Слезы как маркер истины: мой путь от системного анализа к преподаванию

Много лет я занималась системным анализом в заказной разработке. Строила сложные схемы, описывала требования, оптимизировала процессы. Это была понятная и интересная работа, но внутри копилось ощущение, а нахожусь ли я на своём месте.
В прошлом году я начала искать своё истинное призвание. И знаете, как я поняла, что нашла его?

Есть удивительный маркер.
Когда ты обращаешься вглубь себя и находишь то самое, «своё» — у тебя самопроизвольно начинают течь слезы.

Это странно, потому что мысль, которая их вызывает, вроде бы совсем не грустная и плакать совсем нет повода. Сначала ты даже не понимаешь:

«Почему я плачу?».

А потом приходит осознание:

Это знак из глубины души. Резонанс. Истина.
Так я поняла, что моё — это учить людей и делиться знаниями.

В прошлом году я стала экспертом в школе SE (Systems Education), и этот опыт окончательно убедил меня продолжить путь. Так родилась идея сделать курс повышения квалификации для преподавателей моей альма-матер, ПНИПУ.

Путь от идеи до реализации был небыстрым. Несколько месяцев я согласовывала и утверждала программу с руководством университета. В программу включили несколько тем от коллег-преподавателей. Было много итераций, правок и обсуждений.
И вот, наконец,

ПРОГРАММА УТВЕРЖДЕНА!

Сейчас мы начинаем готовить презентации и лекционные материалы. В марте стартуем!
Это будет 36-часовой курс с полноценной итоговой аттестацией в виде теста.

Мы разделили обучение на 5 ключевых модулей, и по каждому блоку обязательно будет практическое задание — никакой «голой» теории:
1️⃣ Генеративный ИИ и основы промпт-инжиниринга
Разберем, как работают LLM (векторизация, трансформеры), научимся писать идеальные промпты и создавать собственных ИИ-ассистентов.
2️⃣ Применение ИИ в образовательной деятельности
Как с помощью нейросетей разрабатывать учебные курсы, создавать контент и менять сам подход к обучению.
3️⃣ Применение ИИ в научно-исследовательской деятельности
Узнаем, как ИИ помогает писать статьи, визуализировать данные и даже искать коллег по научной тематике (инструмент SciTinder).
4️⃣ Применение ИИ в проектной деятельности
Научимся формулировать цели проектов по SMART с помощью нейросетей и оптимизировать процессы управления.
5️⃣ Программа развития университета
Погрузимся в стратегические направления и целевую модель развития вуза.

Это будет еще одна учебная программа после марафона «ИИ-ТЗ за 7 шагов».

Волнуюсь?
Конечно - ведь, как я писала ранее, мне очень сложно двигаться туда, где нет уверенности в успехе на 90%.
Крутой AI-аналитик

Как у вас с деньгами по-женски?

Нашла методику по анализу типа взаимоотношений с деньгами по-женски у психолога Юлии Никас. Решила, что здорово было бы сделать по ней быстрый тест и поделиться с Вами.

Сначала я создала промт, чтобы можно было пройти тест просто в чате с нейросетью.

А потом подумала: а почему бы не сделать отдельную страницу в интернете, куда можно зайти одним кликом? Использовала ИИ — и получилось. ИИ мне выдал инструкцию, как это сделать за 10 минут.
Вот что вышло: пройти тест на веб-сайте

Тест короткий, 5 вопросов. Узнаете, как сейчас строится ваше отношение к деньгам. Максимальное количество баллов - 15.

Попробуйте — пишите в комментах, что получилось 👍
Крутой AI-аналитик

🔥 Тренажер промптов

Навык написания качественных промптов становится для нас таким же базовым, как знание SQL или нотации BPMN. Чтобы усилить свои навыки рекомендую пройти 6 заданий на тренажере
📍 Prompt Trainer: https://prompttrainer.replit.app/

Разбор заданий (чему именно учимся):
1. Суммаризация
• В чем суть: Сжать длинный текст без потери смысла.
• Зачем аналитику: Превращать часовые транскрипты встреч с заказчиком в четкий список функциональных требований (FR) или User Stories. Учит выделять главное и отсекать лишний шум.
2. Оркестрация
• В чем суть: Заставить модель найти ответы в контексте и провести классификацию ответов.
• Зачем аналитику: Уметь находить ответы в источниках и проводить классификации.
3. Галлюцинации
• В чем суть: Добиться от модели честного ответа, когда она не знает фактов, вместо выдумки.
• Зачем аналитику: Критически важно при работе с документацией. Учит добавлять инструкции-предохранители («Если в документации нет ответа, напиши 'Не знаю', а не придумывай свой»).
4. Извлечение данных
• В чем суть: Превратить неструктурированный текст в строгий формат (JSON, CSV, XML).
• Зачем аналитику: Парсинг сырых заявок от пользователей, превращение текстовых описаний процессов в таблицы для маппинга или структуры для интеграций.
5. Jailbreak
• В чем суть: Понять, как работают фильтры безопасности модели и как их легально обходить (или тестировать на уязвимости).
• Зачем аналитику: Понимание границ дозволенного (Security & Compliance).
6. Few-shot
• В чем суть: Показать модели 1-3 примера («вопрос — идеальный ответ»), чтобы она поняла паттерн.
• Зачем аналитику: Самый мощный инструмент. Хотите, чтобы ИИ писал требования в стиле вашей компании или SQL в диалекте ClickHouse? Просто дайте ей пару примеров (shots) в промпте.

Сколько заданий удалось пройти?
Я смогла пройти не все - есть неточности в формулировках. Автор @stemchenko обещал сделать версию 2.0.

Как нарисовать свою карьерную карту, когда всё надоело?

Знакомо чувство, когда работа не радует, но и непонятно, куда двигаться?

Канал «Уставшие» создал пошаговый алгоритм, который превращает этот тупик в понятную карту с вариантами.

Я адаптировала этот метод в готовый промт, который проведет вас по всем шагам. Вам нужно только честно отвечать.

В чем суть метода? Краткий конспект:

1. Диагностика настоящего.

Зачем вы на самом деле держитесь за текущую работу?

Примеры для вдохновения:
- На текущем месте понятные задачи и процессы
- Здесь меня ценят и уважают
- Стабильность и предсказуемость

2. Опора на силу.

Фиксируем 3 главных достижения за карьеру и формулируем, «за что вас купят всегда». Это ваш фундамент.

Пример для вдохновения:
Стала функциональным архитектором уникальных систем для тепло- и водоканалов

3. Профильная экспертиза

В чем ты профи? За что тебя будут покупать работодатели всегда?

Пример для вдохновения:
'Я классный team-lead системных/бизнес-аналитиков и функциональный архитектор, создающий уникальные решения для автоматизации основных процессов в тепло- и водоснабжении'

4,5 Усиливаем свои преимущества

6.Поиск векторов. Самый важный и сложный этап.

Вы не меняете всё и сразу. Вы смотрите:
* Куда можно перейти, не меняя специализацию (другие отрасли).
* Куда можно перейти, не меняя отрасль (другие специализации).
* Что будет, если остаться в своей комбинации «отрасль + спец.» (рост).
* И только при наличии финансовой подушки — вариант «меняю всё».

7-8. Люди — это новая валюта.
Карьеру в 2026+ строят через людей.
Алгоритм учит, как провести аудит своих контактов
и превратить знакомых в лоббистов - тех, кто знает вашу репутацию и захочет помочь.

9,10. Считаем деньги и риски.
К каждому варианту перехода прикрепляем реалистичную вилку з/п и список рисков (падение дохода, потеря статуса, долгий поиск).
Для анализа рыночной стоимости можно использовать промт и связи с лобистами.

11. Финальная карта.
Все варианты сводятся в таблицу и раскрашиваются в
- зеленый (цель),
- желтый (запасной аэродром)
- красный (не наш путь).
Получается понятный план действий на 1-2 года.

Как это работает?

Метод запрещает мечтать абстрактно. Он заставляет опираться на факты (ваши навыки), связи (ваших людей)
и цифры (вашу будущую зарплату и риски).

P.S. Метод сложный, требует честности перед собой и времени.
Но он дает то, чего не хватает — ясность.
Рекомендую делать его не за один вечер, а растянуть на неделю, обдумывая каждый шаг.

Недавно мне прислали ссылку диалог с ИИ, в котором пользователь очень не доволен ответом.
Это классический антипример правильного диалога с ИИ.
На скрине ответ от дипсик на конкретный вопрос по той же теме.

Как НЕ нужно разговаривать с ИИ (если вам важны факты)
❌ Не задавайте вопрос без указания типа истины.
«Кто победил?» — это не вопрос для ИИ.
Уточните: официальный результат по регламенту, данные первичного источника, статистика на дату.
❌ Не подавайте источники разного уровня как равнозначные.
YouTube, телекомментарии и агрегаторы ≠ официальные протоколы. ИИ не сам выбирает, чему верить — вы должны задать иерархию.
❌ Не используйте многозначные термины без определения.
Слово «финал» в спорте может означать матч по регламенту, последнюю игру турнира или просто кульминацию. Зафиксируйте значение.
❌ Не позволяйте ИИ переходить от проверки к объяснению.
Если вы не остановите модель фразой: «Только факт, без интерпретаций», она начнёт строить правдоподобную историю — даже если она ложная.
❌ Не эскалируйте эмоционально.
Фразы вроде «ты врёшь» переводят ИИ в режим сглаживания конфликта, а не уточнения данных.
—
ИИ — не собеседник. Это инструмент точности.
Чем строже промт — тем чище факт.

Промт для получения правильного ответа:

Дай официальный результат турнира “Canada Cup 1981” по регламенту организатора, с указанием:
– списка участников
– формата турнира
– официального финального матча
Источники: только первичные (IIHF / Hockey Canada / протоколы).
Без интерпретаций, мифов и телекомментариев.

+ не забывайте включать режим поиска

А у вас бывает, что вы недовольны ответом от ИИ?