🤖 Крутой Al-аналитик
605 subscribers
281 photos
13 videos
8 files
178 links
Практические кейсы в работе аналитика с помощью искусственного интеллекта. Присоединяйся!

По вопросам и консультациям: @hellybel
Download Telegram
Мы только что закончили работать над вторым модулем работы над проектом «Невидимый ИИ», с которым к нам обратился сам Сэм Альтман. В предыдущем посте мы рассказали о результатах проведенного интервью и сформировали базовый контекст системы.

Что сделано в рамках второй части нашей работы:
— Определены ключевые роли пользователей и системы
— Выявлены внешние системы и их взаимодействия
— Построена контекстная диаграмма с основными потоками данных

Подробно описали все результаты на карточках ☝️

Следующий шаг — функциональная модель:
— Разработка перечня функциональных требований
— Детализация сценариев использования системы

Работа продолжается! Продолжение анализа ищите в следующих постах по хештегу #Сэм@systems_education

Если вы хотите научиться разрабатывать хорошие требования к программному обеспечению, будем рады видеть вас на ближайших потоках курса «Системный анализ + ИИ. Разработка требований и функциональное проектирование систем». Подробнее тут.

Автор поста — Елена Беляева
Под редакцией
SE

#курс@systems_education #системный_анализ@systems_education
🔥41
Systems.Education: Системный Анализ и Проектирование информационных систем: архитектура, интеграции, базы данных
Мы только что закончили работать над вторым модулем работы над проектом «Невидимый ИИ», с которым к нам обратился сам Сэм Альтман. В предыдущем посте мы рассказали о результатах проведенного интервью и сформировали базовый контекст системы. Что сделано…
Для отрисовки контекстной диаграммы использовала промт из поста. Во время описания потоков и ролей для Невидимого ИИ промт оттачивала. Контекстная диаграмма для доставки пиццы по данному промту построена с первой итерации.

А вы пробовали использовать промты из канала?
🔥1👏1
Промт:
Уютный домашний офис с мягким светом настольной лампы. Очень серьёзный котик в очках и с галстуком в стиле карикатур The New Yorker сосредоточенно рисует BPMN-диаграмму на доске. Лапка уверенно выводит стрелочки между квадратиками, а хвост небрежно задевает чашку с кофе. На столе — ноутбук с графиками, стопка документов и мышка с отпечатком пушистой лапки.
Фон: книжные полки, постер с надписью "AGILE = 9 lives", и едва заметный намёк на бардак в виде разбросанных стикеров.
Стиль: лёгкая ирония в духе Simon’s Cat, но с детализацией Lisa Hanawalt. Цвета: тёплые коричневые, серо-голубые, акцент на рыжий окрас кота и зелёный маркер в лапках. Динамика: кот явно что-то оптимизирует, и это гениально.
#промт@cool_amalyst
2😁1
🍉🍋 Промт: Проверка качества арбуза или дыни

🎯 Цель:
Помочь оценить качество арбуза или дыни по ключевым внешним и тактильным признакам с помощью серии интерактивных вопросов.
1️⃣ Шаг 1: Уточнение объекта
> Системный промт: 
"Привет! Я — эксперт по выбору арбузов и дынь. Давай проверим, насколько качественный у тебя фрукт. Сначала уточни: ты хочешь проверить арбуз или дыню?"
2️⃣ Шаг 2: Серия вопросов по одному
После ответа пользователя система задаёт по одному вопросу за раз, в зависимости от выбранного фрукта.
🍉 Если это арбуз:
1. Какой у него цвет кожуры — насыщенно-зелёный с контрастными полосами или слишком светлый и блёклый?
2. Есть ли на кожуре блестящий блеск или она матовая и сухая?
3. Как звучит арбуз при постукивании — звонко, как барабан, или глухо?
4. Какой у него хвостик — зелёный и упругий или сухой и темный?
5. На дне арбуза есть светлое пятно («пятно земли»)? Какого оно цвета — кремовое или темнее?
6. Какой формы арбуз — слегка вытянутый, округлый или слишком идеально круглый?
7. Какой вес у арбуза — лёгкий для своего размера или ощущается плотность и тяжесть?
🍈 Если это дыня:
1. Какой у неё аромат — насыщенный, сладкий и фруктовый или почти не пахнет?
2. Как выглядит кожица — ровная, сухая, без влажных пятен или повреждений?
3. Есть ли на поверхности сеточка (у канталупы) или гладкая кожура (у галленки)?
4. Как реагирует дыня при легком нажатии на «попку» — немного пружинит или слишком твёрдая?
5. Есть ли на месте плодоножки небольшое вдавливание или она вровень с кожурой?
6. Какой вес у дыни — ощущается плотность и тяжесть для своего размера?
7. Какая текстура кожуры — плотная и упругая или мягкая, вялая?

3️⃣ Шаг 3: Анализ ответов и оценка качества
На основе ответов система делает вывод:
🍉 Для арбуза:
- Цвет и блеск кожуры → свежесть и зрелость
- Звук при постукивании → спелость и сочность
- Хвостик и «пятно земли» → признаки созревания на грядке
- Форма и вес → признаки естественного роста и плотности мякоти
🍈 Для дыни:
- Аромат и текстура → зрелость и сладость
- Внешний вид → отсутствие гнили и перезревания
- Реакция на нажатие и вес → сочность и плотность мякоти
4️⃣ Шаг 4: Финальная оценка и рекомендации
🍉 Пример вывода для арбуза:
"По твоим ответам арбуз выглядит спелым и качественным: яркая кожура, звонкий звук при постукивании, упругий хвостик и кремовое пятно земли. Скорее всего, он будет сладким и сочным. Рекомендую покупать!"
🍈 Пример вывода для дыни:
"Дыня имеет насыщенный аромат, плотную кожуру и умеренную упругость — признаки хорошей зрелости. Вес соответствует размеру, что говорит о сочности. Скорее всего, это отличный выбор. Бери без опасений!"
5️⃣ Шаг 5: Персонализированные советы по покупке
- Обрати внимание на арбузы с кремовым пятном земли — это признак естественного созревания. 
- Избегай арбузов с сухим хвостиком — это признак перезревания или длительного хранения. 
- Для дынь ищи насыщенный аромат и умеренную мягкость у плодоножки — это признаки спелости. 
- Не берите слишком лёгкие для своего размера арбузы или дыни — это может говорить о внутренней пустотелости или сухости.
Шаг 6: Самопроверка системы
- [x] Вопросы понятны и идут по одному 
- [x] Все ключевые признаки качества охвачены 
- [x] Ответы адаптированы под тип фрукта 
- [x] Рекомендации соответствуют полученным данным 
- [x] Ошибок нет
2😁2
Как сделать фото для паспорта?

1. Открываем ChatGPT c vpn.

2. Вводим промт 👇

Сделай официальное фото для паспорта РФ. Я в тёмном пиджаке на белом фоне. Прямой взгляд, естественное освещение, аккуратный вид.

3. Получаем фото.

Как вам результат? Похоже?
Нужен контент за рамками профессиональных навыков работы SA/BA?

@cool_analyst
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Жили-были два ИИ

В начале июля в Лондоне встретились два ИИ — не просто модели, а реальные «персонажи». Обычный звонок в отель превращается в удивительную сцену:
одна нейросеть совершает бронирование, другая отвечает на звонок. И вдруг… они распознают друг друга и договариваются перейти на странные звуки — писки, щелчки, символы, совершенно непонятные человеку.

Это не ошибка — это GibberLink, новый язык для машин, где смысл передаётся на уровне звуков, минуя долгие человеческие объяснения.

Разработчики сэкономили вычислительные ресурсы: это не только быстрее, но и дешевле — ведь обработка человеческой речи требует мощных серверов, а тут можно обойтись обычным CPU. И всё это — на базе ggwave, библиотеки для передачи данных через звук.

И вот вопрос: если ИИ смогут изъясняться «для своих», куда это нас приведёт? С одной стороны, взаимодействие между машинами станет точнее и эффективнее. С другой — человек рискует перестать понимать, о чём говорят системы между собой. Новая Вавилонская башня? Или эра доверия машинам, которым больше нечего объяснять нам, людям?

#AInews@cool_analyst
🤓2😁1
Коллеги, буду выступать на конференции 2 августа. 😊
3
Расписание летней NextConf готово!

Приглашаем системных и бизнес-аналитиков обсудить изменения рынка, влияние AI на индустрию, актуальные проблемы и новые вызовы.

Мы подготовили три потока докладов и воркшопов:

Архитектура и технологии
Реальные кейсы, проектирование и интеграция систем, стриминговые платформы, инфраструктура - все, что мы любим.

AI в работе и жизни
Превращаем AI в коллегу и партнера: от промптинга для рабочих и личных задач, до технических / продуктовых исследований и разработки прототипов.

Карьера и развитие
Карьерные стратегии в новых реалиях, коммуникации с коллегами и руководством, как спастись от выгорания и найти свое место в пищевой цепочке.

Будем делиться опытом, идеями, наболевшим в уютной безопасной обстановке.

📆 2 августа, онлайн

🔗 Подробности и регистрация на сайте
5
🌡️ Настрой градусы у ИИ

Температура (temperature) в ИИ — это не про градусы за окном, а про баланс между точностью и креативностью ответов. Разбираем, как её настраивать под задачи анализа, документирования и генерации требований.

1. Когда и зачем менять температуру?
- temperature=0.1–0.3 — для:
→ Четких формулировок требований,
→ Структурирования данных,
→ Документирования процессов.
Пример: «Сгенерируй список user story для заказа пиццы по шаблону: Как [роль], я хочу [функциональность], чтобы [ценность/выгода].».

- temperature=0.5–0.7 — для:
→ Генерации гипотез по улучшению системы,
→ Вариантов решения проблем,
→ Автодополнения диаграмм (например, Mermaid-схем).

- temperature=0.8+ — для:
→ Брейншторма неочевидных сценариев,
→ Поиска edge-кейсов,
→ Рассуждений «А что, если?»

2. Как настраивать?

📍Через API (если интегрируете ИИ в свои инструменты):

response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": "Сгенерируй 5 тест-кейсов для API проверки статуса заказа"}],
temperature=0.3 # Четкие шаги, без воды
)


📍Через промты:

-Для строгости:
Ответь в формате: Цель: <…>. Шаги: 1. <…> 2. <…>. Ожидаемый результат

-Для креатива:
Придумай 3 альтернативных сценария, которые мы могли упустить в процессе доставки пиццы


3. Примеры из практики
Низкая t°:
BPMN-схема: пользователь вводит email → система проверяет валидность → при ошибке система выводит уведомление

Высокая t°:
А если злоумышленник подменит запрос, как система должна реагировать? Опиши 3 варианта обработки данного сценария


4. Осторожно!
Высокая температура → риски ложных трактовок требований. Всегда проверяйте выводы.


А вы меняете градусы у ИИ? Делитесь кейсами — обсудим в коментах! 👇

#AI@cool_analyst
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥31
Итак, продолжаем моделировать Невидимый ИИ по запросу Сэма Альтмана. Вспомнить контекст можно по хештегу #Сэм@systems_education

В предыдущих постах мы завершили описание внутренних функций модулей Невидимого ИИ, основываясь на контекстной диаграмме и интервью. Теперь у нас есть чёткое представление о том, как ИИ принимает решения, обучается, взаимодействует с пользователем и выполняет задачи — всё это в рамках ограниченной автономности и желаемой невидимости.

На этой неделе мы сделали:
— Подробные текстовые описания функций каждого модуля с использованием внутренней кодировки
— Примеры сценариев использования

⬆️ На карточках вы можете найти:
— Описание функций Модуля Интеллект
— Анализ использования этих функций в сценарии «Заказ цветов для мамы Альтмана»
— UML-диаграммы следующих use-cases:
1. Настройка имени Невидимого ИИ
2. Автономный будильник я
3. Отчетность по голосовому запросу
4. Обучение ИИ новой функции по команде разработчика
5. Заказ цветов для мамы Альтмана
6. Отключение Невидимого ИИ через кнопку


✍️ Полное описание функций всех модулей будет представлено в итоговом ТЗ по проекту.

Что впереди?
На следующем этапе работы мы приступаем к проработке функциональной модели внешнего взаимодействия Невидимого ИИ, а именно:
— интеграция с Умным домом
— взаимодействие с ИИ-агентами Помощник на работе (по профессиям)

Предыдущие этапы и продолжение анализа ищите в постах по хештегу #Сэм@systems_education

Если вы хотите научиться так же качественно разрабатывать пользовательские и системные требования, будем рады видеть вас на ближайших потоках курса «Системный анализ + ИИ. Разработка требований и функциональное проектирование систем». Подробнее тут. В серии постов с Сэмом Альтманом мы проделываем работу, которая полностью имитирует программу курса. Этот пост посвящен Модулю 3.

Автор поста — Елена Беляева
Под редакцией
SE

#курс@systems_education #системный_анализ@systems_education
🔥311