🔖 Шаблон постановки задачи на REST API-метод для Confluence 🔖


Зачем нужен шаблон постановки задачи?
(Особенно для REST API)

1️⃣ Разработчики всегда понимают что и в каком месте искать в статье с требованиями.

2️⃣ Постановка задачи (требования) = Будущая статья в документацию.
Нет двойной работы.

3️⃣ Системный аналитик не упускает требования и всегда держит единую структуру документа.


Этих трёх пунктов достаточно, чтобы понять цель шаблона:

повысить качество постановок задач и документации 🙌

К посту добавила пример шаблона для Confluence.
Также в нашем блоге можно найти статью с пояснениями к нему.

#ResApiGa

🤖 8 уязвимостей в интеграции с Generative AI - чек-лист НФТ по безопасности для ТЗ 🤖

Когда вам придётся писать требования на разработку системы с AI-интеграциями, то НФТ по безопасности станут одними из главных.

Их важно учесть, чтобы:
✔️ спроектировать корректные алгоритмы работы системы и точки контроля
✔️ писать системные промпты, которые будут лежать "под капотом" системы
✔️ автоматизировать процессы пользователей без ошибок и неожиданных действий
✔️ защищать персональные данные, секреты и конфиденциальную информацию
✔️ настроить логирование, мониторинг и реакцию на инциденты, связанные с использованием AI

Собрала для вас чек-лист из 8 уязвимостей, которые надо учитывать в ТЗ и при проектировании сценариев в системах, где есть интеграции с AI 🤖

#AI_for_analysts #ИнтеграцииGA

🔔🤖 Postman, Insomnia и AI-ассистент - доступ к записи открыт 🟠🟣🤖

Коллеги, всем зарегистрированным участникам доступ пришел на почту ещё вчера утром.

Если не нашли письмо или ещё не регистрировались:
🔗 Получить доступ

🗓 Запись будет доступна только до 5 ноября, 23:59 Мск. Успевайте посмотреть!

----------

P.S.
Огромная благодарность за вашу обратную связь! Всё вижу, всё читаю! 🫶

Roxel [01.11.2025]

Это очень практичный и очень полезный вебинар. Это практикум! Все материалы систематизированы, урок прошел на одном дыхании. Это магия! Спасибо борльшое, Екатерина! Вы самый крутой профессионал, который преподает в домене Системного анализа на русском языке! Вы - СУПЕР!

Julia [01.11.2025]

Впечатления о занятии: Большое спасибо за занятие! Очень много полезной информации и практических примеров. На мой взгляд Катя сейчас один из лучших лекторов по систиемному анализу.

Юлия [01.11.2025]

очень полезно, особенно про AI-ассистента

----------

P.S.S.
Вопросы? Пишите @getanalyst или [email protected]

🔖 Получение данных через POST в REST API + кэширование: пример требований для Backend-разработчика 🔖

Вопрос с подвохом, который вы можете встретить на собеседовании:

Можно ли использовать метод POST для получения данных?

👉 Да, можно.



Метод POST в REST API изначально предназначен для отправки данных на сервер с целью их обработки и создания новых записей в БД.

В то же время его можно использовать для получения данных:

👉 1. Запросы с большим количеством фильтров
Когда необходимо реализовать большое количество фильтров для получения списка, то решение отправлять их все в URL запроса как query-параметры не лучшее, т.к. это делает URL очень длинным.

Это может вызвать проблемы с ограничениями на длину URL в некоторых веб-серверах или браузерах.

Кроме того, сложные и многочисленные параметры в URL могут затруднить читаемость и понимание запроса для других разработчиков и пользователей API.


👉 2. Асинхронные запросы на получение данных: комбинирование POST и GET



Подготовила для вас пример постановки задачи на Backend, который не соответствует концепции REST API и показывает, как работать с большим количеством фильтров на поиск 😱

POST /products/search - Поиск по каталогу продуктов

Что важного внутри:
▫️ алгоритм для API в микросервисной архитектуре
▫️ кэширование - базовые требования
▫️ фильтры и сортировки в JSON
▫️ пагинация в URL

Это антипаттерн проектирования REST API для получения данных из-за POST и его нежелательного кэширования, но его часто используют в реальной жизни 🙃

Такого насыщенного деталями примера больше нигде не найдёте в открытом доступе.

🔖 Обязательно сохраняйте этот новый образец требований по REST API в личный архив и поддержите пост ❤️🔥, если это то, что вам действительно актуально


#RestApiGA #FarmFreshGA

🦋 Редактирование через PUT: пример требований к REST API методу 🦋

Когда нужно сделать метод редактирования, возникает дилемма. В REST уместны два подхода.


1️⃣ PUT - полное изменение ресурса
На вход передаются все параметры объекта (ресурса), включая те, которые не меняются.

📍 Пример:
Хочу отредактировать только название товара.

✅ Как работать с PUT:
Передавать на вход вообще все параметры товара - название, описание, цена и т.д. Даже если я хочу поменять только название.

🙌 Как бывает в реальности:
Полную передачу параметров игнорируют и делают PUT, который работает по правилам PATCH.



2️⃣ PATCH - частичное изменение ресурса
На вход передаются только данные, которые нужно поменять.
Идеален для случаев, когда меняется статус (заблокировать пользователя, архивировать товар, отменить заказ и т.п.).

📍 Пример:
Хочу отредактировать только название товара.

✅ Как работать с PATCH:
В запросе отправляется только название товара.
Ничего лишнего.
Это позволяет экономить трафик.

🙌 Как бывает в реальности:
Используют PUT вместо PATCH, потому что так исторически сложилось 😄

📌 Как быть, если вы встретились с подобной задачей впервые?

Если проект действующий, то посмотрите какие методы уже используются для редактирования:
+ Все PUT? Выбирайте PUT
+ Все PATCH? Выбирайте PATCH
+ Есть и PUT, и PATCH? Или новый проект? Обдумать решение согласно концепции REST




Подготовила пример задачи на Backend, который показывает, как работать с редактированием через PUT:

PUT /products/{productId} - Редактировать

товар фермером/продавцом

Что важного внутри:
▫️ обоснование, почему PUT, а не PATCH
▫️ редактирование картинок у товара - отдельные методы
▫️ новый каталог seller-api на сервере (сравните URL с поиск товаров покупателями)
▫️ алгоритм для API в микросервисной архитектуре
▫️ обработка HTTP-401 и HTTP-403 в алгоритме (требования к реализации) и в примерах ответов

🔖 Новый образец требований по REST API (метод PUT) в ваш личный архив.


#RestApiGA #FarmFreshGA

📊 5 метрик мониторинга, которые решают 80% проблем 📊

Для многих аналитиков и разработчиков нефункциональные требования к системе — тёмный лес. Понятно, что «система должна работать быстро и надёжно», но вот какие именно цифры написать в ТЗ, какие метрики указать и как всё это потом проверять — часто остаётся загадкой.

Мониторинг — один из ключевых инструментов, связанных с архитектурой и инфраструктурой, который позволяет не на словах, а в реальности проверить, выполняются ли нефункциональные требования.

🔗 Статья к эпизоду


В эпизоде разбираем:
✅ что именно нужно мониторить на проекте,
✅ какие инструменты обычно настраивают,
✅ какие конкретные метрики и показатели можно и нужно писать в ТЗ.

После выпуска у вас будет структурированное понимание, какие цифры писать в НФТ и как измерять качество системы, а не просто «надеяться, что всё ок» 🙌


Эпизод доступен в:
⏯ Apple Podcast
⏯ Яндекс.Музыка
⏯ Telegram
⏯ Castbox
⏯ Звук
⏯ Spotify
⏯ RuTube
⏯ YouTube
⏯ VK Video


📚 База знаний GetAnalyst - здесь вы найдёте более 100 примеров задач, схем архитектуры и диаграмм. Всё самое важное для системных аналитиков и архитекторов!

🗓🤖 [17.11 в 19:00 Мск] Нейросети для проектирования БД и SQL-запросов 🤖

В следующий понедельник будем разбираться на практике, как эффективно использовать нейросети для проектирования БД и выполнения SQL-запросов.


🤖 Использование ChatGPT (и другие нейросети) для проектирования БД + SQL
🗓 17 ноября [пн]
🕘 19:00 - 21:30 МСК

🔗 Подробности и запись


✅ Занятие проводится в рамках подписки на практикумы по БД и SQL. Участи платное - от 1390 руб.
✅ Запись будет доступна после занятия.

🎁 Уже сейчас доступно занятие в записи по SQL, с практикой в реальной БД через DBeaver 😎


👉 План:
1. Знакомство с AI-инструментами и базовыми командами. Внедрение в работу системного аналитика.
2. Проектирование физической модели БД - PostgreSQL с использованием команд ChatGPT.
3. Автоматическая отрисовка ER-модели с использованием ChatGPT и дополнительных инструментов.
4. Создание реальной БД и SQL-запросы в DBeaver.


👉 В результате практикума:
✔️ Научитесь грамотно формулировать промпты для AI.
✔️ Получите связки инструментов, которые необходимы аналитикам для работы с базами данных.
✔️ Создадите свою СУБД через DBeaver и выполните SQL-запросы в ней.

По вопросам можно писать через сайт или @getanalyst 💬


------
👇👇👇
А если вам уже сейчас хочется узнать больше про использование нейросетей для работы, то рекомендую послушать подкаст
🎧 Полный гид по AI для системных аналитиков