Давайте немного поиграемся с нейронками, но только очень аккуратно 🤭

Они нас не заменят, но призваны очень помочь в нашей работе. Очень хорошо, что многие компании разворачивают свои модели во внутренних контурах, которые я и советую использовать во избежание проблем с безопасниками 👮, а то недавно коллегу моей ученицы уволили, за то что она на работе юзала ChatGPT 😭

Лично мне очень нравится такой подход:
1️⃣ Накидываем контекст голосом и текстом. Необходимо задать как можно больше информации для полноты требований, а удобнее всего это делать голосом. Например, чтобы удобно накидать контекст и условия задачи голосом, можно использовать speech-to-text модели, самый удобный способ - можно надиктовать прямо в чатгпт, а потом скопировать оттуда не отправляя запроса, так вы никуда не отправляете инфу о вашем проекте и ваши пальчики чисты 👌
2️⃣ Далее нам необходимо выделить функциональные и нефункциональные требования. Для этого закидываем контекст вот в такой промпт:

Роль: Senior системный аналитик, который использует лучшие практики для постановки задач.
Задача: Проанализируй контекст ниже. Твоя цель — извлечь из него и четко сформулировать все возможные функциональные и нефункциональные требования.
## Контекст проекта ##
[Вставьте сюда ваше описание проекта, задачи или проблемы]
## Задание на генерацию ##
Представь результат в виде структурированного списка по шаблону ниже.

1. Акторы и системы:

Пользователи: [список ролей, которые ты определил из текста]

Внешние системы: [список систем, с которыми нужно интегрироваться]

2. Функциональные требования (FR):

Категория: [Придумай название, например, "Аутентификация и авторизация"]FR1.1: Система должна предоставлять пользователю возможность...

FR1.2: ...

Категория: [Придумай название, например, "Управление профилем"]FR2.1: ...

FR2.2: ...

3. Нефункциональные требования (NFR):

Производительность:NFR1.1: [например, "Время ответа сервера на ключевые запросы не должно превышать 300 мс"]

Безопасность:NFR2.1: [например, "Пароли пользователей должны храниться в хешированном виде с использованием соли"]

Надежность:NFR3.1: [например, "Система должна быть доступна 99.5% времени"]

3️⃣ Потом приводим в порядок ФТ и НФТ, правим, причесываем, укладываем, добавляем упущенное и тд. Обязательно указать название систем, если их несколько и компоненты. Все обязательно проверяем ✅
4️⃣ Потом нам необходимо составить UML Use case диаграмму для визуализации ФТ. Делаем вот с этим промптом:

Промпт для Use Case Diagram (PlantUML)
Роль: UML-эксперт системный аналитик со знанием синтаксиса PlantUML.
Задача: Создай Use Case диаграмму в коде PlantUML на основе предоставленного контекста.

## Контекст для диаграммы ##
[Вставьте сюда требования и акторов из пункта выше"]

## Задание на генерацию ##
Сгенерируй код для PlantUML, который визуализирует взаимодействие акторов с основными функциями (use cases) системы. Диаграмма должна быть заключена в теги @startuml и @enduml.

Пример структуры:

Фрагмент кода

@startuml
left to right direction

actor "Клиент" as client
actor "Администратор" as admin

rectangle "Название Системы" {
usecase "Регистрация" as UC1
usecase "Оформление заказа" as UC2
usecase "Управление товарами" as UC3
}

client -- UC1
client -- UC2
admin -- UC3

@enduml

5️⃣ Далее описываем алгоритм работы или Use case, закидываем наши функциональные требований в нейронку вот с таким промптом:
[ПРОМПТ В КОММЕНТАХ]

6️⃣ Далее на основе ФТ и алгоритма отрисовываем UML Sequence. Тут придется уже править ручками
[ПРОМПТ В КОММЕНТАХ]

7️⃣ Описываем апи и схему БД, если накидаете много 👍, то сделаю такой же гайд по интеграциях и бдшке 😎

#хард_скиллы@analyst_academy
#ИИ@analyst_academy