется системой при создании. В seed-данных можно не указывать — backend заполнит автоматически.

5. Разнообразие¶

Отрасли: IT, Финансы, Ритейл, Производство, Строительство, Логистика, Медицина, Образование, HoReCa, Недвижимость, Услуги.
Регионы: Москва, СПб, регионы РФ (Екатеринбург, Казань, Новосибирск, Нижний Новгород и т.д.).
Размеры: от ИП (1 чел.) до крупных (5000+).
Названия: реалистичные, без «Test Company 1», «Компания А». Допустимы вымышленные, но правдоподобные названия.

6. Консистентность с Drawer и карточкой¶

Drawer (минимум при создании): название, ИНН, телефон, email, адрес, контактное лицо (6–8 полей).

Карточка (полный набор): все поля из таблицы выше + банковские реквизиты (БИК, р/с, к/с) — опционально для seed.

Формат вывода¶

Вариант A: JSON (для API / seed)¶

[
  {
    "name": "ООО «Альфа»",
    "inn": "7707049388",
    "kpp": "770701001",
    "ogrn": "1027700132195",
    "legalAddress": "123456, г. Москва, ул. Ленина, д. 1",
    "actualAddress": "123456, г. Москва, ул. Ленина, д. 1, офис 101",
    "phone": "+7 495 123-45-67",
    "email": "info@alfa.ru",
    "website": "https://alfa.ru",
    "industry": "IT",
    "employeeCount": 150,
    "notes": "",
    "tags": ["ключевой клиент"]
  }
]

Вариант B: CSV (для импорта)¶

Колонки: name, inn, kpp, ogrn, legalAddress, actualAddress, phone, email, website, industry, employeeCount, notes, tags

Разделитель: запятая. Кавычки для полей с запятыми.

Вариант C: TypeScript/JavaScript (seed-файл)¶

export const companies = [
  {
    name: "ООО «Альфа»",
    inn: "7707049388",
    // ...
  },
] as const;

Референсы¶

Бизнес-процесс: fairflow-business-process-v5.2.md — разделы 9 (Контакты и компании), 7.4 (Проверка дублей), 9.2 (Identity Hash).
Функциональная спецификация: docs/functional/09-companies.md — Drawer, карточка, фильтры.
Требования: docs/requirements/07-contacts-companies.md — many-to-many, merge, drift detection.
GraphQL: docs/backend/graphql-specification.md — тип Company, CreateCompanyInput, UpdateCompanyInput.
Импорт: docs/requirements/16-bulk-import.md — маппинг колонок, проверка дублей.

Чек-лист для проверки сгенерированного списка¶

[ ] Все компании имеют уникальный ИНН
[ ] ИНН соответствует формату (10 или 12 цифр)
[ ] Названия в корректном юридическом формате (ООО, АО, ИП)
[ ] Email-адреса валидны, домены разнообразны
[ ] Телефоны в формате +7 или E.164
[ ] Адреса содержат индекс, город, улицу
[ ] Отрасли и размеры разнообразны
[ ] Нет тестовых/мусорных названий («Test», «Company 1»)
[ ] Список готов к импорту (CSV) или к использованию в seed (JSON/TS)

Пример промпта для AI¶

Сгенерируй 30 российских компаний для CRM Fairflow в формате JSON.
Требования:
- Уникальные ИНН (10 цифр для юрлиц), валидный формат
- Названия: ООО, АО, несколько ИП — реалистичные вымышленные
- Отрасли: IT, финансы, ритейл, производство, логистика
- Регионы: Москва, СПб, Екатеринбург, Казань, Новосибирск
- Поля: name, inn, kpp, ogrn, legalAddress, phone, email, website, industry, employeeCount
- Без дублей по ИНН и домену email

Поле	Тип	Описание	Пример
`kpp`	string	КПП (9 цифр)	«770701001»
`ogrn`	string	ОГРН (13 цифр — юрлицо, 15 — ИП)	«1027700132195»
`legalAddress`	string	Юридический адрес	«123456, г. Москва, ул. Ленина, д. 1»
`actualAddress`	string	Фактический адрес	«123456, г. Москва, ул. Ленина, д. 1, офис 101»
`phone`	string	Телефон (E.164 или +7 формат)	«+7 495 123-45-67»
`email`	string	Email (домен используется для дедупликации)	«info@alfa.ru»
`website`	string	Сайт	«https://alfa.ru»
`industry`	string	Отрасль	«IT», «Финансы», «Ритейл»
`employeeCount`	number	Численность сотрудников	150
`notes`	string	Примечание	«Ключевой клиент с 2023»