Привет! Оказывается, LLM может вычитывать ТЗ и находить такие ляпы, которые мы сами пропустили бы. Примеры, промпты и чек-лист внутри.

AI для код-ревью требований: как LLM находит противоречия, пропуски и неоднозначности в ТЗ

Привет! Оказывается, нейросеть вполне способна прикинуть стори-поинты — почти как человек, но без лишних споров. Заглядывайте, если интересно.

AI для оценки сложности и трудозатрат: от требований к стори-поинтам через LLM

Привет! Разобрались, как LLM может помочь не сойти с ума при распиле монолита на микросервисы: контексты, матрицы, риски — всё как вы любите.

AI для миграции архитектуры: как LLM помогает спланировать переход с монолита на микросервисы

Привет! Оказывается, нейросеть пишет руководства и FAQ из ТЗ почти без моих страданий. Вот промпты, грабли и чек-лист, чтобы не облажаться.

AI для написания пользовательской документации: от спецификации к руководству пользователя

Народ, устроил Claude, ChatGPT и Gemini тест-драйв на задачах аналитика — от требований до legacy-кода. Без хайпа, только практика.

Сравнение AI-моделей для системного аналитика: Claude, ChatGPT, Gemini — что выбрать под задачу

Привет! Если хочешь стать системным аналитиком, но пока путаешь требования с желаниями — вот дорожная карта без воды и с реальными советами.

Системный аналитик с нуля: с чего начать, базовый минимум знаний и навыков

Привет! Вечно путаете, когда POST, а когда PUT? Разобрали все методы REST, безопасность, идемпотентность и типичные ошибки. Читайте, чтобы не краснеть на собеседованиях.

HTTP-методы REST API: GET, POST, PUT, PATCH, DELETE — когда какой применять

Народ, разбираемся, как не создать дубликат платежа дрожащей рукой — ключ идемпотентности в помощь.

Идемпотентность в REST API: повторные запросы, ключ идемпотентности и защита от дублей

Привет! Разгребли завалы из DTO, VO и Entity — теперь знаем, что куда пихать, чтобы не стыдно было. Примеры на Java, Kotlin и TypeScript внутри.

DTO, VO, Entity: слои данных в архитектуре — что куда класть и почему

Народ, расписал шесть принципов REST API — те самые, про которые все говорят, но никто не помнит. С примерами для аналитиков и разработчиков.

REST API: основные принципы — полный разбор

Привет! Расписали продвинутые техники промптов для аналитиков — chain-of-thought и few-shot с реальными паттернами.

Продвинутый промпт-инжиниринг: chain-of-thought, few-shot, паттерны для аналитика

Привет! Разбираемся, как собрать AI-агента, чтобы он выполнял рутину аналитика за вас. На LangGraph, с кодом и самоиронией.

AI-агенты на практике: собираем рабочего агента для рутины аналитика на LangGraph

Народ, если одного AI-агента уже маловато, разбираемся, как собрать из них команду и не сойти с ума от оркестровки. Параллель, последовательность, swarm — чтобы аналитик не мучился в одиночку.

Мультиагентные системы: оркестрация нескольких AI-агентов

Привет! В статье — как мы заставили LLM выдумывать тест-кейсы по требованиям. Спойлер: покрытие неидеальное, но грабли мы собрали знатные.

AI для генерации тест-кейсов из требований: покрытие и граничные случаи

Привет! Обещал выложить свой pipeline из аудио интервью в требования. Без магии, но с промптами и диаграммами.

AI: как превратить интервью со стейкхолдерами в структурированные требования

Привет! Пока LLM уверенно галлюцинирует, мы решили засунуть её ответы под микроскоп. Без пафоса, с метриками и гардрейлами — чтобы внедрение AI в продукт не превращалось в квест «угадай, где враньё».

Оценка качества ответов LLM: галлюцинации, метрики и guardrails

Народ, давайте честно: тащить спецификации в облачные нейросети — это как доверять секреты попугаю. Статья показывает, как не доводить до такого с помощью Ollama и LM Studio плюс сравнение с железом и облаком.

Локальные LLM (Ollama, LM Studio) для аналитика: приватность и оффлайн

Народ, сдул пыль с контекст-инжиниринга для LLM: как чанковать, не терять середину и не сойти с ума.

Контекст-инжиниринг для LLM: как готовить контекст и чанкинг

Решил разобраться, как AI в IDE помогает аналитику не сойти с ума от SQL и диаграмм — в статье практический опыт с Cursor, Copilot и Windsurf (спойлер: не панацея, но иногда спасает).

AI-ассистенты в IDE для системного аналитика: Cursor, Copilot и не только

Прикинул стоимость одного вызова LLM в проде — с кэшированием, батчингом и сравнением моделей. Без контроля токенов AI-функция улетит в минус довольно быстро.

Стоимость AI-функции: как считать токены, кэшировать и не разориться

Когда я устал вручную разгребать бэклог, попробовал скормить LLM поиск дублей и приоритизацию. Спойлер: работает, если правильно объяснить задачу.

AI для управления бэклогом: приоритизация и груминг с LLM