На неделе я готовила презентацию. Основная идея у меня была, а вот структура никак не желала появляться. Поэтому я села и просто выписала все свои мысли по теме, которые приходили в голову. Вышло три страницы текста.

И это ещё без связок, просто отдельные части.

«Я правда хочу обо всём этом сказать?!!»

Как будто да. Но уже понятно, что это неструктурированная ерунда. Я посмотрела ещё раз и постаралась найти: а что самое главное?

Стало чуть меньше. Но это я ещё деталей и связок не добавляла. Тогда я подумала о подаче: а как я хочу это рассказать? Ну конечно, с юмором и иронией. Часть мыслей тоже оказались вычеркнуты.

Затем я применила свой любимый приём: «А если бы нужно было написать детскую сказку об этом, что бы туда попало?»

Наконец-то осталось полстраницы. Интересных, ёмких мыслей. Только мой опыт, но который смогу подкрепить фреймворками и научными статьями. Вот оно!

А всё остальное ляжет в раздатку, статьи (когда я их начну писать) и в другие доклады (когда их начнут принимать на конференции).

❤️Как же я обожаю собирать доклады! ❤️

1000 учеников: happy path и неожиданные edge cases

В понедельник к нашему курсу по брокерам присоединился 1000 ученик!

Из приятного:
🙃 Люди советуют наш курс друг другу на работе.

🙃 Цель сделать кратко, ёмко и просто, судя по отзывам, достигнута.

🙃 Отмечают, что красиво (здесь считаю, что заслуга моя, поэтому особенно приятно).

Из удивительного:
🙄 Люди, изучающшие кафку, не знают, как открыть видео не с Rutube.

Из неприятного:
😱 обвиняют в использовании ИИ. А я честно писала: да, используем.
👌 в лени. Серьёзно? Мы потратили уйму часов и выложили курс для всех желающих.
😃 в замашках 90-х. Здесь даже комментировать нечего.

И ещё ряд вещей, которые, если честно, всё же задевают. Поэтому для нашего спокойствия такие комментарии удаляются.

С другой стороны, благодаря тем, кто проходит курс и оставляет конструктивные замечания, курс становится лучше. Я уже третий вечер подряд прохожусь по всем комментариям и замечаниям и вношу правки.
Не думала, что это так трудоёмко.

Осталось ещё пара вечеров. Но об этом я напишу подробнее, как закончу. И о планах на курс тоже.

В остальном у нас отличные отзывы и оценка курса. Я с тёплым чувством радаюсь всем благодарностям, что оставляют ученики.

Так что с 1000 учеником нас! Надеюсь, в конце года напишу, что 1000 человек дошли его до конца.

LLM настраивает LLM: кажется, мы зашли слишком далеко и это только начало

Начала работу по внедрению ИИ в рутину блока аналитиков. Результатов еще нет, но есть мысли:

🕺 Самой использовать ИИ ≠ внедрить его в работу всего блока аналитики. Даже несмотря на то, что в моей собственной работе 70% на подхвате у ИИ. В общем, там, где задача казалась лёгкой, споткнулась о п. 2.

🕺 Чтобы рутину и типовые задачи всего блока аналитиков можно было централизованно переложить на «плечи» ИИ (интересно, n8n можно считать плечами?), в команде уже должены быть выстроен процесс и утверждены артефакты. У нас они есть, но большая часть задач — исследовательские, которые в шаблоны не хотят укладываться.

🕺 То есть для старта нужно не ИИ мучить, а сначала посмотреть, есть ли у вас эти самые процессы и сколько в них понятных стандартизированных задач.

🕺 А после задуматься: а все ли эти задачи вообще будут нужны, если ИИ заберет на себя процессы не только аналитиков но разработчиков, QA и техписов?

🕺 Пока испытания ИИ на рабочих задачах выглядят смешно: я использую одну LLM, чтобы настраивать другие LLM и сопутствующую архитектуру.

🕺 Хочешь разбираться с ИИ? Привет сети, работа с Docker, nginx и прочим. Не всё это имеет прямое отношение к ИИ как таковому, но условия сейчас, увы, такие.

🕺 Эмоции в процессе внедрения коллеблются «Ух ты, какой я крутой, уже столько умею (тоже благодаря ИИ)» до "Я устал упираться в ресурсы, а до нормального результата не добрался".

🕺 Если раньше мне казался Doc-as-Code чрезмерной приблудой при наличии нормальных wiki, то с ИИ Doc-as-Code выглядит как must have для аналитика.

📖 Поныть о ваших успехах можно в комментариях)

Когда команда сама просит дейлики

Я не просто так спросила про дейлики.

В последнее время я веду несколько команд одновременно. При этом имею наглость, не собирать общих созвонов. Особенно регулярных. 😎Я делаю больно по-другому.😎

И тут! в новой команде часть вполне сеньорных ребят попросили дейлики. На мой вопрос зачем? Ответ такой: Дейлик как черта, к которой всё должно быть готово или должен быть получен промежуточный результат. Такая точка контроля, перекладывания самодисциплины.

Для меня это удивительно, потому что я скорее пытаюсь отказаться от роли воспитателя на руководящих позициях. 😏Да и от руководящих позиций в целом, но это отдельная история. С другой стороны, признаю: иметь в руководителях воспитателя легче и, иногда, более здоровый подход к собственным жизненным ресурсам. Поддержка дисциплины энергозатратный ресурс. Но всё же мне казалось, что дейлики ненавистны почти всему в мире IT. Увы, как обычно, просто казалось.

Поэтому интересно смотреть на статистику опроса и хочу ваших комментариев, вы в каком лагере: дейлики зло или помошник? И главное и почему?

Готовимся с Настей к воркшопу по Event Storming.

Если вы спросите, не надоело ли мне проводить эти воркшопы ещё недавно я бы сказала «да». Как-то меня приутомили учебные кейсы. Если берёшь простое, то говорят «скучно». Сложное еще хуже: все уходят в специфику кейса, а не Event Storming.

А здесь Настя предложила разобрать реальную бизнес потребность. Причём она идеальная:

🐈 Многие системные аналитики в ней эксперты. свои навыки фасилитатора подтягиваю и готовлюсь останавливать драки :)
🐈 Она относительно компактная.
😊Её собираются реально делать.

Плюс в целом в Клубе аналитиков TAC накидали ещё потребностей для Event Storming.

Менее месяца назад я ещё не понимала, чего ждать от клуба, а уже сейчас скажу, что получила! «Глаза горят» от того, что там происходит.
Ну и если вы тоже меркантильная особа, как и я, вот профит: Обычно воркшоп стоил от 5к, а сейчас за 3к есть возможность получить доступ к еженедельным актуальным воркшопам 👍💯

В школе одноклассники-гуманитарии часто говорили: «Зачем мне физика, химия? Я же не про это».

Школа осталась далеко. Выбираем свисток от медведей. Разница в 100 дБ и 120 дБ кажется не такой уж большой. Зачем переплачивать за 20 дБ? Но что-то ещё со школьных времён не даёт покоя про эти дБ. Начинаю проверять. А разница огромная!

Теперь осталось, чтобы медведь тоже оценил, что я физику не пропускала мимо ушей 🕺

#выходнойконтент

Продолжая тему шаблонов 2

Больше всего мне сейчас помогают следующие артефакты:

💌 внутренние правила версионирования API и правила проектирования API на уровне синтаксиса
💌 гигантский монструозный документ с правилами валидации системы
💌 шаблоны описания типовых задач для фронта и бэка
💌 шаблоны расширения БД
💌 шаблон описания ролевой модели
💌 шаблон ADR

По сути, всё то, что больше всего помогало мне и в обычной рутине раньше.

То есть снова получается: всё, что упрощало ручной инженерный труд, продолжает отлично работать и в эпоху ИИ
Следующий этап - оптимизировать это под AI-SDD

#Мысли_об_ИИ #AI_SDD

Путь в SDD для тех, кто пока не очень знаком с подходом, наверное, хорошо начинать с этих двух материалов:
What Is Spec-Driven Development?
GitHub Spec Kit

И если судить по ним, то я, пытаясь примериться к SDD, пока всё делаю неправильно 😏

#Мысли_об_ИИ #AI_SDD

😑
Подбираемся к горяченькому..

Как думаете, какой артефакт в AI-SDD внезапно стал одним из основных среди спек?

#Мысли_об_ИИ #AI_SDD

Acceptance criteria как стабилизатор AI-разработки

Мыслительная гимнастика на тему: почему именно критерии приемки так важны в ИИ-разработке? привела меня к следующим заключениям.

Когда код пишет человек, а потом другой человек этот код проверяет, коммуникации, умения восстанавливать контекст, общее понимание продукта и прочие неявные договорённости часто были достаточны, чтобы обходиться без критериев приёмки.

У ИИ устойчивого контекста нет. Он, если вы отдельно не попросите это в правилах или скиллах, скорее всего, не будет задавать уточняющие вопросы к спецификации. А вероятностный характер LLM часто размывает даже вполне конкретный контекст.

И вот в этом месте критерии приёмки в AI-SDD становятся основой:
😊 конкретики
😊 проверяемости
😊 и, что особенно важно, возможности для ИИ проверять результат собственной работы.

Теперь осталось убедится в этом на практике.

#Мысли_об_ИИ #AI_SDD

AI-SDD и проблема стартового контекста

Месяц попыток генерировать с ИИ документацию для реальных задач пока вызывает у меня больше раздражения, чем восторга.

Когда анализ делает человек, контекст собирается постепенно. Ты успеваешь понять, чего от вас вообще хотят и что вы можете на это предложить. Выстроить связи, зависимости, задать вопросы.

Но когда я прошу OpenCode или Cursor сделать эту работу, начинается совсем другое веселье. 😕 Приходится всё вычитывать, удерживать в голове тот контекст, который раньше формировался постепенно, и при этом стараться не повестись на сгенерированные ИИ мысли.

Объём информации временами заставляет скулить от беспомощности 😧 А затем больше половины того, что нагенерировано на старте, в итоге оказывается ерундой.

То есть стартовые шаги анализа в формате «Сделай мне» пока подружить с собой-человеком у меня не получается.