Системный анализ | Ольга Пономарева
https://t.me/care_sa Ольга Пономарева, старший системный аналитик с опытом более 8 лет Выпустила более 2000 учеников, которые увеличили свой доход и прокачали скиллы Найдите обучение для себя в школе Систем Аналист: https://systemanalyst.life
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Системный анализ | Ольга Пономарева
Channel Системный анализ | Ольга Пономарева (@system_analyse) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 31 432 subscribers, ranking 4 146 in the Technologies & Applications category and 20 274 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 31 432 subscribers.
According to the latest data from 05 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -158 over the last 30 days and by -1 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 10.11%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.42% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 179 views. Within the first day, a publication typically gains 1 703 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 14.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as архитектура, монолит, индекс, нфт, контекст.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“https://t.me/care_sa
Ольга Пономарева, старший системный аналитик с опытом более 8 лет
Выпустила более 2000 учеников, которые увеличили свой доход и прокачали скиллы
Найдите обучение для себя в школе Систем Аналист: https://systemanalyst.life”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 06 October, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
Теперь «работал с интеграциями» становится интересной загадкой 🙂 Проектировал API? Описывал маппинг данных? Проверял запросы в Postman? Был на созвоне, где обсуждали интеграцию?Возьмём условный пример: в вакансии нужен опыт проектирования REST API, а в резюме написано только «работал с интеграциями» — по этой строчке непонятно, какая часть работы была вашей Если вы действительно описывали API, можно написать конкретнее: «Описывал методы REST API для интеграции CRM с биллингом: параметры запросов, структуру ответов, коды ошибок и маппинг данных» Для такой проверки можно подключить ИИ — дать ему вакансию, описание своего опыта и попросить:
«Сопоставь требования вакансии с моим описанием опыта и покажи, где не хватает конкретики, задай уточняющие вопросы, чтобы я мог дополнить резюме фактами — не придумывай за меня задачи, инструменты и результаты»ИИ со стороны эйчаров станет еще больше. Теперь нужно учиться грамотно обходить искусственный интеллект, чтобы добиться встречи с реальным 🌚 Завтра расскажем подробнее о челлендже, который может вам в этом помочь!
«У нас новый аналитик, нужно ввести его в курс дела» 🌚Вспомните свои ощущения от этой фразы, особенно когда нормальной документации на проекте нет и вы уже понимаете, кто будет этой документацией ближайшие пару недель 🙂 Придётся рассказывать, как всё устроено, почему «клиент» не всегда клиент, какие требования актуальны и зачем в системе три почти одинаковых статуса — а если через месяц придёт ещё один аналитик, большую часть этой истории будете рассказывать заново С ИИ получается очень похоже: объяснили ему проект, разобрали правила, получили нормальный документ, а потом открыли новый чат или другой инструмент — и опять «расскажите подробнее о вашей задаче» 😏 История с ограничениями Cursor как раз показывает, зачем хранить материалы проекта отдельно и в понятной структуре — тогда при переходе в другой инструмент у вас уже есть готовый контекст, который можно подключить, а не собирать по чатам и собственной памяти На курсе «ИИ-агент аналитика» учимся организовывать такую среду: хранить документацию в Markdown и Git, собирать требования, глоссарий и ограничения проекта, задавать правила работы агента и использовать всё это при подготовке документов, диаграмм и API Сейчас показываем работу в Cursor, а в обновлении добавим инструкции и примеры для Claude Code и Codex — разберём, как перенести учебный проект, подключить подготовленные материалы и правила, что учитывать для безопасной работы с данными Чтобы при смене инструмента не становиться для ИИ тем самым человеком, который опять проводит двухнедельный онбординг 😏 До 4 октября включительно курс можно купить по текущей цене и проходить без привязки к потоку и датам, обновлённые материалы тоже будут доступны после выхода Дальше готовим поток с воркшопами, стоимость будет выше ➡️Посмотреть курс
Допустим, описываем начисление бонусов после оплаты заказа: пришло событие → начислили бонусы → уведомили пользователя — выглядит логично, только событие может прийти дважды, и бонусы по такому сценарию тоже начислят дважды❗️При повторной проверке ИИ может этого не заметить, потому что продолжает рассуждать в рамках своего же сценария, где событие приходит один раз — это условие мы ему не задавали, но он на него опирается и при написании, и при проверке Поэтому полезно попросить его отдельно показать свои предположения и разобрать, что произойдёт при повторной доставке, таймауте или частичном сбое — так будет понятнее, что именно проверили и какие вопросы ещё остались А вы обычно проверяете результат сами или просите ИИ перепроверить за собой? 🔥 - проверяю сама 👌 - прошу ИИ ❤️ - не пользуюсь ИИ
Инструменты быстро меняются, появляются новые возможности и способы работы. Мы с авторами посмотрели, что стоит доработать, и запланировали измененияЧто будет с «ИИ для аналитика» Проще объясним, как работает ИИ, подробнее разберём ограничения и безопасную работу с данными. Обновим инструменты и техники для задач аналитика, добавим отечественные решения, создание работающих прототипов и автоматизацию через n8n Обновлённый курс планируем запустить с середины ноября — потоком, с воркшопами Что будет с «ИИ-агентом аналитика» Сейчас курс построен на работе в Cursor. Добавим вводный урок и инструкции для Claude Code и Codex: как настроить среду, перенести контекст проекта, правила и учебные материалы. Существующие видеоуроки сохраняем, а новые материалы помогут проходить курс с другими инструментами Поток с воркшопами планируем запустить в конце октября Стоимость обоих курсов после обновления вырастет Поэтому до 4 октября включительно можно купить обучение по текущей цене и проходить его в своём темпе, без ожидания старта потока. Обновлённые материалы вам тоже будут доступны после выхода Если вы уже покупали эти курсы раньше — откроем доступ к обновлениям на месяц бесплатно💛 Условия участия в будущих воркшопах расскажем отдельно, ближе к запуску потоков ➡️ ИИ для аналитика ➡️ ИИ-агент аналитика
Я так кайфанул от ребят на первом потоке, они активно включались в работу, на воркшопах у нас было весело, а их отзывы показали, насколько им важна практика и обратная связь, поэтому хочу взять и следующийЕстественно, мы не могли этому препятствовать и только рады за ребят, кто идет на обучение с понедельника! Так что во втором потоке Владимир тоже проведёт воркшопы и лично проверит домашние задания. Будете разбирать архитектурные решения на практике и получать обратную связь от автора курса. Стартуем 28 сентября. До 27 сентября включительно действует скидка 10% по промокоду SADAY10. Программа и запись → https://systemanalyst.life/architecturehard Владимир ждёт второй поток 🙂
- Почему между сервисами выбран брокер? - Почему результат оплаты возвращается через webhook? - Что произойдёт, если сообщение потеряется или придёт дважды? - Какие есть альтернативы и почему выбран именно этот вариант?Знать, что такое брокер и webhook конечно круто, и это база. Понимать, когда их применять, почему именно здесь, какие есть ограничения и чем придётся заплатить за решение, это уже архитектурное мышление. Именно этот переход от знания компонентов к обоснованным архитектурным решениям и отличает просто техническую схему от архитектуры Если хотите научиться разбирать такие решения глубже, приходите на курс «Архитектура.Хард». Старт уже 28 сентября, а сейчас записаться можно со скидкой 10% по промокоду SADAY10 Программа и запись: https://systemanalyst.life/architecturehard
У меня на работе была ситуация: бизнес попросил изменить одно небольшое правило в системе. Казалось бы, поправить условие и готово. Но когда мы начали разбираться, оказалось, что это правило завязано на несколько сервисов, старую интеграцию без обратной совместимости и тесты, которые тоже нужно было обновитьВ итоге изменение, которое выглядело как пара часов работы, превратилось в несколько недель 😢 Медленно работала команда? Нет! Просто иногда проблема в самой архитектуре: чем больше скрытых зависимостей и связей между компонентами, тем дороже любое изменение. А как понять, что архитектура уже начинает мешать бизнесу? Будем обсуждать завтра на вебинаре с Владимиром Бурмистровым Ждем тех, кто хочет понимать и развиваться в архитектуре. Всем посетителям вебинара отправим чек-лист архитектурного здоровья проекта, с помощью которого можно оценить текущее состояние системы и найти проблемные места 🙂 ➡️ Зарегистрироваться тут
Домен: онлайн-школа, кураторы проверяет домашнее задание. Студент должен сразу увидеть новый статус без обновления страницы Но: - студент может быть оффлайн - у него открыто несколько устройств - одновременно работают тысячи пользователей - статус проверки нельзя потерятьВопрос: как спроектировать такую интеграцию? Расскажите: - Какой протокол выберете? - Что произойдёт, если студент был оффлайн? - Какие компоненты системы будете проектировать?
Эксперимент: Мы взяли реальное резюме системного аналитика и подходящую вакансию на hh.ru Отдали всё ИИ и попросили написать сопроводительное, которое повысит вероятность приглашения на собеседование (с промтом)На первый взгляд получилось хорошо: опыт, цифры, инструменты, но потом мы перечитали письмо ещё раз и поняли, что вакансию ИИ почти не использовал, несмотря на промт Такое письмо можно отправить на десятки вакансий системного аналитика, ничего в нём не меняя, но вы представляете, когда у работадателя десятки или даже сотни таких сопроводительных? Этим экспериментом хотим вам показать, что не нужно бездумно доверять ИИ. С ее помощью действительно можно и нужно облегчать свою жизнь, но только делать это необходимо правильно А пока, к сожалению, по опыту общения с аналитиками, видим, что большинство использует ИИ для сопроводительных именно так, как в эксперименте 👌 - если бездумно писали сопроводительные через ИИ 🔥 - если писали сопроводительные сами или действительно адаптировали под вакансию
