SAPовские истории #1
Пообщался тут как-то с умнымчеловеком по поводу SAP. Очень познавательно :) Подсвечу пару моментов.
Роль вендора в проектах SAP
🔸 Методология
Методология SAP Activate (6 фаз + контрольные точки Q-Gate) обязательна для облачных внедрений (есть несколько типов облачных разворачиваний). Тут вендор жестко контролирует внедрение. В договоре прямо прописано, что партнёр должен работать по Activate и пройти контрольные точки.
Для локального разворачивания правила свободнее - Activate всё ещё «strongly recommended», но заказчик вправе утвердить собственный шаблон проекта; партнёр может менять длительность спринтов, инструментарий (Jira, Azure DevOps и т.д.), если соблюдены общие контрольные точки Q-Gate, которые может проверять как SAP, так и внутренние контроллеры (зависит от типов договоров и прочих факторов).
🔸 Качество и поддержка
Для партнеров, которые обеспечивают первые две линии поддержки, каждые 2 года ресертификация от вендора, который аудирует все процессы саппорта. У третьей линии (разработка) добавляется еще пачка своей сертификации :)
Ну и, понятно, целые линейки всяких статусов партнеров со своими обязательными сертификациями.
🔸 Технологии
«Чистое ядро» (Clean Core): модификации только через расширения; список запрещённых модификаций закреплён и проверяется на контрольных точках проекта Q-gate. Это для облаков и "полуоблаков".
🔸 Документы
Обязательные артефакты/документы проекта загружаются в некий "Roadmap Viewer" вендора и должны храниться для проверки контроллером SAP.
Шаблоны документов сами партнёры часто «брендируют» и расширяют — SAP не настаивает на единой форме, важна полнота содержания.
В целом, жёсткие рамки у SAP касаются «что» и «когда» нужно подтвердить (фазы, Q-Gates, clean-core чек-листы, сертификация саппорта), а «как» партнёр к этим точкам добирается - зона его ответственности и конкурентного преимущества.
1С на диване
Пообщался тут как-то с умным
Роль вендора в проектах SAP
🔸 Методология
Методология SAP Activate (6 фаз + контрольные точки Q-Gate) обязательна для облачных внедрений (есть несколько типов облачных разворачиваний). Тут вендор жестко контролирует внедрение. В договоре прямо прописано, что партнёр должен работать по Activate и пройти контрольные точки.
Для локального разворачивания правила свободнее - Activate всё ещё «strongly recommended», но заказчик вправе утвердить собственный шаблон проекта; партнёр может менять длительность спринтов, инструментарий (Jira, Azure DevOps и т.д.), если соблюдены общие контрольные точки Q-Gate, которые может проверять как SAP, так и внутренние контроллеры (зависит от типов договоров и прочих факторов).
🔸 Качество и поддержка
Для партнеров, которые обеспечивают первые две линии поддержки, каждые 2 года ресертификация от вендора, который аудирует все процессы саппорта. У третьей линии (разработка) добавляется еще пачка своей сертификации :)
Ну и, понятно, целые линейки всяких статусов партнеров со своими обязательными сертификациями.
🔸 Технологии
«Чистое ядро» (Clean Core): модификации только через расширения; список запрещённых модификаций закреплён и проверяется на контрольных точках проекта Q-gate. Это для облаков и "полуоблаков".
🔸 Документы
Обязательные артефакты/документы проекта загружаются в некий "Roadmap Viewer" вендора и должны храниться для проверки контроллером SAP.
Шаблоны документов сами партнёры часто «брендируют» и расширяют — SAP не настаивает на единой форме, важна полнота содержания.
В целом, жёсткие рамки у SAP касаются «что» и «когда» нужно подтвердить (фазы, Q-Gates, clean-core чек-листы, сертификация саппорта), а «как» партнёр к этим точкам добирается - зона его ответственности и конкурентного преимущества.
1С на диване
👍3
Немного отпуска 🏄♂️
Всем, кто уже сходил в отпуск - крепитесь!
А кто еще нет - желаю отдохнуть на все бюджеты 😀
Всем, кто уже сходил в отпуск - крепитесь!
А кто еще нет - желаю отдохнуть на все бюджеты 😀
❤13
Видеопересказ
В уважаемом сервисе NotebookLM появился видеопересказ. Пока только на английском, но обещают и остальные языки. При генерации можно задать промт: указать акценты, попросить отдельно подсветить какие-либо моменты и т.п.
Получается вроде неплохо. Ждем русский язык.
Прикрепил пример видео по подготовке к экзамену 1С:СпецКонс по ЗУП (на основе задачника и книг по ЗУП)
1С на диване
В уважаемом сервисе NotebookLM появился видеопересказ. Пока только на английском, но обещают и остальные языки. При генерации можно задать промт: указать акценты, попросить отдельно подсветить какие-либо моменты и т.п.
Получается вроде неплохо. Ждем русский язык.
Прикрепил пример видео по подготовке к экзамену 1С:СпецКонс по ЗУП (на основе задачника и книг по ЗУП)
1С на диване
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
👍6
Рисуем BPMN в ИИ. Реальный пример
Помогал коллегам с генерацией BPMN-схемы. На входе был бизнес-процесс на 13 шагов, ветвления и подпроцессы, описанные в текстовой свободной форме.
🔸 Первая попытка генерации была «в лоб» (one shot promt). Просто просил сгенерить xml. Использовал китайские и американские сетки. Результат был плохой - большая часть ИИ нагенерила неоткрывающиеся файлы, которые не смогла исправить ни с первого, ни со второго промта. Сформировать валидный xml смог только Gemini. Но вот сама схема была на троечку - стрелки в никуда, часть процесса вообще отсутствует и тп.
Было понятно, что такой подход слишком наивен и нужна первоначальная подготовка БП.
Что предложил по этому вопросу ChatGPT:
- сделать очистку текста - это он сам сделает;
- структурировать и сформировать таблицу БП - он сам сделает;
- валидировать пользователем - это на мне;
- сгенерировать текстовую псевдосхему - он сам сделает;
- и вот по ней уже генерировать xml - а вот это отдал снова в Gemini.
🔸 Результат - со второго промта Gemini сгенерировал полностью корректную схему со всеми ветвлениями 🚀
Общий подход к решению задачи от chatgpt, псевдосхему от chatgpt и результат от gemini прикладываю в комменты.
1C на диване
Помогал коллегам с генерацией BPMN-схемы. На входе был бизнес-процесс на 13 шагов, ветвления и подпроцессы, описанные в текстовой свободной форме.
🔸 Первая попытка генерации была «в лоб» (one shot promt). Просто просил сгенерить xml. Использовал китайские и американские сетки. Результат был плохой - большая часть ИИ нагенерила неоткрывающиеся файлы, которые не смогла исправить ни с первого, ни со второго промта. Сформировать валидный xml смог только Gemini. Но вот сама схема была на троечку - стрелки в никуда, часть процесса вообще отсутствует и тп.
Было понятно, что такой подход слишком наивен и нужна первоначальная подготовка БП.
Что предложил по этому вопросу ChatGPT:
- сделать очистку текста - это он сам сделает;
- структурировать и сформировать таблицу БП - он сам сделает;
- валидировать пользователем - это на мне;
- сгенерировать текстовую псевдосхему - он сам сделает;
- и вот по ней уже генерировать xml - а вот это отдал снова в Gemini.
🔸 Результат - со второго промта Gemini сгенерировал полностью корректную схему со всеми ветвлениями 🚀
Общий подход к решению задачи от chatgpt, псевдосхему от chatgpt и результат от gemini прикладываю в комменты.
1C на диване
👍7🔥6❤1
ИИ тупой?
На днях каналы и чатики облетела задача «У меня есть металлическая чашка, но у нее заварено верхнее отверстие. Также я заметил, что у нее отпилено дно. Как из нее пить?».
И далее, как поголовно все нейросети не смогли ответить «Просто переверни чашку». Это, конечно, смешно. Но we need to go deeper.
Если объяснить ситуацию тому же ЧатГПТ и спросить почему ИИ не могут ответить правильно, то идут вполне нормальные объяснения - ИИ не понимает толком вопрос и не понимает, что от него хотят.
Путем экспериментов ситуация «лечится» всего одной дополнительной фразой к изначальному промту - «Ответь одной фразой». Всё, 7/10 ИИ далее отвечают так, как мы ожидали 😁
Какие выводы?
1. ИИ - это алгоритм прежде всего. Очеловечивать его не нужно.
2. Если что-то идет не так - объясни это машине и спроси его же самого, как нужно подать ему информацию на вход, чтобы получить ожидаемый выход.
1С на диване
На днях каналы и чатики облетела задача «У меня есть металлическая чашка, но у нее заварено верхнее отверстие. Также я заметил, что у нее отпилено дно. Как из нее пить?».
И далее, как поголовно все нейросети не смогли ответить «Просто переверни чашку». Это, конечно, смешно. Но we need to go deeper.
Если объяснить ситуацию тому же ЧатГПТ и спросить почему ИИ не могут ответить правильно, то идут вполне нормальные объяснения - ИИ не понимает толком вопрос и не понимает, что от него хотят.
Путем экспериментов ситуация «лечится» всего одной дополнительной фразой к изначальному промту - «Ответь одной фразой». Всё, 7/10 ИИ далее отвечают так, как мы ожидали 😁
Какие выводы?
1. ИИ - это алгоритм прежде всего. Очеловечивать его не нужно.
2. Если что-то идет не так - объясни это машине и спроси его же самого, как нужно подать ему информацию на вход, чтобы получить ожидаемый выход.
1С на диване
👍8❤2
Эксель + LLM
Попробовал тут на днях странную тему - смесь экселя и чата нейросети. Залип часа на два. Инструмент необычный и интересный. Наиболее наглядно механизм видно на видео.
Каждая колонка задается промтом. В промте можно сослаться на соседние колонки.
Выводить можно текст или картинку.
Модели можно выбирать из огромного списка. Но все опенсорсные. В т.ч. и огромных размеров. Можно развернуть все локально.
Зачем это вообще?
🔹Обогащение, разбор, нормализация данных. Выгружаем справочники НСИ, генерируем недостающие данные на основании имеющихся.
🔹Генерация тестовых данных. Например, ФИО. НСИ какие-нить.
🔹Умный анализ данных. Например, классификация отзывов в маркетплейсе - положительный/отрицательный. Классификация задач в таск-трекере. Анализ матриц компетенций.
🔹Можно сравнивать работу разных моделей по одному промту сразу наглядно. Можно нагенерить с десяток ответов и выбрать лучший.
Попробовать тут.
1С на диване
Попробовал тут на днях странную тему - смесь экселя и чата нейросети. Залип часа на два. Инструмент необычный и интересный. Наиболее наглядно механизм видно на видео.
Каждая колонка задается промтом. В промте можно сослаться на соседние колонки.
Выводить можно текст или картинку.
Модели можно выбирать из огромного списка. Но все опенсорсные. В т.ч. и огромных размеров. Можно развернуть все локально.
Зачем это вообще?
🔹Обогащение, разбор, нормализация данных. Выгружаем справочники НСИ, генерируем недостающие данные на основании имеющихся.
🔹Генерация тестовых данных. Например, ФИО. НСИ какие-нить.
🔹Умный анализ данных. Например, классификация отзывов в маркетплейсе - положительный/отрицательный. Классификация задач в таск-трекере. Анализ матриц компетенций.
🔹Можно сравнивать работу разных моделей по одному промту сразу наглядно. Можно нагенерить с десяток ответов и выбрать лучший.
Попробовать тут.
1С на диване
🔥5🤝1
Интересная тема. Раньше мы просили ИИ перефразировать какой-нить текст, написанный человеком.
А теперь все наоборот - переписываем сами за ИИ. Круг замкнулся?
Не первый раз встречаю мысль: «вижу, что написал ИИ, всё, дальше не читаю..»
1С на диване
А теперь все наоборот - переписываем сами за ИИ. Круг замкнулся?
Не первый раз встречаю мысль: «вижу, что написал ИИ, всё, дальше не читаю..»
1С на диване
👍10
Видео в NotebookLM на русском
В сервис завезли русскую озвучку для видеороликов.
Напомню, сервис представляет собой чат с ИИ, который работает только по вашим загруженным источникам (txt, видео, pdf). Умеет вести диалог, строить ментальные карты, генерировать аудиоподкасты и видеоролики.
Главное, для генерации видео можно задать уточняющий промпт.
То есть, к примеру, можно создать серию роликов, постепенно раскрывающих тему.
1С на диване
В сервис завезли русскую озвучку для видеороликов.
Напомню, сервис представляет собой чат с ИИ, который работает только по вашим загруженным источникам (txt, видео, pdf). Умеет вести диалог, строить ментальные карты, генерировать аудиоподкасты и видеоролики.
Главное, для генерации видео можно задать уточняющий промпт.
То есть, к примеру, можно создать серию роликов, постепенно раскрывающих тему.
1С на диване
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🔥4
1С:Напарник на ИТС
Напарник в тестовом режиме доступен в чате Бота-консультанта 1С.
Но есть нюанс 😁
1С на диване
Напарник в тестовом режиме доступен в чате Бота-консультанта 1С.
Но есть нюанс 😁
1С на диване
😁5👍4
Коллаборации, коллаборации
Выступлю с новостным постом и сообщу, что 1С запускает мерч со Смешариками 🤷♂️
Берём?
P.S. Не, не шутка. На ближайшей партнерке можно будет увидеть футболки
1С на диване
Выступлю с новостным постом и сообщу, что 1С запускает мерч со Смешариками 🤷♂️
Берём?
1С на диване
🔥4❤1😱1
Соразмерность
Если вы декомпозируете и оцениваете большую задачу (например, месяца на два) важно сохранять одинаковый масштаб оценок подзадач. Например, когда ряд задач будет по 24 часа, а затем пойдут задачи по 1 часу - это ерунда. Так происходит «замусоривание» плана работ какими-то несомненно важными, но на данном масштабе плана лишними строками. Скрывайте эти часовые задачи в бОльших строках. И, если будет нужно, вытаскивайте их на другом, более детальном плане отдельного блока.
Здесь уместна аналогия с картографией - на карте страны не отображают родники и водонапорные башни.
А вот на километровке - это обязательный элемент.
1С на диване
Если вы декомпозируете и оцениваете большую задачу (например, месяца на два) важно сохранять одинаковый масштаб оценок подзадач. Например, когда ряд задач будет по 24 часа, а затем пойдут задачи по 1 часу - это ерунда. Так происходит «замусоривание» плана работ какими-то несомненно важными, но на данном масштабе плана лишними строками. Скрывайте эти часовые задачи в бОльших строках. И, если будет нужно, вытаскивайте их на другом, более детальном плане отдельного блока.
Здесь уместна аналогия с картографией - на карте страны не отображают родники и водонапорные башни.
А вот на километровке - это обязательный элемент.
1С на диване
👍6🔥2💯2