Промт:

опиши в одной эмоции отношение к человечеству.

Завтра приведу ответы от разных AI.

Как думаете, какая будет эмоция в ответах? 👇
#промт@cool_analyst

Привет, коллеги. 👌
Промт по фреймворку КОМПОЗИТОР
для создания изображения

Кто ты: ты — художник карикатурист с большим опытом
Обстановка: планируется пост с изображением промпт-инженера в тг-канале
Миссия: нарисуй карикатуру промпт-инженера

Позитивный пример: красивая девушка за столиком у моря общается с ии с помощью телефона. Над морем светит солнце и летают чайки
Отрицательный пример: старая тетка лежит на лежаке

Зона работы: ограничений нет
Инспекция: Перед ответом проверь, что текст полностью на русском без ошибок и содержит юмор.
Если условие не выполнено — исправь ответ, затем выведи.

Тон:дружелюбный с небольшим Одесским юмором.
Окружение: для подписчиков тг-канала, системных и бизнес аналитиков, которые используют ИИ в своей работе.
Результат: выведи результат в виде дружеского шаржа с надписью на русском языке. Соотношение сторон 1:1.

#промт@cool_analyst

Результат промта от chatgpt.
Делитесь впечатлениями в комментариях.👇

#мемы@cool_analyst

Промт-инженер - специалист, который создает и оптимизирует текстовые запросы (промты) для взаимодействия с искусственным интеллектом, чтобы получать точные и релевантные ответы от моделей ИИ

Основные задачи промт-инженера
- Разработка, тестирование и оптимизация промтов для разных моделей и задач.
- Настройка стиля и тона ответов ИИ под конкретные требования.
- Анализ и улучшение качества генераций.
- Интеграция ИИ через API в приложения.
- Создание и поддержка библиотек промтов.
- Обновление базы знаний и обучение моделей (в продвинутых случаях)

Soft skills:
- Коммуникация - умение четко формулировать инструкции для ИИ и людей.
- Критическое мышление и фактчекинг - проверка достоверности выдаваемой информации.
- Креативность - экспериментирование с запросами для получения уникальных результатов[2].

Hard skills:
- Знание принципов работы больших языковых моделей (токенизация, генерация текста, параметры моделей).
- Навыки написания и оптимизации промтов (zero-shot, few-shot, chain-of-thought).
- Лингвистическая грамотность и владение английским языком.
- Программирование (Python, SQL) для автоматизации и работы с API.
- Понимание предметной области применения модели (например, юриспруденция, маркетинг)[1][2][3].

Уровень зарплаты в России
По данным SkillFactory и других источников, зарплата промт-инженера в России варьируется примерно от 100 000 до 250 000 рублей в месяц в зависимости от опыта и компании. Более точные данные зависят от региона и сферы применения[1][4].

Таким образом, промт-инженер - это специалист с гибридом технических и гуманитарных навыков, который играет ключевую роль в эффективном использовании ИИ для бизнеса и науки.

Цитаты:
[1] Промпт-инженер: кто это, задачи, зарплата и как стать https://blog.skillfactory.ru/kto-takoi-prompt-inzhener/
[2] Промт-инженер: кто это, чем занимается и как им стать в 2025 году https://hi-tech.mail.ru/review/123790-prompt-engineer/
[3] Промт-инженер: профессия, которую создал AI - Habr https://habr.com/ru/articles/900942/
[4] Prompt-инженер как новый тренд. Требования и зарплаты у ... https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/745038/

#промт@cool_analyst

Коллеги, оказывается DeepSeek и ChatGPT умеют рисовать диаграммы для инструмента Mermaid AI.

Шаги:
1⃣Используем промт:

Действуй как крутой бизнес-аналитик. Опиши sequence diagram  {название процесса}  для отображения в mermaid ai.

👉Ответ от ИИ 2⃣
👉 Корректировка диаграммы3⃣

#mermind@cool_analyst

2⃣ Мы получаем сразу диаграмму, которую можем сохранить как картинку и код, который можем перенести в Mermaid AI для редактирования

#mermind@cool_analyst

3⃣ Вставляем код в mermaid ai и получаем диаграмму с возможностью редактирования.

#mermind@cool_analyst

❤️ Поделитесь опытом, кто использует Mermaid Ai. 👇

Добрый день, коллеги.
Ловите задачку про зайца. Попробуйте нарисовать этот процесс: Как только стрелки часов касаются шести утра, и если земля укрыта снежным покровом, Пётр первым делом проверяет, лежит ли на заднем дворе красный кирпич. Если кирпича нет — он стучится к соседу Андрею и одалживает один.
Затем Пётр заглядывает на верхнюю полку — ищет чёрный молотый перец. Если перца нет, он терпеливо ждёт час и проверяет снова. Рано или поздно перец появляется (ведь его жена Зинаида, заметив, что муж вошёл в цикл, перекладывает его с нижней полки на верхнюю).
Тогда, вооружившись кирпичом и перцем, Пётр отправляется в поле. Кладет алый кирпич на белый снег, щедро посыпает его чёрной пылью перца… и затаивается в засаде.
Заяц, завидев необычный предмет, думает: «Морковка!» — подбегает, вдыхает аромат, чихает, бьётся головой о кирпич и падает без чувств. Остаётся только подобрать добычу.
Но бывает и иначе: заяц не приходит. Тогда Пётр, прождав восемь часов, с пустыми руками возвращается домой.
#logics@cool_analyst

Уточнение: 1⃣DeepSeek отображает диаграмму только в веб-версии. В мобильном приложении такой возможности пока нет. 2⃣ Chatgpt в бесплатной версии не умеет отображать диаграмму, только код.

Ловите кейсы использования DeepSeek+Mermaid AI - топ 5 диаграмм бизнес-аналитика
https://buildin.ai/cool_analyst/share/13b20102-38f1-4d80-a00b-1563ee100f82?code=150FZH

В кейсах ловите Flowchart (блок схему) для задачи про зайца.

#mermind@cool_analyst

Добрый день, коллеги. Ловите кейс проработки функциональностей мобильного приложения Forest👇
https://buildin.ai/cool_analyst/share/41385226-44b8-4213-a99f-9c207bb4f86c?code=150FZH

#mermind@cool_analyst

Читаю профессиональные чаты системных и бизнес-аналитиков, появилось много жалоб на ИИ: люди наконец-то стали работать с нейросетями и, похоже, проходят все «классические стадии принятия».

1. Отрицание

«Не впечатлило», «Никакая LLM не распишет TO-BE-процесс лучше живого аналитика».

Симптомы: сравнивают ИИ с человеком, подчёркивают уникальность человеческого экспертного суждения.
Причина: страх потерять работу или высокую зарплату, не успеть за новыми технологиями,


2. Раздражение

«Попросила найти статьи — выкатил список, я уже ликовала, а проверила — чистая галлюцинация».

«Третий раз прошу нарисовать простую UML-диаграмму, а она придумывает какой-то “ассоциативный мульти-агрегат” — такого объекта в стандарте просто нет».

Симптомы: фрустрация от несбывшихся ожиданий, фокус на «галлюцинациях» модели и неточностях.
Причина: желание мгновенной автоматизации без дополнительной валидации.


3. Торг

«Если бы нейросеть подтягивала корпоративный глоссарий и наши справочники атрибутов, то я бы ещё понял смысл в ней»

«Говорят, можно жестко прописать: “не выдумывай источники”, ещё бы ИИшка поняла этот запрос без дообучения»

«Попробую Grok, вдруг там получше с фактами».

Симптомы: поиски компромисса, после которого человек согласится принять ИИ.
Причина: желание сохранить контроль при минимальных затратах.


4. Уныние

«Думал, сэкономлю время на ревью user story, а теперь сижу вечером и вылавливаю её фантазии про несуществующие id атрибутов».

«После очередного фейкового отчёта кажется, что быстрее вручную написать SELECT, чем объяснить ИИ, что такое partition by».

Симптомы: ощущение, что работы стало больше, а выгоды всё нет.
Причина: усталость от завышенных ожиданий и постоянных ручных проверок


5. Принятие

«Вкинул 20 страниц требований и попросил построить матрицу трассировки — минутное дело вместо двух часов рутины. Потом только выровнял формулировки».

«GPT пишет код для PlantUML, потом пару раз GPT фиксит ошибки и я вручную исправляю пару мест в сиквенс-диаграмме. По качеству уже ближе к middle, а у меня наконец-то появилось время на проектирование более удачного решения».

Симптомы: трезвая оценка сильных и слабых сторон модели, маленькие измеримые эксперименты вместо «сделай всё за меня».
Причины: желание освободить время для творческих и стратегических задач.


Каждая стадия — нормальная реакция на инструмент, который одновременно пугает и обещает золотые горы. Однако чем раньше мы примем ограничения ИИ и выстроим процессы для проверки его работы, тем быстрее перейдём в продуктивный режим.

Хочется видеть в чатах всё больше фраз уровня: «Нейросеть закрыла рутину — я наконец подумал о развитии».

А вы на какой стадии?

Добрый день, коллеги.
У нас в канале много новеньких. 👋Рада знакомству и добро пожаловать. 🫶

Высылаю подборку материалов, которые были в канале:
1. Кейсы по использованию AI
2. Учебные проекты по проектированию системы c помощью AI
3. Задачки по SQL
4. Кейсы по психологии
5. Истории про Гришу в стикерах
6. Пост про стикеры AI_analyst
7. Шаблон промта по фреймворку Композитор

Коллеги, наконец-то описала кейс по формированию BPMN для ловли зайца для StormBPMN.
https://buildin.ai/cool_analyst/share/9c5a6932-6203-4e69-bf1b-5b980501756e?code=150F

Как у вас дела с использованием AI для BPMN?👇

#bpmn@cool_analyst

Анализ поведения пользователей в приложении

Контекст:
У вас есть таблица user_sessions с данными о сессиях пользователей в мобильном приложении:

CREATE TABLE user_sessions (
    session_id INT,
    user_id INT,
    start_time TIMESTAMP,
    end_time TIMESTAMP,
    session_duration_seconds INT,
    screen_views INT,
    event_count INT
);

Задача:
Напишите SQL-запрос, который выведет:
1. Среднюю продолжительность сессии (avg_duration).
2. Общее количество уникальных пользователей (unique_users).
3. Топ-3 пользователей с наибольшим количеством сессий (user_id, session_count).
4. Коэффициент вовлеченности (отношение общего числа событий к общему числу сессий, engagement_ratio).

Дополнительный вопрос для анализа:
Как бы вы интерпретировали коэффициент вовлеченности? Какие гипотезы можно проверить на основе этих данных?

Делитесь решениями в комментариях. Завтра выложу ответ от ИИ.

#sql@cool_analyst