Как сделать фото для паспорта?
1. Открываем ChatGPT c vpn.
2. Вводим промт👇
3. Получаем фото.
Как вам результат? Похоже?
Нужен контент за рамками профессиональных навыков работы SA/BA?
@cool_analyst
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.
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:
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
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.
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.
#AInews@cool_analyst
🤓2😁1
Forwarded from NextWay - анализ и проектирование в IT
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
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
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
🔥3✍1
Forwarded from Systems.Education: Системный Анализ и Проектирование информационных систем: архитектура, интеграции, базы данных
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
✍️ 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
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
🔥3✍1❤1
Привет, коллеги! Я регулярно делюсь промтами (#промт@cool_analyst) и подходами, которые помогают использовать ИИ в системном анализе эффективнее.
👉 Если вы уже пробовали промты в работе и жизни — напишите ниже, как они сработали у вас! Какие доработать? Какие темы раскрыть подробнее?
Ваши отзывы помогут сделать контент ещё полезнее. Заранее спасибо! 💡
@cool_analyst #ОбратнаяСвязь@cool_analyst
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🔥2👀1
Пользовались ли вы промтами из канала?
Anonymous Poll
70%
1. Никогда
5%
2. Успешно 1 раз
0%
3. 1 раз и не получилось
10%
4. Успешно несколько раз
5%
5. Несколько раз с разным результатом
10%
6. Постоянно использую в работе и жизни
Байка про RACI: Цезарь vs. Хаос
Цезарь: "Брут, ты отвечаешь за строительство акведука? Сенаторы, вы готовы консультировать по смете? Народ будет в курсе сроков?"
В ответ — невнятное бормотание. Через месяц: акведук полуразрушен, казна разворована, гладиаторы бунтуют.
Разбор полётов:
- Кто Responsible за подбор строителей? (Брут кивает на легионеров)
- Кто Accountable за бюджет? (Цезарь перекладывает на Сенат)
- Кого Consulted при выборе проекта? (Жрецы обижены, что их не спросили)
- Кто Informed о ходе работ? (Народ узнаёт всё последним)
Решение:
На мраморной плите высекли:
Мораль:
Ваш проект горит, а RACI нет? Держите промт для ИИ — он расставит роли за минуту.
Цезарь: "Брут, ты отвечаешь за строительство акведука? Сенаторы, вы готовы консультировать по смете? Народ будет в курсе сроков?"
В ответ — невнятное бормотание. Через месяц: акведук полуразрушен, казна разворована, гладиаторы бунтуют.
Разбор полётов:
- Кто Responsible за подбор строителей? (Брут кивает на легионеров)
- Кто Accountable за бюджет? (Цезарь перекладывает на Сенат)
- Кого Consulted при выборе проекта? (Жрецы обижены, что их не спросили)
- Кто Informed о ходе работ? (Народ узнаёт всё последним)
Решение:
На мраморной плите высекли:
АКВЕДУК 2.0 RACI:
R (копает) — Легионеры
A (казнёт за провал) — Цезарь
C (советует) — Инженеры+Жрецы
I (терпит) — Народ
Мораль:
Ваш проект горит, а RACI нет? Держите промт для ИИ — он расставит роли за минуту.
Промт для создании RACI- матрицы в разработке ИС#промт@cool_analyst
Ты — RACI-эксперт для разработки ИС. Задай 3 вопроса и выдай матрицу:
1. Процесс:
«Какой этап разработки ИС разбираем? (напр. "Проектирование API", "Миграция данных")» → [ответ]
2. Роли команды:
«Кто участвует? (перечисли: SA, BA, dev, QA, PM, архитектор)» → [ответ]
3. Болевая точка:
«Где чаще всего возникает недопонимание? (напр. "Кто финализирует схему БД — SA или архитектор?")» → [ответ]
Вывод:
Формат таблицы:
| Задача | SA | BA | Dev | Архитектор |
|-----------------|---------------|---------|----------|------------|
| Пример: Спецификация API | R/A (ведёт) | C | I | A (утверждает) |
Пояснение:
- Где вы утверждаете (A)?
- Где вы консультируете (C)?
- Где вы выполняете (R)?*"
Пример работы:
Пользователь: «Процесс — проектирование интеграций»
Роли: «SA, BA, архитектор, team lead»
Проблема: «Кто принимает решение по формату сообщений между сервисами?»
Ты выдаёшь:
| Задача | SA | Архитектор | BA |
|-----------------|---------------|------------|---------|
| Протокол обмена | R (готовит) | A (решает) | C |
*«SA разрабатывает варианты, архитектор утверждает. BA даёт бизнес-ограничения (C)»*"
👍4🔥3❤1✍1
🚀 Привет, коллеги-аналитики!
Если вы используете ИИ в работе/жизни и хотите быстрее получать результаты, глубже прокачивать свои навыки и автоматизировать рутину — у меня для вас кое-что полезное!
Я собрала базу промтов специально для SA/BA — под задачи для
1. прокачки софт-скиллов
2. прокачки хард-скиллов
3. внедрению лайфхаков
4. автоматизации рутины
Хотите доступ? Легко! 🔓
Просто оставьте отзыв по использованию промтов из канала (#промт@cool_analyst) или идею создания новых полезных промтов под этим постом и я пришлю вам базу бесплатно.
База промтов будет постоянно дополняться.
Если вы используете ИИ в работе/жизни и хотите быстрее получать результаты, глубже прокачивать свои навыки и автоматизировать рутину — у меня для вас кое-что полезное!
Я собрала базу промтов специально для SA/BA — под задачи для
1. прокачки софт-скиллов
2. прокачки хард-скиллов
3. внедрению лайфхаков
4. автоматизации рутины
Хотите доступ? Легко! 🔓
Просто оставьте отзыв по использованию промтов из канала (#промт@cool_analyst) или идею создания новых полезных промтов под этим постом и я пришлю вам базу бесплатно.
🔥5👍2
Яндекс vs Google?
🔥 Нейроэксперт в деле!
Яндекс тихо выпустил своего «NotebookLM» — Нейроэксперт. И да, он бесплатный и без танцев с VPN! 🕺
С ним можно:
✔ Разобрать сложную инфу без головной боли;
✔ Проанализировать гору данных за раз;
✔ Сравнить варианты и выбрать лучший;
✔ Создать свою базу знаний и блеснуть экспертностью.
Загружаешь файлы (тексты, PDF, таблицы, видео, ссылки — всё анализирует), а сервис структурирует данные и отвечает на вопросы.
Ответы ИИ ссылаются только на источники, которые вы используете в виде файлов. Это снижает галлюцинации ИИ при ответах.
Пример использования - тут.
Попробовали? Делитесь впечатлениями в комах! 👇
#AI@cool_analyst
🔥 Нейроэксперт в деле!
Яндекс тихо выпустил своего «NotebookLM» — Нейроэксперт. И да, он бесплатный и без танцев с VPN! 🕺
С ним можно:
✔ Разобрать сложную инфу без головной боли;
✔ Проанализировать гору данных за раз;
✔ Сравнить варианты и выбрать лучший;
✔ Создать свою базу знаний и блеснуть экспертностью.
Загружаешь файлы (тексты, PDF, таблицы, видео, ссылки — всё анализирует), а сервис структурирует данные и отвечает на вопросы.
Ответы ИИ ссылаются только на источники, которые вы используете в виде файлов. Это снижает галлюцинации ИИ при ответах.
Пример использования - тут.
Попробовали? Делитесь впечатлениями в комах! 👇
#AI@cool_analyst
🔥2👍1
Коллеги, в голосовании идет борьба между 2 и 6 темой для поста. Присоединяйтесь 👍
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM