analyst_exe | инженерное мышление в IT


Гео и язык канала: Россия, Русский
Категория: Образование


Помогаю аналитикам понять, а не просто делать
Сайт — https://analystexe.ru
Чат — @analyst_balabol
Админ, душнила и такой же как ты — @darkwing_duck101

Связанные каналы

Гео и язык канала
Россия, Русский
Категория
Образование
Статистика
Фильтр публикаций


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 🙈😁


Всегда мечтал нанять сотрудника, который делает ручками, а я объяснял.... Но прогресс был быстрее...

Рутина всегда бесила. Сейчас, кажется, нравится — ровно потому, что я не делаю её.

Раньше, чтобы задача доехала, надо было сесть и три часа её долбить. Не разгоняться и срываться на соседнюю мысль, а именно долбить. Такого у меня никогда не было и, судя по всему, не будет. Теперь три часа не нужны — нужно объяснить, что должно получиться. Работа не исчезла, стала другой. Раньше не мог заставить себя сделать. Теперь думаю, что именно должно выйти.

Дальше странное. Год назад промпты писались как ТЗ: роль, контекст, ограничения, формат вывода, критерии приёмки. Сейчас — «слушай, брат, сделай нормально», и получается нормально. Легко решить, что модели поумнели и промпты больше не нужны. Но дело не в этом.

Такой режим доступен тому, кто представляет результат. Не в деталях — но знает, как выглядит хорошая версия того, что просит. Что там должно быть, чего быть не должно, и что он скажет, если увидит не то. Промпт при этом можно писать как угодно: точность уже лежит в голове и в обвязке — какой контекст подложен, какая модель дёрнута, как порезана задача.

А когда результат непонятен — формулировать строже бесполезно. Надо идти спрашивать. Как обычно выглядит такой документ, из чего состоит, что в нём несущее, а что можно выкинуть без потерь, на чём такие штуки обычно разваливаются. Потом сужать, спорить, просить примеры. Путь до задачи растягивается, иногда сильно. Зато в какой-то момент говоришь «ок, вроде готов» — и с этого места снова работает «сделай нормально».

Этап понимания никуда не девается. Просто проходишь его быстрее и не один.

Есть ещё часть, которую в конфиг не положишь. Поглядываешь, что агент делает, и периодически тормозишь его на полпути: «так, стоять, всё остановить, вот что надо — раз, два, три». Не потому что он сломался. Потому что по первым шагам видно, куда он идёт, и известно, что там тупик. Ему пока нет.

То же на готовом результате. Смотришь и за пять секунд, не дочитывая, видишь, что плохо. Придуманная интеграция, которой нет. Тронуто то, что трогать было нельзя. Гладкая формулировка, под которой пусто. Это не подарок от нейронки — это годы, за которые насмотрелся, как выглядит плохое требование и плохая архитектура. Приёмку делаешь сам, каждый раз.

И вот тут доходит, что на самом деле произошло.

Когда тормозишь агента и диктуешь «раз, два, три» — это и есть ТЗ. Полноценное, с ограничениями и критериями. Просто выдаётся не заранее, а в тот момент, когда стало видно, что оно нужно. Требования никуда не делись. Они перестали быть документом на входе и стали репликой по ходу.

Отсюда понятно, почему у многих не выходит. Люди пытаются написать идеальный промпт на старте — а надо смотреть, куда пошло, и вмешиваться. Умение написать ТЗ заранее ценно ровно до того момента, пока можешь заглянуть в процесс. Дальше ценнее другое: видеть на третьем шаге, что четвёртый будет мимо.

Если честно, это просто мечта прокрастинатора, которая сбылась. Всю жизнь было проще объяснить, как надо, чем сесть и сделать. Считалось дефектом характера. Оказалось — специализацией.

p.s. 500 паписчиков наконец-то, пойду доделывать презу на завтра, а то меня скоро побьют...

@analyst_exe


Репост из: Диагноз: Аналитик
Всем привет! 👋

А мы к вам с приглашением...😏

Совсем скоро митап, где наш коллега из Dion Никита Миронов 🔜
🔘 расскажет, как превратить API-first в реальные гарантии совместимости;
🔘 покажет линтер, который обнаружил 145 829 нарушений в спецификациях Dion;
🔘 объяснит, почему с приходом ИИ незаданные границы размножаются быстрее — а принимать их всё равно приходится людям

С нас - знания, полученные реальным опытом и пицца, с вас - интересные вопросы 😏
А ещё! Никита ведет классный канал, заглядывайте: analyst.exe 🌚

Когда: 13 августа, 19:00
Где: Москва, м. Динамо, Ленинградский пр-т, 36, стр. 41 (БЦ «Арена», 23 этаж), нужен паспорт!

Не забудь зарегистрироваться 👇
Зарегистрироваться на митап


Репост из: Команда T1
Астрологи объявили месяц коллабораций

13 августа встречаемся на новом партнерском митапе Т1 х Юзтех по системному анализу — обсудим API, архитектуру и ИИ:
🔹 Как системному аналитику не спроектировать утечку данных в API
Елизавета Акманова, ведущий аналитик, ГК «Юзтех»

🔹 Spec Driven Development для системного аналитика: как превратить неполные вводные в проверяемую API-спецификацию
Виктория Золотарёва, ведущий системный аналитик, Альфа-Банк

🔹 Архитектурные решения и компромиссы — почему мы всё время делаем систему хуже
Андрей Бураков, технический менеджер продукта, основатель Tech Analyst Club

🔹 Мы перешли на API-first, и это не помогло
Никита Миронов, главный аналитик, T1


➡️ Зарегистрироваться ⬅️

Собираемся офлайн:
📍 Москва, Ленинградский пр-т, 36с41 — офис Т1 в БЦ «Арена».
🕓 13 августа в 18:30

#НовостиТ1@t1career

➕ Команда Т1 в MAX и Вконтакте.


Канал не умер, охохохошеньки сколько всего происходит и произошло, только самые избранные все это увидят в ближайшии время, а пока:


когда коллега признался, что использует chatGPT на работе

@analyst_exe


Начинаем понедельник с неожиданных фактов.

Вы тоже обращаетесь к нейронке - "брат", "бро", "братишка"?

@analyst_exe


Побывали на сибавстрече

Фото называется "найди акиту"

Сегодня выходной, вы как отдыхаете?

@analyst_exe


Нейроработяги, остался всего 1 день. Сегодня уже не считаем! Навались на работу! 🫡🫡🫡

@analyst_exe


Я 2 дня хочу вам это написать. И это будет пооост без ИИ редактуры. Лайк, если нейрохрючево не для вас

Пару дней назад я услышал фразу в разговоре. Там была ошибка, не проходили хедеры запроса, возвращало 403. И я смотрю, как бекендер руками дергает запрос, а у него там "acces_token" передано. (Для уважаемых англичан, ACCESS - доступ, две буквы s, как в ASS). И он такой - ну я так сделал в коде, потому что в АНАЛИТИКЕ так было написано.

Пиздец меня тригернуло. Уже были случаи пару лет назад, когда ты пишешь огромный документ, техлид его ревьюит, ты все правишь, вы довольные все сделали. Отдают на тест - не работает. Почему? Потому что у тебя была опечатка при копировании - ты ошибся в названии сервиса, где надо методы реализовать. При этом ВО ВСЕЙ остальной доке и по смыслу - ну опечатался человек господи. НЕТ БЛЯДЬ. ВОТ ЭТИ ВОТ КАДРЫ вместо пацанского "БРАТ, ты тут опечатался, брат, я правильно понял?" - они молча короче берут, делают. И потом такие - я не я, корова не моя, так было В АНАЛИТИКЕ НАПИСАНО.

Этих подозрительных элементов надо выявлять и бить по рукам. Знаете таких умников?

Скелетон еще вернется с другими удивительными фактами

@analyst_exe


haha, classic 😎

@analyst_exe


И выглядит-выглядит как это? Со стороны читателя?

"УУУ канал про нейросети, а где аналитика ручками, мы не пониманием что такое требования УУУУ."

К сожалению реальный мир решил за нас и появился турбо-слой абстракции.
Исполнительный, дешевый и стремительно внедряющийся.

Слой, который требует не просто уметь строить диаграммки и отличать функциональное требование от нефункционального. А думать, понимать что я тут делаю, зачем я это делаю, для кого, каков контекст моей работы, быстро анализировать информацию, принимать решения на ходу.

Сорян, но все разгоняются. Вы или в гонке или за бортом.

Поэтому, если вы обходили AI стороной - самое время попробовать, пока еще не поздно и обычная генерация текста не обросла той сложностью, в которую уже будет очень трудно забраться.

Бубубу закончено, продолжаем танцы

@analyst_exe


Совет из моделей: зачем я собрал консилиум нейросетей

Недавно пересел на Orca как на оркестратор — и это редкий случай, когда инструмент прям заходит. Несколько папок, куча параллельных агентов, каждый в своём git worktree, удобный MD-редактор, встроенный браузер. Всё в одном окне, ничего не теряется.

И вот там я наткнулся на штуку, которая поменяла мой подход. Через Orca можно запустить рой агентов, которые проверяют и доделывают работу друг друга: управляющий раздаёт задачу дочерним (Claude Code, Codex, Grok), ждёт их анализ и сводит результат.

Смотрю на это и ловлю дежавю — где-то я такое уже видел. Ну конечно: LLM Council Карпатого. Та же механика, только в чате: вопрос уходит нескольким моделям, каждая отвечает сама, потом анонимно рецензирует чужие ответы, а «председатель» сводит вердикт. Тогда показалось игрушкой. А тут дошло, зачем оно на самом деле.

Модель с контекстом будет поддакивать сама себе. Она уже приняла решение, вложилась в него — и на вопрос «всё ли ок?» радостно ответит, что всё ок. Нужен второй взгляд без этого багажа: модель, которая не защищает своё решение, а разбирает чужое.

И это не просто ощущение — это замерено. Together AI в работе Mixture-of-Agents собрали слоёный «совет» из открытых моделей среднего калибра: Qwen-110B, Llama-3-70B, WizardLM, Mixtral. На AlpacaEval 2.0 эта сборка выдала 65,1% против 57,5% у GPT-4o — тогдашнего флагмана. Поодиночке ни одна из них к нему даже не приближалась. Кучка средних умов с разными датасетами обучения обошла передовую модель — именно за счёт того, что смотрели на задачу по-разному и правили слепые зоны друг друга.

Я под это сделал кастомный скилл, называется «совет». Но запускаю его далеко не всегда. В большинстве случаев зарядил одну флагманскую модель — и она себе спокойно работает. Совет на рутине — вчетверо дороже, втрое дольше, а прироста ноль.

Окупается он на дорогих развилках: выбор архитектуры, схема данных, которую потом не переделать, решение, которое сам не можешь оценить.

С насморком консилиум не собирают. А перед операцией второе мнение — нормальная практика.

Я, например, DeepSeek'у архитектуру не доверю, а OpenAI после 5.5 реабилитировал. А вы каких «врачей» зовёте — и кому даёте право резать?

@analyst_exe


Отписывайтесь, но я обязан это запостить. Господи какая же жиза

@analyst_exe


Учимся быстро проходить дейлики

1. Подключаетесь к дейлику
2. Показываете собаку
3. Быстро говорите что вы не успели сделать за вчера
4. Пока все умиляются собаке - отключаетесь
5. Профит

p.s. не забудьте похвалить сибу, она снова и снова работает на вас своей милотой

@analyst_exe


Один и тот же маршрут в 8 утра и в 8 вечера стоит по-разному. Ты думаешь «спрос-предложение». Почти.

Алгоритм считает не километры. Он считает тебя. Точнее — насколько ты готов плюнуть и не поехать.

А из аэропорта с чемоданом ты не готов. И он это знает.

Давай по порядку.

Базовая механика surge — не жадность. Это регулятор. В районе резко стало больше заказов, чем машин. Что делать? Поднять цену. Дальше срабатывает сразу две вещи. Часть пассажиров видит ×2 и говорит «да ну нафиг, подожду» — спрос проседает. Часть водителей видит, что тут платят больше, и едет сюда — предложение растёт. Через пару минут спрос и предложение сходятся. Цена падает.

То есть surge сгоняет машины туда, где их нет, и разгоняет толпу. Честная штука, если по учебнику.

Но вот тут начинается интересное.

Цена зависит не только от того, сколько машин в районе. Она зависит от контекста твоей безвыходности. Аэропорт. Полночь. Дождь. Конец улицы, откуда пешком не уйдёшь. Где нет альтернативы — там готовность отказаться падает до нуля. А алгоритм оптимизирует ровно её.

И дальше — два слуха, которые гуляют годами. Подам их честно: разница между «доказано» и «обвиняют» тут принципиальная.

Слух первый: цена выше, если у тебя сел телефон.

Откуда ноги. В 2016-м главный по экономике в Uber, Кит Чен, сказал в эфире NPR: уровень заряда — «один из самых сильных предикторов» того, согласишься ли ты на surge. Логика понятна: 12% батареи, чужой город, ночь — заплатишь сколько скажут, лишь бы не остаться на улице.

Но тот же Чен там же сказал: мы это знаем и мы это НЕ используем. Официальная позиция Uber — заряд в формулу цены не передают, для ценообразования не используют. Бельгийская газета как-то намерила 6% разницы при низком заряде, но повторить эксперимент чисто никто не смог.

Так что держим в голове: это обвинение, а не доказанный факт. Корреляцию Uber признал. Что используют заряд — отрицает.

Слух второй: с айфона дороже, чем с андроида.

Та же история. Жалуются, что маршрут на iOS стоит больше — логика опять рыночная, владелец айфона в среднем платёжеспособнее. Но когда в начале 2025-го сравнили честно, с двух телефонов в одной точке в одну секунду, разница оказалась пренебрежимо мала. Снова обвинение, а не доказанный факт.

Но вот что важнее обоих слухов, доказаны они или нет.

Сам факт, что мы это всерьёз обсуждаем, уже о чём-то говорит. Раньше у товара был ценник — один на всех, висит, бери или проходи мимо. Теперь ценника нет. Есть цена под тебя: где ты, когда, как часто берёшь, чем платишь. И проверить её не с чем — соседу в ту же секунду показали другую.

Что с этим делать. Без паранойи, на здравом смысле.

Отойди 100–200 метров от точки пикового спроса. Физически — от выхода аэропорта, от двери клуба. Часто этого хватает, чтобы выпасть из горячей зоны.

Не хватай первую цену. Подожди две-три минуты — surge живёт недолго, машины подъезжают, цена оседает.

Сравни в соседнем приложении или с телефона спутника. Расхождение само по себе уже ответ.

И вот тут проходит граница, которую каждый проводит сам. Поднять цену, чтобы согнать машины туда, где их нет — нормальная балансировка. Прикинуть, насколько тебе некуда деться, и доить ровно эту цифру — уже эксплуатация безвыходности. А снаружи и то, и другое — просто «×1.8» на экране. Поди отличи.

И это не только про такси. Авиабилеты дорожают, когда ты второй раз открываешь ту же вкладку. Маркетплейс помнит, что ты вернулся. Везде одно и то же под разными вывесками.

🔥 если теперь будешь отходить от выхода из аэропорта перед заказом.

Перешли тому, кто завтра прилетает и встанет с чемоданом на стоянке такси.


Репост из: Tech Analyst Club - проектирование, архитектура, AI
Так, у нас митап

Совершенно внезапно, мы решили собраться в субботу на Tech Analyst Meetup, чтобы обсудить использование AI в работе аналитиков. Пригласили как скептиков, так и оптимистов со своими практическими кейсами — хотим посмотреть на тему со всех сторон.

Что будет:

• Екатерина Пантелей — SDD против здравого смысла: какие артефакты аналитика переживут AI?

• Антон Константинов — Опыт коллаборации с AI: спеки, навыки, контекст

• Егор Марюшко — AI тут, AI там — какие возможности и инструменты на самом деле доступны аналитику в большинстве энтерпрайз-проектов, без иллюзий

• Иннокентий Бодров — Source map для системного аналитика: что нужно AI-напарнику кроме модели

• Анастасия Кайнова — тема уточняется

📆 27 июня, суббота, 11:00-15:00 мск

🔗 Регайтесь в ботике, это бесплатно


Когда общаешься с техлидом и просишь поговорить о задаче

@analyst_exe


Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
Еще один стыренный мем. Пятница господа, время расквитаться со всей работой и пойти в выходные

Показано 20 последних публикаций.