GetAnalyst

Сначала согласовать контракт API, а потом писать код — в этом суть подхода Contract First. Звучит понятно, пока в команде не возникают вопросы: кто разрабатывает контракт — аналитик или разработчик? Что должно быть в OpenAPI-спецификации, а что остаётся в требованиях и документации? И зачем системному аналитику разбираться в Git? В этом выпуске разбираем Contract First с точки зрения работы системного аналитика. Ссылка на статью к эпизоду: ⁠https://getanalyst.ru/podcast/contract-first-mcp-api⁠Telegram-канал сообщества: ⁠https://t.me/getanalysts⁠  VK сообщество: ⁠https://vk.com/getanalyst⁠ А ещё разбираемся в связи Contract First с ИИ-агентами и MCP (Model Context Protocol): почему контракты становятся особенно важны, когда с системой взаимодействует ИИ, как аналитики участвуют в проектировании MCP-серверов и что нужно подготовить команде, чтобы её API можно было использовать через MCP. Выпуск актуален для системных и бизнес-аналитиков, которые работают с требованиями к API и интеграциям и хотят разобраться, как меняются эти задачи с появлением ИИ-агентов. Тайм-коды к эпизоду: 00:00 | Заставка GetAnalyst00:18 | Почему Contract First API актуален в эпоху ИИ-агентов01:21 | Что такое Contract First и зачем системному аналитику Git05:00 | Что такое OpenAPI (Swagger) и AsyncAPI05:43 | Артефакты Contract First: что появляется в процессе разработки10:47 | Что фиксировать в спецификации OpenAPI и нужно ли описывать алгоритмы13:30 | Кто разрабатывает и согласует API-контракт: роли аналитика и разработчика18:49 | Типичные ошибки аналитиков при работе с Contract First22:40 | Что такое MCP (Model Context Protocol) и ИИ-агенты: связь с Contract First27:44 | Требования к MCP-серверу: что описывает системный аналитик31:28 | Как подготовить API для использования через MCP-сервер32:46 | Итоги и рекомендации по работе с Contract First и переходу к MCP Ведущая:Екатерина Ананьева,Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst Гости:Софья Калинина,Старший cистемный аналитик, РТК ИТ.

Разницу между polling и webhook сегодня объяснит почти каждый. А потом на столе оказывается реальная задача: внешний ИИ-сервис генерирует видео несколько минут, пользователь всё это время смотрит в интерфейс и видит прогресс по генерации. И теория заканчивается. Где хранить статус? Кто кого опрашивает? Нужен ли тут брокер? В выпуске разбираем задачу на асинхронную интеграцию целиком — от условия до постановок задач для разработчиков. И главное, три варианта архитектуры под одну и ту же задачу: монолит без брокера, монолит с RabbitMQ и микросервисное решение, с разбором, где каждый ломается. Отдельно проходим альтернативные сценарии и какие страховочные механизмы закладывать. Страница эпизода и ссылки на видеоплатформы:  https://getanalyst.ru/podcast/system-analyst-interview-async-integrations  Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalystsVK сообщество: https://vk.com/getanalyst  Выпуск актуален всем, кто проектирует интеграции с внешними сервисами, готовится к техническому собеседованию на Middle+ или хочет перестать выбирать между polling, webhook и брокером наугад. Тайм-коды к эпизоду: 00:00:00 | Интро00:00:18 | Введение: суть задачи и знакомство со спикером00:03:01 | Задача на асинхронную интеграцию для Middle+ системного аналитика: требования, API, макеты00:08:17 | С чего начать работу над реальной задачей: план работы аналитика00:12:28 | API-документация сервиса генерации видео с ИИ00:14:06 | Синхронные и асинхронные интеграции: polling и webhook00:22:53 | Асинхронная интеграция через брокер: RabbitMQ и Kafka00:30:10 | API-документация сервиса генерации видео с ИИ — продолжение00:38:13 | Проектируем архитектуру асинхронной интеграции00:42:07 | Решение 1. Монолит без брокера00:57:46 | Решение 2. Монолит с брокером RabbitMQ01:18:20 | Решение 3. Микросервисная архитектура01:21:27 | Если webhook не пришёл: ретраи и страховочный механизм01:23:57 | Как отменить или прервать асинхронный процесс01:26:43 | Ошибки, зависшие задачи и другие сложные сценарии01:27:59 | Как декомпозировать интеграцию на задачи для разработчиков01:31:41 | Где ещё применим такой подход01:32:23 | Итоги, материалы и рекомендации   Ведущая:Екатерина Ананьева,Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst.

Ещё недавно системный аналитик описывал требования и передавал их разработчикам. Теперь с помощью вайбкодинга он может сам превратить идею и требования в работающее приложение. Означает ли это, что граница между аналитиком и программистом постепенно исчезает? И станет ли умение создавать решения с помощью ИИ новым обязательным навыком аналитика? В этом выпуске проверяем возможности вайбкодинга на реальном кейсе.   Попробовать ИИ-инструмент: https://db.getanalysts.com/  Видео и статья: https://getanalyst.ru/podcast/vibecoding-for-analyst-ai-tool-databases Telegram-канал GetAnalyst: https://t.me/getanalysts VK-сообщество: https://vk.com/getanalyst    Тайм-коды к эпизоду: 00:00 | Создание ИИ-инструмента для БД и SQL через вайбкодинг01:33 | От юриста до системного аналитика: знакомство со спикером03:34 | Стек разработки и идея ИИ-инструмента для БД и SQL05:19 | Демо ИИ-инструмента и онбординг06:25 | Регистрация в приложении06:52 | Проектирование ER-диаграммы с нуля по требованиям09:17 | Анализ существующей БД по DDL или ER-диаграмме12:15 | Аудит базы данных с помощью ИИ12:55 | Миграция данных между разными СУБД17:14 | Генерация тестовых данных для БД19:58 | Админ-панель: пользователи, аналитика и расход токенов20:46 | Системный и пользовательский промпты + расход токенов22:41 | Экспорт отчётов из ИИ-инструмента24:25 | Идеи развития ИИ-инструмента26:53 | Кому принадлежит код, созданный при вайбкодинге28:37 | Нужно ли системному аналитику уметь программировать29:35 | Как вайбкодинг влияет на карьеру системного аналитика31:28 | Сколько заняла разработка ИИ-инструмента и главные сложности35:19 | Как системному аналитику начать работать с ИИ и вайбкодингом Ведущая:Екатерина Ананьева,Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst. Гость:Кристина Смирнова,Системный Аналитик из финтеха.

Промпт за промптом — а ИИ всё равно каждый раз выдаёт разный результат, и приходится заново объяснять, что нужно и в каком формате. AI Skills, или просто «скиллы», помогают решить эту проблему.Это готовый набор инструкций, знаний, шаблонов и правил, который можно использовать повторно без долгих объяснений в каждом новом чате. Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts VK сообщество: https://vk.com/getanalyst  Сайт эпизода: https://getanalyst.ru/podcast/ai-skills-for-analysts    В этом эпизоде разбираемся, что такое AI Skills, чем они отличаются от обычных промптов и проектов в ИИ, и на практике с нуля создаём скилл для постановки задач на интеграции.   Тайм-коды к эпизоду:00:00 | AI Skills для системных и бизнес-аналитиков: что разберём02:44 | Почему обычных промптов уже недостаточно05:23 | AI Skills: что это и зачем нужны06:54 | Работа скилла на примере требований к REST API09:44 | Работа с ИИ до и после внедрения скиллов10:39 | Из чего состоит скилл14:05 | Структура скилла на примерах UML и REST API15:32 | Зачем AI Skills системному аналитику17:57 | Какие задачи аналитика стоит автоматизировать с помощью скиллов19:09 | Как использовать скиллы в ChatGPT22:40 | Как создавать скиллы в ChatGPT25:55 | Проекты в ИИ: бесплатная альтернатива скиллам на примере Qwen27:00 | Проекты + скиллы: как использовать вместе28:40 | Как создавать и использовать скиллы в Claude29:58 | Как работать со скиллами в Perplexity30:54 | Скиллы бесплатно или только по подписке?32:04 | Как создать скилл из своих знаний34:05 | Демо: создаём скилл для интеграционного Use Case в Claude45:52 | Как безопасно использовать ИИ в работе48:41 | Финальная структура готового скилла50:12 | Перенос скиллов между ИИ-инструментами51:52 | 5 шагов: от создания скилла до использования53:28 | Ограничения скиллов55:03 | Skill, Project, MCP, Tools — что есть что56:35 | Итоги и рекомендации Ведущая:Екатерина АнаньеваОснователь сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst

Что происходит, когда очередь сообщений выглядит пустой, а нода RabbitMQ уже задыхается от гигабайт данных? В этом выпуске разбираем реальную аварию: как массовые рассылки персонализированных писем превратили RabbitMQ в тяжелое хранилище объектов, для которого он архитектурно не предназначен.   Telegram-канал сообщества: ⁠https://t.me/getanalysts⁠VK сообщество: ⁠https://vk.com/getanalyst⁠    Статья к эпизоду с доп. материалами: ⁠https://getanalyst.ru/podcast/rabbitmq-dmx⁠  Выпуск актуален для системных аналитиков и архитекторов, которые проектируют интеграции через брокеры и готовятся к собеседованиям.   Тайм-коды к эпизоду: 00:00 | Заставка00:18 | Введение и знакомство со спикером01:36 | Для каких задач выбрали RabbitMQ03:12 | Как работают интеграции с внешними системами через брокер05:03 | DMX (Delayed Message Exchange) — задача, которая положила RabbitMQ07:21 | Где в логах и мониторинге видны признаки падения RabbitMQ08:27 | Последствия аварии и объём потерянных сообщений11:52 | Что входит в payload сообщения RabbitMQ14:00 | Порядок действий после падения RabbitMQ и почему не стоит проталкивать сообщения руками16:50 | Инструменты аналитиков для работы с RabbitMQ18:25 | Инфраструктура RabbitMQ: ноды19:45 | Рекомендации по проектированию взаимодействия с RabbitMQ   Ведущая:⁠Екатерина Ананьева⁠Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst Гости:Софья Калинина,Старший cистемный аналитик, РТК ИТ.