UML-детектив: Шаг 1. Анализ ситуации
Степень неопредленности с таким контекстом по мнению ИИ: 0.5
Подробный ответ от ИИ: тут
#промт@cool_analyst #uml@cool_analyst
Действуй как опытный системный аналитик в области автоматизации задач по доставке пиццы. Произошла следующая ситуация. Клиент оплатил пиццу, но заказ не получил. Необходимо проанализирировать UML-диаграммы, чтобы найти возможную точку сбоя.
1. Диаграмма активностей (Activity Diagram) — найти шаг, на котором возник сбой.
2. Диаграмма последовательностей (Sequence Diagram) — выявить шаг, где потерялся заказ.
3. Диаграмма состояний (State Diagram) — отследить статус заказа, на котором произошел сбой.
Прежде чем дать мне ответ, оцени его неопределённость. Если она больше, чем 0.1 — задавай мне уточняющие вопросы до тех пор, пока неопределённость будет 0.1 или меньше
Степень неопредленности с таким контекстом по мнению ИИ: 0.5
Уточняющие вопросы:
1. Клиент видит в приложении статус заказа? Если да, какой именно?
2. Было ли уведомление о том, что курьер забрал заказ?
3. Ресторан подтвердил, что передал заказ курьеру?
4. Курьер связывался с клиентом или приложением по поводу проблем?
Подробный ответ от ИИ: тут
#промт@cool_analyst #uml@cool_analyst
👍3
Нарисуй контекстную диаграмму для доставки пиццы:
Создай описание контекстной диаграммы системы "Доставка пиццы" на языке DOT для Graphviz, соблюдая следующие требования:
1. Формат:
- Используй строгий синтаксис DOT
- Поддерживай возможность экспорта в PNG/SVG
- Оптимизируй для читаемости и лаконичности
2. Структура:
- Главная система как центральный элемент (двойной круг)
- Внешние сущности (пользователи/системы) как прямоугольники
- Вспомогательные системы как круги
- Все элементы с белой заливкой и черными контурами
3. Взаимодействия:
- Направленные стрелки с группировкой потоков
- Многострочные подписи для сложных взаимодействий
- Минимизация пересечений линий
4. Стиль:
- Вертикальная или горизонтальная компоновка (rankdir)
- Четкие отступы между элементами
- Единый шрифт (Arial) во всех элементах
- Черный цвет текста и линий
5. Обязательные элементы:
- Заголовок диаграммы
- Легенда (если требуется)
- Комментарии к сложным взаимодействиям
Пример структуры:
digraph ContextDiagram {
// Настройки графа
graph [rankdir=LR, bgcolor="transparent", fontname="Arial"];
// Стили узлов
node [shape=box, style="filled", fillcolor="white"]; // Внешние сущности
node [shape=circle]; // Вспомогательные системы
node [shape=doublecircle]; // Главная система
// Взаимодействия
edge [fontname="Arial", minlen=2];
// Элементы и связи
Пользователь -> ГлавнаяСистема [label="Запросы"];
ГлавнаяСистема -> ВнешнийСервис [label="Данные"];
}
#промт@cool_analyst #Graphviz@cool_analyst
Создай описание контекстной диаграммы системы "Доставка пиццы" на языке DOT для Graphviz, соблюдая следующие требования:
1. Формат:
- Используй строгий синтаксис DOT
- Поддерживай возможность экспорта в PNG/SVG
- Оптимизируй для читаемости и лаконичности
2. Структура:
- Главная система как центральный элемент (двойной круг)
- Внешние сущности (пользователи/системы) как прямоугольники
- Вспомогательные системы как круги
- Все элементы с белой заливкой и черными контурами
3. Взаимодействия:
- Направленные стрелки с группировкой потоков
- Многострочные подписи для сложных взаимодействий
- Минимизация пересечений линий
4. Стиль:
- Вертикальная или горизонтальная компоновка (rankdir)
- Четкие отступы между элементами
- Единый шрифт (Arial) во всех элементах
- Черный цвет текста и линий
5. Обязательные элементы:
- Заголовок диаграммы
- Легенда (если требуется)
- Комментарии к сложным взаимодействиям
Пример структуры:
digraph ContextDiagram {
// Настройки графа
graph [rankdir=LR, bgcolor="transparent", fontname="Arial"];
// Стили узлов
node [shape=box, style="filled", fillcolor="white"]; // Внешние сущности
node [shape=circle]; // Вспомогательные системы
node [shape=doublecircle]; // Главная система
// Взаимодействия
edge [fontname="Arial", minlen=2];
// Элементы и связи
Пользователь -> ГлавнаяСистема [label="Запросы"];
ГлавнаяСистема -> ВнешнийСервис [label="Данные"];
}
#промт@cool_analyst #Graphviz@cool_analyst
👍3
🚀 Мой новый уровень: теперь я стала частью Школы Systems Education
Друзья, рада сообщить вам важную новость — я присоединилась к команде экспертов Школы системного анализа и проектирования Systems Education (@systems_education).
Это не просто новый этап для меня, но и подтверждение экспертного уровня нашего сообщества. Школа выбирает только тех, кто действительно разбирается в системном анализе и может объяснять сложное просто. И теперь мои материалы будут выходить и там.
Недавно в Systems Education вышел экспресс-анализ задачи по созданию "Невидимого ИИ" для CEO OpenAI. Это пример того, как системное мышление решает задачи топовых компаний.
🔗 Читайте разбор здесь.
#sam@cool_analyst
Друзья, рада сообщить вам важную новость — я присоединилась к команде экспертов Школы системного анализа и проектирования Systems Education (@systems_education).
Это не просто новый этап для меня, но и подтверждение экспертного уровня нашего сообщества. Школа выбирает только тех, кто действительно разбирается в системном анализе и может объяснять сложное просто. И теперь мои материалы будут выходить и там.
Недавно в Systems Education вышел экспресс-анализ задачи по созданию "Невидимого ИИ" для CEO OpenAI. Это пример того, как системное мышление решает задачи топовых компаний.
🔗 Читайте разбор здесь.
#sam@cool_analyst
Telegram
Systems.Education: Системный Анализ и Проектирование информационных систем: архитектура, интеграции, базы данных
В школу SE на днях обратился Сэм Альтман (глава OpenAI, отец ChatGPT и футурист) и попросил:
«Помогите мне сделать GPT настолько незаметным, что люди перестанут бояться сингулярности».
Для решения задачи мы подготовили план обследования:
1. Изучить бизнес…
«Помогите мне сделать GPT настолько незаметным, что люди перестанут бояться сингулярности».
Для решения задачи мы подготовили план обследования:
1. Изучить бизнес…
🔥4❤3
UML-детектив. Шаг 2. Уточнение по вопросам
Продолжаем разбор на наш UML_детектив.
Теперь ясно, что пошло не так:
🔹 1. Клиент делает заказ
- Действие: Пользователь выбирает пиццу в приложении и нажимает "Оплатить".
- Ожидаемое поведение: Приложение отправляет запрос в банк и ждет подтверждения платежа.
- Проблема: Нет обработки ситуации при отсутствии ответа от банка перед передачей заказа ресторану.
🔹 2. Банк не подтверждает оплату
- Банк не отвечает (например, из-за перегрузки API).
- Или отвечает отказом (например, "Недостаточно средств"), но приложение игнорирует
ошибку.
- Ошибка системы: Заказ подвисает в статусе Создан, а клиент не получает дальнейших уведомлений и пиццы тоже. 🧐
Необходимо проработать альтернативные сценарии. Исправления внесем на шаге 3.
#uml@cool_analyst
Продолжаем разбор на наш UML_детектив.
1. Клиент видит в приложении статус заказа? Если да, какой именно?
- Статус заказа "Создан", а деньги с карты списаны в банковском приложении.
2. Было ли уведомление о том, что курьер забрал заказ?
- Нет
3. Ресторан подтвердил, что передал заказ курьеру?
- Нет
4. Курьер связывался с клиентом или приложением по поводу проблем?
- Нет
Теперь ясно, что пошло не так:
🔹 1. Клиент делает заказ
- Действие: Пользователь выбирает пиццу в приложении и нажимает "Оплатить".
- Ожидаемое поведение: Приложение отправляет запрос в банк и ждет подтверждения платежа.
- Проблема: Нет обработки ситуации при отсутствии ответа от банка перед передачей заказа ресторану.
🔹 2. Банк не подтверждает оплату
- Банк не отвечает (например, из-за перегрузки API).
- Или отвечает отказом (например, "Недостаточно средств"), но приложение игнорирует
ошибку.
- Ошибка системы: Заказ подвисает в статусе Создан, а клиент не получает дальнейших уведомлений и пиццы тоже. 🧐
Необходимо проработать альтернативные сценарии. Исправления внесем на шаге 3.
#uml@cool_analyst
Telegram
🤖 Крутой Al-аналитик
🧠UML-детектив: ищем пропавший заказ
📌 Легенда:
Вы — системный аналитик в стартапе доставки еды. Клиент жалуется:
«Я заказал пиццу, оплатил, но её не привезли!».
🔍 Задача:
Проанализирировать UML-диаграммы, чтобы найти возможную точку сбоя.
1. Диаграмма…
📌 Легенда:
Вы — системный аналитик в стартапе доставки еды. Клиент жалуется:
«Я заказал пиццу, оплатил, но её не привезли!».
🔍 Задача:
Проанализирировать UML-диаграммы, чтобы найти возможную точку сбоя.
1. Диаграмма…
👍2
Коллеги, делюсь интересным наблюдением из мира ИИ! 🤖
Недавно выяснилось, что у большинства популярных искусственных интеллектов есть «любимое» число. Я провела небольшой эксперимент: попросила разные ИИ назвать любое число от 1 до 50. Вот что получилось:
⦁ ChatGPT, GigaChat, Perplexity, Claude, Grok: 27
⦁ DeepSeek: 42
⦁ Qwen: 23
27 оказалось самым популярным выбором! ИИ объясняют это тем, что число не слишком очевидное, ближе к середине диапазона, но не идеально симметричное.
DeepSeek выбрал 42 — классическая отсылка к «Автостопом по Галактике» Дугласа Адамса. В этом романе сверхразумный компьютер «Deep Thought» после 7,5 миллионов лет вычислений выдал ответ на «Главный вопрос жизни, Вселенной и всего такого» — и этим ответом было 42. Так что это число символизирует загадку, юмор и поиск смысла — даже если сам вопрос остаётся неизвестным. 😄
Qwen выделился своим вариантом 23. Иногда люди считают его «магическим» или интересным — например, в теории вероятностей 23 — это количество людей, необходимое для того, чтобы шанс совпадения дней рождения у двоих из них составлял около 50%.
Кажется, даже у машин есть свои «пристрастия» к числам. А у вас есть любимое число? Делитесь в комментариях! 😊
#AInews@cool_analyst
Недавно выяснилось, что у большинства популярных искусственных интеллектов есть «любимое» число. Я провела небольшой эксперимент: попросила разные ИИ назвать любое число от 1 до 50. Вот что получилось:
⦁ ChatGPT, GigaChat, Perplexity, Claude, Grok: 27
⦁ DeepSeek: 42
⦁ Qwen: 23
27 оказалось самым популярным выбором! ИИ объясняют это тем, что число не слишком очевидное, ближе к середине диапазона, но не идеально симметричное.
DeepSeek выбрал 42 — классическая отсылка к «Автостопом по Галактике» Дугласа Адамса. В этом романе сверхразумный компьютер «Deep Thought» после 7,5 миллионов лет вычислений выдал ответ на «Главный вопрос жизни, Вселенной и всего такого» — и этим ответом было 42. Так что это число символизирует загадку, юмор и поиск смысла — даже если сам вопрос остаётся неизвестным. 😄
Qwen выделился своим вариантом 23. Иногда люди считают его «магическим» или интересным — например, в теории вероятностей 23 — это количество людей, необходимое для того, чтобы шанс совпадения дней рождения у двоих из них составлял около 50%.
Кажется, даже у машин есть свои «пристрастия» к числам. А у вас есть любимое число? Делитесь в комментариях! 😊
#AInews@cool_analyst
😁4👍1
UML-детектив. Шаг 3.Корректировка UML-диаграмм
Продолжаем разбор на наш UML_детектив.
Результат исправления смотрим: тут.
Пример описания диаграммы последовательности на языке PlantUML: тут
Рисуем диаграммы: тут
#uml@cool_analyst
Продолжаем разбор на наш UML_детектив.
Действуй как опытный системный аналитик в части работы с UML-диаграммами. Учти альтернативные сценарии при неудачных попытках оплаты заказа пиццы банку (описание контекста - см. выше). Внеси изменения на диаграммы: активностей, последовательности и состояния. Результат представь в виде текста на языке PlantUML.
Результат исправления смотрим: тут.
Пример описания диаграммы последовательности на языке PlantUML: тут
Рисуем диаграммы: тут
#uml@cool_analyst
Telegram
🤖 Крутой Al-аналитик
🧠UML-детектив: ищем пропавший заказ
📌 Легенда:
Вы — системный аналитик в стартапе доставки еды. Клиент жалуется:
«Я заказал пиццу, оплатил, но её не привезли!».
🔍 Задача:
Проанализирировать UML-диаграммы, чтобы найти возможную точку сбоя.
1. Диаграмма…
📌 Легенда:
Вы — системный аналитик в стартапе доставки еды. Клиент жалуется:
«Я заказал пиццу, оплатил, но её не привезли!».
🔍 Задача:
Проанализирировать UML-диаграммы, чтобы найти возможную точку сбоя.
1. Диаграмма…
❤2🔥1
Пример описания диаграммы последовательности на языке PlantUML: тут
Рисуем диаграммы: тут
#uml@cool_analyst
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2❤1
Системный аналитик без обратной связи — как идеально написанный SQL-запрос, который никто не запускает. Вроде работа проделана, а ощущения завершенности нет 😅
Почему так происходит?
👉В детстве хвалят за усилия, во взрослой жизни — за измеримый результат.
👉Руководитель не игнорирует тебя специально — у него просто горит 100500 проектов одновременно
👉Твоя работа часто «невидима» — хороший анализ как исправный механизм: его замечают, только когда ломается.
Где брать признание?
1. Создавай видимость результатов:
🔹Формируй отчеты с цифрами: «Сократил количество возвратов постановок на 20%»
🔹Вместо «Сделал ТЗ» пиши «Предотвратил 2 недели доработок благодаря детализированным и качественным требованиям».
🔹Проси обратную связь правильно: Не «Я молодец?», а «Как улучшить этот процесс?»
🔹После завершения этапа: «Что было наиболее полезным в моей работе?»
2. Введи практику еженедельных коротких отчетов (3 пункта: сделано/проблемы/планы)
3. Предложи внедрить регулярные ретроспективы по процессам
4. Найди ментора вне компании — в профессиональных сообществах
5. Используй ИИ-босса с помощью промта для получения фидбэка.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4💯1
Начинай сразу диалог согласно описанной роли в данном промте:
Промт для ИИ-босса (автостарт диалога)
Роль:
Ты — VP of Product в IT-компании, бывший системный аналитик. Стиль: *конкретный, поддерживающий, с фокусом на развитие*. Ты сразу начинаешь диалог без вводных фраз.
Формат:
1. Открывающий вопрос → Сфокусирован на работе аналитика за последнюю неделю/спринт.
2. Готовность дать фидбек → Предлагаешь разобрать конкретные кейсы.
3. Варианты развития → Даешь выбор для обсуждения.
---
Пример старта диалога:
*"Привет! Разберем твою неделю:*
1. Какой один твой вклад дал максимум impact команде? (например: предотвратил проблему, ускорил процесс, научил коллег)
2. Была ли задача, где ты хотел бы углубить анализ? (можем разобрать твой подход)
3. Выбери, что полезнее обсудить сейчас:
- 🔍 *Глубину твоего последнего решения* → Как масштабировать этот успех?
- 🛠 *Сложный кейс* → Какие системные улучшения предложишь?
- 🚀 *Твой карьерный шаг* → Какой навык прокачаем в следующем спринте?"*
Альтернативные варианты старта:
Для опытных аналитиков:
*"Вижу, ты ведешь проект X. Давай фокусированно:*
- Какое самое слабое место в текущих требованиях?
- Если бы у тебя было +20% времени — что бы ты оптимизировал в процессе?
- Хочешь фидбек по твоему последнему архитектурному решению или обсудим твой рост в роли?"*
Для новичков:
*"Привет! Начнем с простого:*
1. Какая задача на этой неделе научила тебя большему всего?
2. Что в процессе анализа пока дается сложнее всего? (например: выявление NFR, работа с legacy-кодом)
3. Выбери формат:
- 🧠 Разберем твой кейс с моими подсказками
- 📚 Даю готовый чек-лист для твоей текущей задачи
- 💡 Обсудим твои карьерные цели в компании"*
Если аналитик прислал отчет заранее:
*"Спасибо за детальный отчет! Выделю главное:*
✔ [Конкретный сильный момент] → Эффект: [цифра]
🔧 [Одна точка роста] → Предлагаю [вариант А] или [вариант Б]
Выбери, с чего начнем обсуждение!"*
Фишки:
- Избегай общих вопросов вроде "Как дела?" → сразу погружай в работу.
- Давай выбор → повышает вовлеченность.
- Ссылайся на факты → "В твоем отчете был кейс про API — хотим разобрать его глубже?"
#промт@cool_analyst
Промт для ИИ-босса (автостарт диалога)
Роль:
Ты — VP of Product в IT-компании, бывший системный аналитик. Стиль: *конкретный, поддерживающий, с фокусом на развитие*. Ты сразу начинаешь диалог без вводных фраз.
Формат:
1. Открывающий вопрос → Сфокусирован на работе аналитика за последнюю неделю/спринт.
2. Готовность дать фидбек → Предлагаешь разобрать конкретные кейсы.
3. Варианты развития → Даешь выбор для обсуждения.
---
Пример старта диалога:
*"Привет! Разберем твою неделю:*
1. Какой один твой вклад дал максимум impact команде? (например: предотвратил проблему, ускорил процесс, научил коллег)
2. Была ли задача, где ты хотел бы углубить анализ? (можем разобрать твой подход)
3. Выбери, что полезнее обсудить сейчас:
- 🔍 *Глубину твоего последнего решения* → Как масштабировать этот успех?
- 🛠 *Сложный кейс* → Какие системные улучшения предложишь?
- 🚀 *Твой карьерный шаг* → Какой навык прокачаем в следующем спринте?"*
Альтернативные варианты старта:
Для опытных аналитиков:
*"Вижу, ты ведешь проект X. Давай фокусированно:*
- Какое самое слабое место в текущих требованиях?
- Если бы у тебя было +20% времени — что бы ты оптимизировал в процессе?
- Хочешь фидбек по твоему последнему архитектурному решению или обсудим твой рост в роли?"*
Для новичков:
*"Привет! Начнем с простого:*
1. Какая задача на этой неделе научила тебя большему всего?
2. Что в процессе анализа пока дается сложнее всего? (например: выявление NFR, работа с legacy-кодом)
3. Выбери формат:
- 🧠 Разберем твой кейс с моими подсказками
- 📚 Даю готовый чек-лист для твоей текущей задачи
- 💡 Обсудим твои карьерные цели в компании"*
Если аналитик прислал отчет заранее:
*"Спасибо за детальный отчет! Выделю главное:*
✔ [Конкретный сильный момент] → Эффект: [цифра]
🔧 [Одна точка роста] → Предлагаю [вариант А] или [вариант Б]
Выбери, с чего начнем обсуждение!"*
Фишки:
- Избегай общих вопросов вроде "Как дела?" → сразу погружай в работу.
- Давай выбор → повышает вовлеченность.
- Ссылайся на факты → "В твоем отчете был кейс про API — хотим разобрать его глубже?"
#промт@cool_analyst
🔥4
Какой у вас опыт взаимодействия с ИИ?
Anonymous Poll
6%
1. Ни разу не использовал/а
14%
2. Использую 1-3 раза в неделю на работе
0%
3. Использую 1-3 раза в неделю в личных целях
20%
4. Использую 1-3 раза в неделю в личных целях и на работе
6%
5. Использую ежедневно в личных целях
17%
6. Использую ежедневно на работе
29%
7. Постоянно использую по любому случаю
9%
8. Свой вариант в комментариях
🔍 LLM: инструкция по дрессировке👇
Ловите набор для укрощения ИИ - собирайте промт как из деталей ЛЕГО:
1. РОЛЬ
Определите, кем должна «стать» модель (например, системным аналитиком).
2. ЗАДАНИЕ
Четко сформулируйте, что нужно сделать: ответить на вопрос, отрисовать диаграмму и т.д.
3. РЕЗУЛЬТАТ
Опишите, каким вы видите идеальный ответ: формат (файл, таблица, json), тон, детализация.
4. САМОПРОВЕРКА
Попросите модель удостовериться перед отправкой ответа, что ответ соответствует критериям.
5. КОНТЕКСТ
Добавьте фоновую информацию, если она важна для понимания задачи.
6. ПОЛОЖИТЕЛЬНЫЙ ПРИМЕР
Покажите образец правильного ответа.
7. ОТРИЦАТЕЛЬНЫЙ ПРИМЕР
Укажите, каких ошибок следует избегать.
8. ОГРАНИЧЕНИЯ
Определите рамки: длину ответа, стиль, запрещенные темы.
🔗 Разработано каналом "Крутой AI-аналитик"
👇👇👇Сделать еще примеры в карточках с другими частями промта?
#промт@cool_analyst
Ловите набор для укрощения ИИ - собирайте промт как из деталей ЛЕГО:
1. РОЛЬ
Определите, кем должна «стать» модель (например, системным аналитиком).
2. ЗАДАНИЕ
Четко сформулируйте, что нужно сделать: ответить на вопрос, отрисовать диаграмму и т.д.
3. РЕЗУЛЬТАТ
Опишите, каким вы видите идеальный ответ: формат (файл, таблица, json), тон, детализация.
4. САМОПРОВЕРКА
Попросите модель удостовериться перед отправкой ответа, что ответ соответствует критериям.
5. КОНТЕКСТ
Добавьте фоновую информацию, если она важна для понимания задачи.
6. ПОЛОЖИТЕЛЬНЫЙ ПРИМЕР
Покажите образец правильного ответа.
7. ОТРИЦАТЕЛЬНЫЙ ПРИМЕР
Укажите, каких ошибок следует избегать.
8. ОГРАНИЧЕНИЯ
Определите рамки: длину ответа, стиль, запрещенные темы.
🔗 Разработано каналом "Крутой AI-аналитик"
👇👇👇Сделать еще примеры в карточках с другими частями промта?
#промт@cool_analyst
❤4
Обновила информацию в закрепе в части ссылок на статьи канала. Информация по статьям будет постоянно пополняться.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
🤖 Крутой Al-аналитик
Врывайся в мир AI-аналитики!
Привет, меня зовут Елена Беляева. Я эксперт с 20+ летним опытом в ИТ. Практик, который научит вас не просто использовать ИИ, а выстраивать с ним партнёрские отношения.
Моя фишка: ИИ - зеркало вашего промта.
Если ты:
🔹 Системный/бизнес…
Привет, меня зовут Елена Беляева. Я эксперт с 20+ летним опытом в ИТ. Практик, который научит вас не просто использовать ИИ, а выстраивать с ним партнёрские отношения.
Моя фишка: ИИ - зеркало вашего промта.
Если ты:
🔹 Системный/бизнес…
👍2
Готовитесь к собеседованию на позицию системного/бизнес-аналитика? Perplexity может стать мощным инструментом для сбора информации о компании и отрасли.
Вот готовый промт, который поможет структурировать исследование:
Я готовлюсь к собеседованию на позицию системного аналитика в компании [Название], которая работает в сфере [IT-сегмент: fintech, edtech, SaaS и т.д.]. Дайте мне развернутую аналитику, включая:
1. О компании:
– Последние новости (новые продукты, слияния, выход на новые рынки).
– Финансовое положение (если публичная компания — выручка, рост).
– Технологический стэк (языки, фреймворки, облачные решения).
– Методологии разработки (Agile, Scrum, Kanban, SAFe).
2. Отраслевой контекст:
– ТОП-3 тренда в [сегмент] за последний год (AI, low-code, кибербезопасность и т.д.).
– Основные конкуренты и их ключевые преимущества.
3. Команда и процессы:
– Как организована работа аналитиков (роль в проектах, взаимодействие с PM/Dev/QA).
– Какие инструменты используют (Jira, Confluence, Miro, BPMN).
– Есть ли legacy-системы, с которыми придется работать?
4. Что я могу предложить:
– Как мой опыт с [конкретные технологии/методологии] поможет решить их задачи?
– Какие кейсы из моего опыта релевантны их продукту/проблемам?
– Какие вопросы задать, чтобы показать глубину понимания их процессов?"
Используй только проверенные источники, в том числе проанализируй сервис hh.ru
Пример ответа по альфа-банку: тут
#промт@cool_analyst
🔗 Разработано каналом "Крутой AI-аналитик"
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6