analyst_exe | инженерное мышление в IT

Ну это не дело, сами из резюме вытащить не могут?

@analyst_exe

14 моделей рисуют BPMN. Кто рабочая лошадь, а кто заставит зайца ждать?

Взял историю про Петра и зайца, подключил модели к MCP Stormbpmn и устроил 42 запуска: одинаковый промпт, по три попытки, новые сессии, без ручных подсказок. Прогон занял 1 час 54 минуты.

Внутри обнаружилась интересная инженерная деталь. Модели передают Storm эскиз на Mermaid с метками BPMN: где параллельный шлюз, где таймер, где ожидание события. Сервис превращает его в BPMN, а дальше модель может редактировать элементы и запрашивать автоматическую раскладку.

Знакомый язык для модели, специальные значения для сервиса. Даже конструкция :::класс уже есть в Mermaid — Storm использует её для обозначения BPMN-типов. Модели остаётся выбрать логику; писать весь BPMN XML и рассчитывать координаты ей не приходится. Так работали все 42 запуска.

Все диаграммы прошли техническую проверку. Но по условию Пётр ждёт зайца до восьми часов. Некоторые модели поставили таймер на восемь часов, а уже после него проверку: «Заяц пришёл?» Заяц может стоять рядом, Пётр всё равно ждёт.
Ещё ловушка: Пётр каждый час ищет перец, Зинаида со временем замечает повторения и помогает. Если сделать её помощь обязательной перед следующей проверкой, независимый цикл исчезает.

Astra — победитель строгой проверки: оба сценария и завершение поддержаны в 3/3 попыток. Медианное время — 224 секунды. Дорого богато и правильно.

Sonnet 5 — мой кандидат в рабочие лошади для черновиков: 58 секунд, правильное ожидание зайца в 3/3. Но Зинаиду упрощает во всех трёх. Этот участок придётся исправлять.

DeepSeek 4.1 Flash: 53 секунды, ожидание верно в 2/3. У GLM Flash тоже 2/3, у Haiku — 0/3. Sol — 3/3, но 245 секунд: медленнее Astra и с упрощением Зинаиды. Terra и Luna стабильного результата по ожиданию не дали.

Входных токенов за сеанс у Sonnet — медиана 153 тыс., у Astra — 709 тыс., у Sol — 1,54 млн. Сюда входит повторное чтение контекста из кэша. Без чтения кэша — 38,6 / 60,7 / 99,5 тыс. Разница уже скромнее. Это не прямая цена и не расход лимита подписки.

Пока выбираю Sonnet для черновика с ревью, Astra — когда нужна строгая логика этого кейса. Стоимость ручных правок ещё не измерена.

Один кейс, три повтора. Логику проверял ИИ, человеческая оценка впереди. Сравниваем модели вместе с их клиентами и интерфейсом Storm; способность самостоятельно генерировать BPMN XML здесь не проверяли.

А как справятся ещё более мелкие модели или — (крестимся) — российские модели?

🔥 И я пробую нарисовать тот же кейс через Гигачат и Алису

@analyst_exe

Есть идеи, чем я таким сижу занимаюсь?

Пишите варианты в комментариях)
@analyst_exe

В субботу отдыхаем честно украденным мемом

@analyst_exe

Господа, расскажите в комментариях, что происходит с рынком труда нынче? Кто смотрел? Кто знает? Поделитесь мнениями

Вот Галя говорит, что исполнители снова в почете

@analyst_exe

Все ясно, вам нужны только мемы
Их есть у меня

@analyst_exe

Помните сервис "Резюмешка"?

Доработал и опубликовал на сайте https://analystexe.ru/services/resumeshka/

Тыкаемся, если кому-то актуально

@analyst_exe

А еще я засунул нейросеть вам в методичку, чтоб было удобнее погружаться

Воооооооооооооооооооооооот. А еще я перерабатываю резюмешку и скоро выложу ее также под эгидой сайта analyst_exe

Кто-нибудь отберите у меня нейросети
@analyst_exe

В методичке появилась пачка статей про обновление данных в реальном времени - технологии и способы выбора

https://analystexe.ru/articles/realtime-delivery-patterns

Наслаждайтесь

@analyst_exe

А прикиньте, что все это нам только снится?

@analyst_exe

Как аналитику вкатиться в ИИ

Не начинайте с рейтинга нейросетей и курса по промптам.

Возьмите копию настоящей рабочей папки. Уберите секреты и персональные данные. Откройте её в агентском приложении, включите только чтение и напишите:

Изучи структуру. Ничего не меняй. Найди противоречия. Для каждого укажи файл, точную цитату и почему она конфликтует с другой.

Я так открыл папку analyst_exe. Агент нашёл, что в одном документе у нас три редакционных роли, в другом — четыре, а в актуальном списке — пять.

Вот нормальная точка входа в ИИ: не «поговорил с умным чатом», а отдал проверяемую работу в реальной среде.

Но есть важная граница. Сама модель по диску не гуляет. Она предлагает следующий ход: прочитать файл, выполнить поиск, запустить проверку. Приложение вокруг модели — harness — решает, можно ли это сделать, вызывает инструмент и возвращает результат модели.

модель предлагает
        ↓
harness проверяет
        ↓
инструмент действует
        ↓
результат возвращается модели

А дальше начинаются вопросы системного аналитика:

- что модель вообще видит;
- какие действия ей доступны;
- кто проверяет права;
- где хранится состояние;
- когда остановить loop;
- чем доказать, что задача действительно выполнена;
- чем MCP отличается от обычного API;
- когда нужны субагенты, а когда это дорогой созвон ботов.

Я собрал всё в один лонгрид — от первого read-only запуска до agentic loop, MCP, evals и A2A.

https://analystexe.ru/articles/ai-agents-harness-for-analyst

Если вы до сих пор носите модели файлы по одному — начните с папки, которую не страшно отдать ей на чтение.

@analyst_exe

Эх, этот чудесный день. А помните, как у нас было все с вами всерьёз? Второго сентября!

САМЫЕ СМЕШНЫЕ МЕМЫ ПРО 3 СЕНТЯБРЯ КИДАЕМ В КОММЕНТАРИИ

@analyst_calendar_perevernul_i_snova_3_sentabrya

Аналитики бывают разные (синие, жёлтые, красные)

Мы тут в основном про бизнес/системную: требования, заказчики, интеграции, ограничения, проектирование, зачем, почему, упай чокопай...

Но есть ещё дата-аналитики.
Если дата-аналитика звучит интереснее очередного согласования требований — у @DeMent0rAnalyst есть хороший разбор «с чего начать».

А теперь буквально в двух словах, что это вообще за зверь.

Дата-аналитик обычно:
достаёт данные → чистит → считает метрики → ищет закономерности → объясняет, что всё это значит для бизнеса.

Стек примерно такой:
SQL — база, Excel/Sheets — всё ещё живы, Python — очень желательно, BI — рядом.

Плюс статистика, продуктовые метрики и умение не просто построить график, а понять, почему он вообще такой.

По ощущениям профессия ближе тем, кому нравится:
копаться в цифрах, искать причины, проверять гипотезы и отвечать на вопросы данными.

А бизнес/системная — тем, кому интереснее:
люди, процессы, устройство систем, требования и тонна контекста вокруг задачи.

Короче, выбор не между «аналитиком» и «не аналитиком», а между тем, какой тип задач вам меньше хочется выбросить в окно.

@analyst_exe

Ах как хочется вернуться, ах как хочется ворваться в 1 класс...

@analyst_exe

Собственно обещаний ждут 3 года если очень захотеть, ПОООООСТ

Что могу сказать в целом:
1. Выступать на митапах полезно
2. Иногда темы бывают скучными, иногда очень крутыми - всегда смотрите спикеров и доклады, не ходите на все подряд
3. Буду ли еще? Конечно буду, stay tuned

По площадке:

Основная страничка митапа - https://pro.t1.ru/event/JCPCjAwF
В БЦ Арена у Т1 очень хорошо, просторно, были закуски, кофеек. Всем рекомендую


По докладам:

1. Елизавета поделилась опытом проектирования системы, которая смотрит в открытый интернет ("по белым спискам"). Конечно когда вы делаете такого рода сервис, надо бы задуматься, а кто и как может вас сломать? Желательно, чтобы в штате был специализированный сотрудник ИБ, который бы задавал эти вопросы. Рекомендую ознакомиться, даст базовое представление о сложностях, с которыми вы можете столкнуться

2. Виктория рассказала о том, как завернула с помощью топовых нейронок пайплайн анализа в строго типизированный процесс, она написала целую статью на хабре об этом - туть. Все потихоньку к этому идут, пробы пера это здорово + материалы и промпты открытые, можете ознакомиться/скачать/попробовать. Подход строится на тезисе "а давайте скормим агенту всю кодовую базу и сделаем аналитику не на предположениях о том, как работает система, а на реализации".

3. Андрей говорил о том, что любое решение не идеально по своей сути и, пытаясь сесть на какой-то стул, надо понимать все же там пики точеные или требования неточные.. а порядок выбора хорошо бы фиксировать в документах с кодовым названием ADR мол какие варианты были, из чего выбирали, почему выбрали. Рационально, хорошо, если кто-то делает не так - ребята, срочно! Срочно госпаде переходим на подход к выбору через "голову"! Презентация была скорее разговорная. Андрей конечно маэстро, а еще у него есть клуб для аналитиков - https://tech-analyst.ai

4. Ну и я. Рассказал о том, чем черевато объявить просто поле типа string в контракте и что будет потом. Показывал примеры из практики DION. Короче указанная граница формата [type=stiring, minLength=1, maxLength=255] очень полезна и защитит вас от рассинхронизации на клиентах. Подробнее в презентации.

Доклады будут в комментариях. Обязательно полистайте. Гав.

@analyst_exe

Жираф большой, ему видней)

Прошла неделя, а пост с разбором всех докладов и фотками так и не вышел

20 🔥 и он выходит мгновенно

да, мы выпрашиваем реакции и что?)
Ну-ка покажите актив! ЕСТЬ ЕЩЕ ПОРОХ В ПОРОХОВНИЦАХ?
НЕ ОСЛАБЕЛА ЛИ КАЗАЦКАЯ СИЛА? НЕ ГНУТСЯ ЛИ КАЗАКИ?

@analyst_exe

Переделывать мемы - это моя новая специальность!
С понедельником! 😭

p.s завтра выйдет большой пост с обзором докладов с мита
а пока вот презы посмотрите - https://pro.t1.ru/event/JCPCjAwF

@analyst_exe

Тут какие то умные люди чего-то умное похоже будут говорить. Посмотрим поглядим 🙈😁