Вайб Аналитика

Мой друг Миша Кирсанов, CTO компании VistaJet, крупнейшего оператора частной авиации, был у нас в гостях на прошлом потоке AI Founder и рассказывал про vibe analytics на примере своего пет проекта: ну это когда мы юзаем Cursor/Claude Code для аналитических/датасаентистских задач.

Мне очень зашла мысль, что зачастую код, который пишется для таких задач, имеет короткое время жизни - исследование какой-то проблемы/получение инсайта - и поэтому не так страшно, что он написан грязно навайбкоден.

Тут вышла интересная статья от Cognition, которые разработали кодинг ассистента Devin про то, как они на базе оного замутили своего дата аналитика (я уже писал, как мы это делаем для сейлз аналитики) - ключевые мысли/уроки:

1) Время до инсайта (time to insight) заметно сократилось: они подключили его по MCP ко всем ключевым базам данных и источникам данных и теперь быстрее получают ответы на свои вопросы. Раньше это занимало недели, сейчас - минуты

2) Правда - в коде: я как-то цитировал слова Карпатого про Маска, что тот не доверяет просто словам, как та или иная штука работает, а смотрит в суть в код. Поскольку Devin это и кодинг ассистент, то он понимает код, и может сопоставить данные с кодом [тем, как это работает]. Я думаю, что вы сталкивались с ситуацией, когда инсайты неверно интерпетиру.тся из за особенностей того, как называются и в какие моменты бросаются евенты в коде. Ох, как же часто я на это натыкался. С таким дата саентистом этого не случается (кстати, в реальной жизни очень редко встречаешь дата аналитика, который лезет в код и проверяет природу того или иного евента/метрики)

3) MCP - соединив своего AI сатаниста саентиста по MCP к базам данных, они смогли реализовать агрегацию и сопоставление данных из разных источников, чтобы получать более качественнные инсайты. Знаете, да, первое правило аналитика? Перепроверить метрики данными из другого источника (в том числе из-за вышеупомянутых особенностей регистрации и учета данных, подсчета метрик)

В аттаче картинка работы их дата чувака ДО и ПОСЛЕ + скриншоты реальных сценариев запросов/ответов с AI аналитиком.

В общем, вы знаете что делать, тем более я об этом уже писал :)

P.S. Мы, кстати, тоже в рамках proof of concept сделали такого, даже 2х: зовут их GAlina (берет данные из Google Analytics - в исполнении нашего фронтенд гуру Даниила) и Peggy (берет из Postgres в исполнении нашего бекенд гуру Саши). Да еще они могут друг с другом общаться, чтобы помогать отвечать на вопросы юзера.В аттаче пара скринов об их возможностях