🤖 Крутой Al-аналитик

Итоги 4-го потока марафона «ТЗ за 7 шагов»: ключевые инсайты и эволюция методологии

Четвертый поток марафона по созданию технического задания с помощью ИИ завершается 10.02. Этот поток стал по-настоящему исследовательским: фокус сместился с вопроса «как делать?» на глубокое обсуждение «почему именно так?». Благодаря диалогу с практикующими аналитиками мы смогли выявить точки роста в методологии и зафиксировать конкретные улучшения для следующих потоков.

Ключевые темы обсуждения и запланированные изменения:

1. Графическая нотация: от единого стандарта — к инструментальной гибкости

Что обсуждали: 
Инструмент Graphviz, предложенный для построения контекстных диаграмм, оказался неидеален для всех. Участники отмечали недостаток визуальной наглядности в процессе правки и сложность быстрой итерации.
Что меняем в промтах: 
В следующих потоках мы добавляем альтернативные варианты на выбор: PlantUML (для любителей текстового описания) и Yed Graph Editor (для тех, кому важен интерактивный drag-and-drop).

Цель — повысить скорость и комфорт моделирования.

2. Четкое разделение логики: Use Cases, Интеграции, Utility-функции
Что обсуждали: 
Возникла важная дискуссия о природе функций. Стало очевидно, что не все требования стоит упаковывать в сценарии использования (Use Cases). Необходима предварительная классификация по цели:
- Действие, направленное на достижение цели конкретной роли пользователя (UC).
- Обеспечение обмена данными с внешними системами (Интеграция).
- Поддержка внутренних процессов или общие сервисные функции (Support/Utility).

Что меняем в промтах: 
вводим структурированное разделение:
-Пользов ательские Use Cases — строго для целей акторов.
- Интеграционные сценарии — выносим в отдельный промт внутри блока интеграции.
- Support/Utility функции — исключаем из Use Cases и описываем в соответствующем разделе. Это устранит путаницу и повысит логическую целостность документа.

3. Разделение ответственности: Функциональные и Нефункциональные требования

Что обсуждали: 
Обсудили дублирование измеримых параметров между ФТ и НФТ.

Что меняем в промтах: 
Четко разводим ответственность:
- В ФТ убираем количественные метрики. Акцент — на саму функцию, ее тип (UC/Utility/Support) и привязку к целям из Opportunity Canvas.
- В НФТ концентрируем все измеримые атрибуты качества.

4. Формирование Функциональной Архитектуры (ФА)

Что обсуждали: участники запросили больше ясности в логике декомпозиции системы на модули и подсистемы.

Что меняем в промтах: 
добавляем отдельный, целенаправленный промт на шаге работы с требованиями. Его задача — сгенерировать вариант функциональной архитектуры, который напрямую вытекает из целей и метрик Opportunity Canvas, обеспечивая прослеживаемость от бизнес-задачи до структуры компонентов.

5. «Теория в один клик»
Что обсуждали: в процессе работы часто требовалось быстро освежить в памяти теоретические основы (например, правила построения контекстной диаграммы или классификацию НФТ.

Что дополняем: в тексты заданий напрямую интегрируем ссылки на соответствующие статьи из библиотеки Systems Education:
- НФТ и атрибуты качества
- Контекстная диаграмма

Что уже доработано «на лету»:
- Обновлены промты для проектирования модели данных с учетом рекомендаций по трем нормальным формам для реляционный БД
- Настроены проекты в Qwen для автоматизации обратной связи по всем 7 шагам марафона.
- Разработан и апробирован на учебном кейсе участника пилотный промт для описания Функциональной Архитектуры.

Итог:
Четвертый поток наглядно показал, что лучшие методологические улучшения рождаются из практики и открытой дискуссии с профессиональным коммьюнити. Спасибо всем, кто задавал вопросы — именно так создается живой и эффективный инструментарий аналитика.

Следующий поток стартует в феврале — надеюсь успеть внести изменения в промты.
Если ваша цель — создавать четкие, структурированные и технологически выверенные ТЗ с помощью ИИ, присоединяйтесь!

5ый поток марафона c 18.02

Проектные риски из моей практики

Денис Бесков выделил 11 проектных рисков:
1️⃣ Построение системы, которая решает «не ту задачу»
2️⃣ Неприемлемая экономическая эффективность проекта (ROI < 0)
3️⃣ Непринятие системы пользователями
4️⃣ Неправильный выбор класса системы или вендора
5️⃣ Эскалация сроков и бюджета (scope creep)
6️⃣ Архитектурная несостоятельность решения
7️⃣ Конфликты со стейкхолдерами и управленческие кризисы
8️⃣ Регуляторные, юридические, комплаенс-риски
9️⃣ Низкое качество данных и решений на их основе
🔟 Рост стоимости изменений после внедрения
1️⃣1️⃣ Локальные дефекты реализации и бесконечные доработки

Поделюсь своим проектным опытом
❌ 3. Непринятие системы пользователями
📍2 заказчика, которым нужны шашечки, а не ехать

На этапе конкурса заказчику нужен был другой подрядчик → система разработана, но не принята→ суды проиграны → полный провал.

📍 Автоматизация Водоканалов
Мастера саботировали работу у канавы на планшете:
• холодно
• руки грязные
• камера не работает (затирали наждачной)
• «это невозможно»
Причина — система усиливала контроль за их работой. Им нужно было фиксировать на планшете каждую выполненную операцию с указанием времени начала и окончания, а также прикладывать фото с места проведения работ
Решение:
жёсткий контроль главным инженером + принятие работы только по результату аудита действий в системе.
Итог: система эксплуатируется по филиалам Водоканалов России.

❌ 6. Архитектурная несостоятельность

Автоматизация контроля приборов учета зависела от структуры точек учета из биллинга, который внедрялся параллельно.
Финансирование биллинга приостановлено → структуры нет → вручную заносить никто не стал → пром-запуск сорван.
Вывод: без данных система бесполезна, успешно пройденные тестовые сценарии мало значат.

❌ 7. Конфликты со стейкхолдерами
Смена топ-руководства =
- остановка развития продукта
- повторный аудит решений
- необходимость каждый раз заново доказывать ценность

Частые смены руководства иногда вынуждают замораживать развитие продукта.

❌ 10–11. Рост стоимости изменений и локальные дефекты

Взяли на развитие систему другого подрядчика.
Задача: разработать 3 новых модуля к уже существующей системе.
В процессе вскрылась несостоятельность архитектуры БД:
➖между сотрудником и подразделением не было внешнего ключа
➖можно было удалить подразделение → пользователь из удалённого подразделения не проходил аутентификацию
Пришлось за наш счёт править ядро, хотя разработка новых модулей оценивалась без затрат на такой сюрприз.
Мораль: исходная архитектура чужой системы часто дороже новых функций.


Большинство проектных рисков — не технические.
Они про людей, данные, управление и мотивацию.
Код почти всегда можно переписать.
Непринятие пользователями, хаос управления и дефекты данных — дороже всего.
Крутой AI-аналитик

Кто смог выполнить задание на тренажере?

Я смогла пройти только с подсказкой.

Прислать промт?
👍 промт нужен
🤪 промт не нужен

Всем привет. Наконец-то прислали книжку, которую я выиграла в конкурсе еще в прошлом году. Буду изучать и использовать знания при разработке лекций для повышения квалификации преподавателей, о котором писала вот тут.

В прошлом году мне удалось 3 раза выиграть призы в различных каналах.

Спасибо @Neyro_MBA.👍👍👍
Крутой AI-аналитик

Недавно мне прислали ссылку диалог с ИИ, в котором пользователь очень не доволен ответом.
Это классический антипример правильного диалога с ИИ.
На скрине ответ от дипсик на конкретный вопрос по той же теме.

Как НЕ нужно разговаривать с ИИ (если вам важны факты)
❌ Не задавайте вопрос без указания типа истины.
«Кто победил?» — это не вопрос для ИИ.
Уточните: официальный результат по регламенту, данные первичного источника, статистика на дату.
❌ Не подавайте источники разного уровня как равнозначные.
YouTube, телекомментарии и агрегаторы ≠ официальные протоколы. ИИ не сам выбирает, чему верить — вы должны задать иерархию.
❌ Не используйте многозначные термины без определения.
Слово «финал» в спорте может означать матч по регламенту, последнюю игру турнира или просто кульминацию. Зафиксируйте значение.
❌ Не позволяйте ИИ переходить от проверки к объяснению.
Если вы не остановите модель фразой: «Только факт, без интерпретаций», она начнёт строить правдоподобную историю — даже если она ложная.
❌ Не эскалируйте эмоционально.
Фразы вроде «ты врёшь» переводят ИИ в режим сглаживания конфликта, а не уточнения данных.
—
ИИ — не собеседник. Это инструмент точности.
Чем строже промт — тем чище факт.

Промт для получения правильного ответа:

Дай официальный результат турнира “Canada Cup 1981” по регламенту организатора, с указанием:
– списка участников
– формата турнира
– официального финального матча
Источники: только первичные (IIHF / Hockey Canada / протоколы).
Без интерпретаций, мифов и телекомментариев.

+ не забывайте включать режим поиска

А у вас бывает, что вы недовольны ответом от ИИ?
Крутой AI-аналитик

Как нарисовать свою карьерную карту, когда всё надоело?

Знакомо чувство, когда работа не радует, но и непонятно, куда двигаться?

Канал «Уставшие» создал пошаговый алгоритм, который превращает этот тупик в понятную карту с вариантами.

Я адаптировала этот метод в готовый промт, который проведет вас по всем шагам. Вам нужно только честно отвечать.

В чем суть метода? Краткий конспект:

1. Диагностика настоящего.

Зачем вы на самом деле держитесь за текущую работу?

Примеры для вдохновения:
- На текущем месте понятные задачи и процессы
- Здесь меня ценят и уважают
- Стабильность и предсказуемость

2. Опора на силу.

Фиксируем 3 главных достижения за карьеру и формулируем, «за что вас купят всегда». Это ваш фундамент.

Пример для вдохновения:
Стала функциональным архитектором уникальных систем для тепло- и водоканалов

3. Профильная экспертиза

В чем ты профи? За что тебя будут покупать работодатели всегда?

Пример для вдохновения:
'Я классный team-lead системных/бизнес-аналитиков и функциональный архитектор, создающий уникальные решения для автоматизации основных процессов в тепло- и водоснабжении'

4,5 Усиливаем свои преимущества

6.Поиск векторов. Самый важный и сложный этап.

Вы не меняете всё и сразу. Вы смотрите:
* Куда можно перейти, не меняя специализацию (другие отрасли).
* Куда можно перейти, не меняя отрасль (другие специализации).
* Что будет, если остаться в своей комбинации «отрасль + спец.» (рост).
* И только при наличии финансовой подушки — вариант «меняю всё».

7-8. Люди — это новая валюта.
Карьеру в 2026+ строят через людей.
Алгоритм учит, как провести аудит своих контактов
и превратить знакомых в лоббистов - тех, кто знает вашу репутацию и захочет помочь.

9,10. Считаем деньги и риски.
К каждому варианту перехода прикрепляем реалистичную вилку з/п и список рисков (падение дохода, потеря статуса, долгий поиск).
Для анализа рыночной стоимости можно использовать промт и связи с лобистами.

11. Финальная карта.
Все варианты сводятся в таблицу и раскрашиваются в
- зеленый (цель),
- желтый (запасной аэродром)
- красный (не наш путь).
Получается понятный план действий на 1-2 года.

Как это работает?

Метод запрещает мечтать абстрактно. Он заставляет опираться на факты (ваши навыки), связи (ваших людей)
и цифры (вашу будущую зарплату и риски).

P.S. Метод сложный, требует честности перед собой и времени.
Но он дает то, чего не хватает — ясность.
Рекомендую делать его не за один вечер, а растянуть на неделю, обдумывая каждый шаг.
Крутой AI-аналитик

⚡️ Что происходит «за кулисами» марафона

Давайте сегодня заглянем за кулисы 4-ого потока марафона «ТЗ с помощью ИИ за 7 шагов» и посмотрим, как происходит общение участников с куратором. На марафоне куратор не работает в формате «вот правильная методология — применяйте». Здесь осознанно выстроен другой подход — разбор логики выбора.

Присоединиться к ближайшему потоку марафона

Автор поста — Елена Беляева
Под редакцией SE

#марафон@systems_education

🔥 Тренажер промптов

Навык написания качественных промптов становится для нас таким же базовым, как знание SQL или нотации BPMN. Чтобы усилить свои навыки рекомендую пройти 6 заданий на тренажере
📍 Prompt Trainer: https://prompttrainer.replit.app/

Разбор заданий (чему именно учимся):
1. Суммаризация
• В чем суть: Сжать длинный текст без потери смысла.
• Зачем аналитику: Превращать часовые транскрипты встреч с заказчиком в четкий список функциональных требований (FR) или User Stories. Учит выделять главное и отсекать лишний шум.
2. Оркестрация
• В чем суть: Заставить модель найти ответы в контексте и провести классификацию ответов.
• Зачем аналитику: Уметь находить ответы в источниках и проводить классификации.
3. Галлюцинации
• В чем суть: Добиться от модели честного ответа, когда она не знает фактов, вместо выдумки.
• Зачем аналитику: Критически важно при работе с документацией. Учит добавлять инструкции-предохранители («Если в документации нет ответа, напиши 'Не знаю', а не придумывай свой»).
4. Извлечение данных
• В чем суть: Превратить неструктурированный текст в строгий формат (JSON, CSV, XML).
• Зачем аналитику: Парсинг сырых заявок от пользователей, превращение текстовых описаний процессов в таблицы для маппинга или структуры для интеграций.
5. Jailbreak
• В чем суть: Понять, как работают фильтры безопасности модели и как их легально обходить (или тестировать на уязвимости).
• Зачем аналитику: Понимание границ дозволенного (Security & Compliance).
6. Few-shot
• В чем суть: Показать модели 1-3 примера («вопрос — идеальный ответ»), чтобы она поняла паттерн.
• Зачем аналитику: Самый мощный инструмент. Хотите, чтобы ИИ писал требования в стиле вашей компании или SQL в диалекте ClickHouse? Просто дайте ей пару примеров (shots) в промпте.

Сколько заданий удалось пройти?
Я смогла пройти не все - есть неточности в формулировках. Автор @stemchenko обещал сделать версию 2.0.
Крутой AI-аналитик

Channel photo updated

Как у вас с деньгами по-женски?

Нашла методику по анализу типа взаимоотношений с деньгами по-женски у психолога Юлии Никас. Решила, что здорово было бы сделать по ней быстрый тест и поделиться с Вами.

Сначала я создала промт, чтобы можно было пройти тест просто в чате с нейросетью.

А потом подумала: а почему бы не сделать отдельную страницу в интернете, куда можно зайти одним кликом? Использовала ИИ — и получилось. ИИ мне выдал инструкцию, как это сделать за 10 минут.
Вот что вышло: пройти тест на веб-сайте

Тест короткий, 5 вопросов. Узнаете, как сейчас строится ваше отношение к деньгам. Максимальное количество баллов - 15.

Попробуйте — пишите в комментах, что получилось 👍
Крутой AI-аналитик

Слезы как маркер истины: мой путь от системного анализа к преподаванию

Много лет я занималась системным анализом в заказной разработке. Строила сложные схемы, описывала требования, оптимизировала процессы. Это была понятная и интересная работа, но внутри копилось ощущение, а нахожусь ли я на своём месте.
В прошлом году я начала искать своё истинное призвание. И знаете, как я поняла, что нашла его?

Есть удивительный маркер.
Когда ты обращаешься вглубь себя и находишь то самое, «своё» — у тебя самопроизвольно начинают течь слезы.

Это странно, потому что мысль, которая их вызывает, вроде бы совсем не грустная и плакать совсем нет повода. Сначала ты даже не понимаешь:

«Почему я плачу?».

А потом приходит осознание:

Это знак из глубины души. Резонанс. Истина.
Так я поняла, что моё — это учить людей и делиться знаниями.

В прошлом году я стала экспертом в школе SE (Systems Education), и этот опыт окончательно убедил меня продолжить путь. Так родилась идея сделать курс повышения квалификации для преподавателей моей альма-матер, ПНИПУ.

Путь от идеи до реализации был небыстрым. Несколько месяцев я согласовывала и утверждала программу с руководством университета. В программу включили несколько тем от коллег-преподавателей. Было много итераций, правок и обсуждений.
И вот, наконец,

ПРОГРАММА УТВЕРЖДЕНА!

Сейчас мы начинаем готовить презентации и лекционные материалы. В марте стартуем!
Это будет 36-часовой курс с полноценной итоговой аттестацией в виде теста.

Мы разделили обучение на 5 ключевых модулей, и по каждому блоку обязательно будет практическое задание — никакой «голой» теории:
1️⃣ Генеративный ИИ и основы промпт-инжиниринга
Разберем, как работают LLM (векторизация, трансформеры), научимся писать идеальные промпты и создавать собственных ИИ-ассистентов.
2️⃣ Применение ИИ в образовательной деятельности
Как с помощью нейросетей разрабатывать учебные курсы, создавать контент и менять сам подход к обучению.
3️⃣ Применение ИИ в научно-исследовательской деятельности
Узнаем, как ИИ помогает писать статьи, визуализировать данные и даже искать коллег по научной тематике (инструмент SciTinder).
4️⃣ Применение ИИ в проектной деятельности
Научимся формулировать цели проектов по SMART с помощью нейросетей и оптимизировать процессы управления.
5️⃣ Программа развития университета
Погрузимся в стратегические направления и целевую модель развития вуза.

Это будет еще одна учебная программа после марафона «ИИ-ТЗ за 7 шагов».

Волнуюсь?
Конечно - ведь, как я писала ранее, мне очень сложно двигаться туда, где нет уверенности в успехе на 90%.
Крутой AI-аналитик

Спасибо за звезды - это первый раз. 👍👍👍

2025 г - год рождения Крутого AI-аналитика

Привет! За прошедший год мы вместе прошли путь от базовых вопросов про ИИ до различных кейсов использования ИИ в работе, творчестве и саморазвитие.
Давайте вспомним самые ценные посты 2025-го.

Всё началось с основ. Мы разбирались, как правильно знакомиться с ИИ-инструментами и как избегать юридических ловушек «Проблемы авторского права с ИИ».

Мы выяснили как писать промты в виде ТЗ и кто такой Промпт-инженер.
Научились получать свой портрет от ИИ.

Затем мы перешли к карьерному росту. У вас вызвал интерес Тренажёр для собеседования с ИИ. А чтобы выбрать правильную компанию, мы использовали Промт для анализа работодателя.

По мере накопления опыта появилась база знаний в виде ментальные карты. И после выступления на конференции NextConf я решила сделать подарок и открыла к ней доступ для всех желающих.

ИИ также стал нашим проводником в мир подсознания. Вместе с ним мы проводили практики:
- поиска себя
- создания инструмента для личных медитаций
- поиска скрытых мотивов по методу Юнга.

Особое внимание мы уделили рабочим процессам:
- интервью, используя метод чистого языка
- бизнес-процессам с использованием методики САНКИ + BPMN
- ТЗ с помощью ИИ за 7 шагов
- слайдам для презентации, используя новые ИИ-инструменты Kimi и Manus
- подготовке вдохновляющей речи
- методике создания статье с ИИ для Хабр
- схемам и диаграммам: UML, MerMind, Graphviz


Мы разбирали применение ИИ в различных задачах:
- UML-детектив (задача + разбор)
- ИИ-аналитик в деле: Интеграция умного чайника с телефоном (задача + разбор)
- Невидимый ИИ (серия постов для SE для написания ИИ-ТЗ за 7 шагов)
- Анализ рисков на проекте
- Прыжок с лестницы (задача + разбор)
- БД по 3НФ для Анны (задача + разбор)

Решали логические задачи с ИИ
- Про деревья (задача + разбор)
- Мост, братья, фонарик (задача + разбор)

Мы выбирали лучший ИИ-помощник. Им стал ChatGPT. Тут небольшой обзор функций.
Мы обсуждали как работать с проектами в Perplexity и ChatGPT.
В конце 2025 года проекты появились у Qwen.💥

Это был год, когда технологии перестали быть просто инструментом и стали партнёрами в анализе, творчестве и даже психологии. Спасибо, что были вместе, ставили лайки и писали комментарии!

Какой из этих постов был самым полезным лично для вас?
Крутой AI-аналитик