GetAnalyst - Навыки • Системный анализ • Бизнес-анализ

🚩 «Быстро» — это не требование. А вот RPS, SLO, SLA и CPU — уже конкретика, с которой можно работать 🚀 Мониторинг — это не только про DevOps. Системный аналитик, который не понимает метрики, рискует написать требования, которые невозможно проверить, выполнить или измерить. 🔗 Статья с доп. материалами В этом выпуске разбираем мониторинг с точки зрения аналитика. Выпуск будет полезен системным и бизнес-аналитикам, которые работают с нефункциональными требованиями, интеграциями, архитектурой, брокерами сообщений, API и вопросами надёжности систем. Заберёте для себя много полезных примеров НФТ. Видео с презентацией: ⏯ YouTube ⏯ RuTube ⏯ VK Video ⏯ Telegram Аудио: ⏯ Apple Podcast ⏯ Яндекс.Музыка ⏯ Castbox ⏯ Звук ⏯ Spotify GetAnalyst — сообщество, где аналитики растут быстрее 🚀 📱 Tg | 💙 ВК | 💬 Max

🤯 Разработчик вернул задачу. Я дописала. Снова вернул. Что не так то?! 🤯 Такое часто бывает в интеграционных задачах. И часто дело не в том, что разработчик «придирается». Дело в том, что по этой постановке сложно писать код. Часть решений приходится принимать разработчику самому, и в итоге он начинает делать работу за аналитика — уточнять у прОдукта, дизайнера, QA и других команд, как система должна себя вести. 👉 5 мест, где аналитики чаще всего теряют детали в интеграционных задачах: 1️⃣ «Обработать ошибки» — это не требование, а отписка 👎 Плохо: «Обработать ошибки внешней системы». ✅ Хорошо: ▫️ при HTTP 401 — обновить токен и повторить запрос ▫️ при HTTP 404 — показать пользователю, что данные не найдены ▫️ при HTTP 500 или timeout — залогировать ошибку и показать сообщение о временной недоступности, если предусмотрен кэш — вернуть данные из кэша по описанным правилам Без конкретики разработчик может вывести пользователю одно универсальное «Что-то пошло не так» на любую ошибку. И будет формально прав. Потому что в требованиях ничего другого не написано. 2️⃣ Нет маппинга данных 👎 «Система передаёт данные пользователя во внешнюю систему». Какие данные? Из какого поля? В каком формате? Что делать, если значение пустое? ✅ В требованиях должна быть таблица маппинга: ▫️ поле на UI ▫️ поле в API нашей системы ▫️ поле в API внешней системы ▫️ поле в БД, если используется ▫️ тип данных ▫️ обязательность ▫️ правила валидации ▫️ что делать, если null / пусто / некорректный формат Без этих требований разработчик угадывает как соотносятся данные между частями нашей и внешней системой. И делает работу за аналитика. 3️⃣ Нет требований к аутентификации и авторизации 👎 «Авторизация через Bearer Token». А дальше? ✅ Нужно описать: ▫️ где и как получаем токен ▫️ кто настраивает доступы для dev / stage / prod ▫️ где хранятся client_id, client_secret и другие секреты ▫️ когда токен считается истёкшим ▫️ как обновляется токен ▫️ что делать, если токен истёк посреди фоновой джобы ▫️ что делать, если обновить токен не удалось Аутентификация во внешней системе — это не одна строка в требованиях. Это отдельная задача с полноценным набором сценариев, которая требует проработки. 4️⃣ Нет Timeout и Retry 👎 Не описали ситуации: Внешний сервис лёг. Или отвечает слишком долго. Или сеть моргнула на 2 секунды. Что делает наша система? Если это не описано, разработчик решит сам. Обычно потом получается так: запрос висит 30 секунд → падает с ошибкой → пользователь видит белый экран или «Что-то пошло не так». ✅ В требованиях нужно указать: ▫️ timeout на запрос ▫️ количество повторных попыток ▫️ интервал между попытками ▫️ нужен ли backoff ▫️ что делать после исчерпания попыток ▫️ что показываем пользователю ▫️ что логируем ▫️ нужна ли задача на повторную обработку Интеграции ломаются не только тогда, когда API вернул ошибку. Иногда он просто не ответил вовремя. 5️⃣ Нет логики при частичном успехе Это боль всех массовых интеграций: каталоги, импорт клиентов, обновление статусов, синхронизация заказов. Например: Отправили 10 000 записей. 9 847 обработались успешно. 153 упали с ошибкой. Это успех или провал? В требованиях нужен явный ответ: ▫️ что считается успешным результатом ▫️ что делать с упавшими записями ▫️ нужно ли повторять обработку ▫️ сколько раз повторять ▫️ кто увидит ошибку ▫️ где будет отчёт ▫️ можно ли продолжать процесс, если часть данных не обработалась Без этого массовая синхронизация превращается в хаос. 👉 Если этого нет — задача почти гарантированно вернётся на доработку. И это не потому, что разработчик вредный, а потому что нет требований к обработке ошибок. #ИнтеграцииGA 📱 GetAnalyst | 💙 VK | 💬 Max

⚡️ Интеграция с AI по API: получаем бесплатный API-ключ Groq и изучаем AI-интеграции на практике ⚡️ Пока одни аналитики учатся писать промпты в ChatGPT, другие уже разбираются, как AI встраивается в продукт через API. Так что и мы с вами переходим к интеграции с Groq AI по API. 👉 Частая путаница: Groq ≠ Grok. ▫️ Groq — это AI-инфраструктура и API для запуска моделей. ▫️ Grok — это модель/чатбот от xAI Илона Маска. Groq интересен тем, что у компании есть собственная LPU-архитектура — специализированный подход для быстрого выполнения AI-запросов. Для нас это удобная площадка, чтобы бесплатно посмотреть, как работает AI API. 👉 Как получить ключ 1️⃣ https://console.groq.com → Sign up 2️⃣ Регистрация 3️⃣ Верхнее меню → API Keys → Create API Key 4️⃣ Называем ключ (например, "GetAnalyst Test") 5️⃣ Копируем сразу — ключ показывается один раз. Закрыли окно — недоступен навсегда. 👉 Почему Groq интересен для практики: ▫️ есть бесплатный доступ для экспериментов ▫️ поддержаны модели Llama, Qwen, DeepSeek, Whisper ▫️ API совместим с OpenAI-подходом ▫️ лимиты зависят от модели, поэтому это хороший повод посмотреть, как rate limits учитываются в интеграциях 👉 Важно: ❌ не публиковать ключ в GitHub / Postman ❌ не отправлять в общий чат ❌ не вставлять в скриншоты ❌ не хранить на Frontend ❌ не передавать в браузер или мобильное приложение ❌ не оставлять в публичных Postman-коллекциях 👉В следующих постах будем делать практику в Postman. Включайте уведомления, чтобы не пропустить 😉 #ИнтеграцииGA #AI_for_analysts #MedAssistGA 📱 GetAnalyst | 💙 VK | 💬 Max

🧡 10 гайдов по Postman, которые прокачают работу с API 🧡 Документация ≠ реальность. Перед тем как отдавать интеграционную задачу в разработку, системному аналитику важно проверить, как API внешней системы работает на самом деле. Он заранее уточняет нюансы, которых нет в API-документации внешней системы, чтобы разработчики затем не тратили на это время. Что важно проверить аналитику при исследовании API: ✅ как работает аутентификация ✅ как выполняются нужные API-методы ✅ какие параметры обязательны ✅ какие поля приходят в JSON-ответе ✅ какие ошибки возвращаются при нештатных ситуациях ✅ как API ведёт себя при некорректных данных, отсутствии доступа или пустом результате 👉 Делюсь подборкой практических руководств по исследованию API внешних систем через Postman: 📹 Postman: навык тестирования REST API за вечер 📚 Тестирование API DaData 📚 Тестирование API Unisender 📚 Тестирование API банка ВТБ 📚 Тестирование API KudaGo и DashaMail 📚 Тестирование API ChatGPT 📚 Практика с настройкой OAuth 2.0 от Mail ru 📚 7 видов аутентификации в API - демо с настройками в Postman 📹 Аутентификация mTLS на практике в Postman 📚 GraphQL API — знакомство на практике Postman 👉 В этих руководствах всё по шагам: с картинками, настройками запросов и примерами. С ними можно за выходные освоить базовую работу в Postman и пополнить портфолио несколькими коллекциями API-запросов 🙌 🔖 Сохраняйте пост в избранное, чтобы пройти все руководства и получить реальный опыт в API для работы с задачами на интеграции #ИнтеграцииGA 📱 GetAnalyst | 💙 VK | 💬 Max

💥 Интеграции — это понимание того, как система работает “под капотом” 💥 Когда я только начинала работать системным аналитиком, мои постановки задач сводились к описанию экранов: что нажали → что увидели. И это было ОК! 😃 А потом пришёл "умный и важный" Backend-разработчик и сказал примерно так:

Теперь мы делаем не монолит, где UI + логика + БД в одной кодовой базе. Теперь у нас Frontend и Backend, которые общаются по API.

И вот тогда я впервые узнала интеграции на минимальном уровне: ➡️ Frontend → Backend Но настоящий "аттракцион" начался позже, когда появилась задача получать данные из внешней системы 👀 ➡️ наш Frontend → наш Backend → внешняя система ➡️ а потом интеграции микросервисов 👉 И самое неприятное тогда было — чувство, когда ты угадываешь, что ждут разработчики... Было много "танцев на граблях". С годами интеграций становилось больше: разные API, протоколы, асинхрон, оборудование. И этот тип задач в итоге стал моим самым любимым 🩷 Сейчас я рада делиться своим опытом в интеграциях с вами в GetAnalyst! Мы открыли предзапись на новый поток практической программы для СА и БА, который проводим в новом летнем формате: 💥💥💥 Интеграции систем ⚪ с 8 июля до 23 сентября — обучение по записям в комфортном вам темпе 🟢 30 сентября — закрытая онлайн-встреча по подготовке к собеседованиям 🟢 с 14 октября до 23 декабря — можете подключиться к онлайн-занятиям и работать с экспертами 🎁🎁🎁 До 3 июля — самый большой набор бонусов за всю историю GetAnalyst: ✅ Расширенный доступ 8/12 месяцев вместо стандартных 6/9 ✅ Курс «БД и SQL: продвинутый уровень» в подарок (обычная стоимость 9 500 руб) — поможет для работы с маппингом ✅ Мини-курс «REST API для аналитиков 3.0» больше по проектированию API с нуля после основного обучения 🟢 Онлайн-встреча по подготовке к собеседованиям 30 сентября решаете задачи с реальных интервью в прямом эфире и получаете обратную связь Результат: ✔️ Описываете интеграционные Use Cases ✔️ Уверенно работаете с API: REST, SOAP, GraphQL, gRPC, WebSocket ✔️ Опыт работы с Postman ✔️ Знаете нотацию C4 для архитектуры ✔️ Понимате асинхрон, в т.ч. брокеры ✔️ Можете сделать задачу на интеграционный REST API метод ✔️ У вас десятки примеров документации, которые можно переиспользовать в работе Это то, что сейчас спрашивают Middle+ системных аналитиков на собеседованиях, и то, что реально нужно в работе. 💥 Интеграции систем 🔗 Узнать подробнее и записаться Приглашаем вас получить за лето навык, который даёт уверенность и рост в карьере СА, как раз к периоду активного осеннего найма 🍁🙌 Вопросы? Пишите @getanalyst или info@getanalyst.ru. Уточним ваш опыт и подскажем, подойдёт ли вам программа 🤝

🟠🟢 5 инструментов аналитика для работы с API 🟣🟡 Если аналитик работает с интеграциями, Backend или мобильными командами, ему мало просто читать API-документацию. Её нужно уметь проверять. Потому что на практике часто оказывается, что: ▫️ в документации написано одно, а API работает иначе ▫️ обязательные параметры не отмечены ▫️ примеры запросов устарели ▫️ ошибки возвращаются не так, как описано ▫️ в JSON-ответе приходят поля, которых нет в документации ▫️ часть логики вообще узнаётся только после тестового вызова 👉 И если аналитик это не проверил, ошибки легко уезжают в задачи на разработку. Поэтому системному аналитику важно знать инструменты, с которыми можно протестировать API-запросы. 👉 5 инструментов которые помогают системным аналитикам в тестировании и документировании API: 🟠 Postman 🟡 SoapUI 🟣 Insomnia 🟢 Swagger ⚪ + Bruno Подробности по каждому инструменту в картинках к посту ☝️ 👉 Практика Гайды, с которыми можно самостоятельно потрогать инструменты: 🟠 Postman: Практическое руководство с примером тестирования открытого API 🟠 Postman: навык тестирования REST API за вечер 🟢 Swagger - практичкское руководство по разработке документации в OpenAPI + пример Это базовый набор инструментов, который помогает аналитику не просто “писать требования на интеграции”, а реально понимать, как интеграция будет работать 🤝 #RestApiGA #ИнтеграцииGA 📱 GetAnalyst | 💙 VK | 💬 Max

🤖 10 особенностей работы с AI-интеграциями 🤖 AI-интеграции отличаются от обычных. Тут другая логика, другие риски и другие вопросы от разработчиков. Разбираю 10 особенностей, которые важно понимать аналитику. 1️⃣ Недетерминированность AI не возвращает один и тот же ответ на один и тот же запрос. Нужно явно описывать как система ведёт себя при разных ответах. 2️⃣ Стриминг вместо одного ответа Ответ может приходить потоком сообщений через SSE. Это отдельные требования к фронту, бэку и обработке обрывов соединения. 3️⃣ Ограниченный контекст (context window) Длинный диалог может «выпасть» из памяти модели. Нужны требования к хранению и передаче истории диалога. 4️⃣ AI сам инициирует вызовы вашего API (Tool Calling) Не только ваша система вызывает API AI. AI тоже вызывает ваш API через tools (инструменты), которые вы ему даёте. Для каждого tool нужно описать: ▫️ название инструмента ▫️ назначение ▫️ входные параметры ▫️ обязательные поля ▫️ ограничения ▫️ возможные ошибки ▫️ какой сервис реально вызывается на backend ▫️ что возвращается обратно в модель 5️⃣ Системный промпт Это тоже требование. Его нужно проектировать, документировать, согласовывать и версионировать. Включает: ▫️ правила поведения AI ▫️ ограничения ▫️ формат ответа ▫️ примеры корректных ответов ▫️ запрещённые действия ▫️ что делать при нехватке данных 6️⃣ Граница «что видит ИИ»: требования к безопасности Это одно из главных требований, особенно если система работает с: + персональными, медицинскими или финансовыми данными + коммерческой тайной + внутренними документами компании Аналитик должен зафиксировать: ▫️ какие данные разрешено / запрещено передавать ▫️ нужно ли маскирование / обезличивание ▫️ хранится ли история диалога ▫️ кто имеет доступ к логам AI 7️⃣ Непредсказуемые входные данные Пользователь может написать что угодно. Нужны явные требования: как система реагирует на вопросы не по теме, оскорбления, попытки сломать или украсть системный промпт. 8️⃣ Rate limits и стоимость В отличие от большинства внешних API, у LLM-провайдеров ограничения идут сразу по трём измерениям одновременно: ▫️ RPM — запросов в минуту ▫️ TPM — токенов в минуту ▫️ RPD — запросов в день Срабатывает первый достигнутый лимит — не обязательно по токенам. Поэтому в требованиях нужно зафиксировать: ▫️ поведение при HTTP-429 ▫️ использование заголовка retry-after — через сколько секунд повторить запрос ▫️ нужен ли rate limiting на стороне нашего бэкенда ▫️ fallback — что делает система, если лимит исчерпан надолго 9️⃣ Логирование диалогов Чтобы разобрать инцидент «почему AI дал такой ответ», нужно знать: ▫️ какой системный prompt был активен ▫️ какие данные попали в контекст модели ▫️ что написал пользователь ▫️ какие tool calls запросила модель ▫️ какие внутренние сервисы были вызваны ▫️ что модель вернула на каждом шаге ▫️ какой финальный ответ получил пользователь Без этого разбор инцидентов превращается в гадание. Дополнительно фиксируем: ▫️ как долго хранятся логи и кто имеет доступ ▫️ нужно ли маскировать ПДн в логах ▫️ логи хранятся на стороне провайдера или только у нас В медицине это ещё и регуляторный вопрос: история переписки пациента с AI может приравниваться к медицинской документации со всеми вытекающими требованиями к хранению и доступу. 🔟 Agentic loop — цепочка tool calls AI может сделать несколько вызовов подряд. Нужна логика остановки, таймаутов и обработки ошибок в цепочке — иначе бесконечный цикл станет сюрпризом на проде. Сохраняйте, пригодится на задачах с AI-интеграциями 🤝 #ИнтеграцииGA #AI_for_analysts 📱 GetAnalyst | 💙 VK | 💬 Max

Когда слишком серьезно подошел к задаче «показывать понятный текст ошибки от backend» 🥲 📱 GetAnalyst | 💙 VK | 💬 Max

🧶🤖 Как зарегистрироваться в Claude из России 🤖🧶 Claude — один из ключевых инструментов для работы с AI. В России он недоступен, но была найдена рабочая инструкция как это можно исправить.

‼️ Предложенные в инструкции сервисы можно заменить на любые другие, которым вы доверяете больше.

👉 Что нужно: 1. Иностранный IP-адрес 2. Номер телефона, не рф 3. Карта для оплаты, не рф Шаг 1. Настройка подключения Вам нужна программа для смены IP-адреса (V****). Не плагин внутри браузера, а отдельная программа, которая меняет ip на всём компьютере Желательные страны: США, Европа, Великобритания, Канада ❗️Нужно использовать одну и ту же страну и всегда подключаться к ней Если сегодня подключаетесь с регионом США, а завтра из Канады, то Claude может заблокировать аккаунт. ❗️Выбирайте страну осознанно Если у вас уже есть зарубежный номер или карта, то лучше брать их страну. Если ещё нет, то сначала посмотрите следующие шаги для получения номера и виртуальной карты. Постоянно проверяйте, что подключение успешно: 1. Откройте сайт https://2ip.ru 2. Посмотреть текущий IP-адрес и страну 3. Если отображается российский флаг, то подключение не работает. Шаг 2. Регистрация аккаунта в Claude Откройте https://claude.ai/. Используйте учётную запись Google для входа. Есть высокий шанс, что вам повезёт, и номер телефона для входа не потребуется. Если потребуется - переходите к шагу 2.1. Шаг 2.1. Виртуальный номер Claude попросит номер телефона для подтверждения. Номер можно купить через сервисы: • https://smsfast.guru (оплата картой РФ, до 200 рублей) • https://onlinesim.io (оплата зарубежной картой) ❗️ Нужен номер той же страны, через которую выполняется подключение (IP-адрес) ❗️ При покупке номера обязательно в поиске по сервисам набрать Claude или Anthropic После покупки номера завершить регистрацию и войти в Claude: • Получить и ввести код • Переключиться на вкладку с сервисом номеров • Подождать 1 минуту • Скопировать 6-значный код из SMS • Вернуться на вкладку с Claude • Вставить код в поле подтверждения • Нажать Verify ⚠️ Если SMS не приходит: • Подождать 2–3 минуты • Нажать Resend Code • Купить другой номер 🙁 Шаг 3. Заполнить профиль и войти в аккаунт Шаг 4. Начать использовать Claude бесплатно в web-версии Шаг 5. Скачать Desktop-приложение Claude на компьютер, чтобы получить больше возможностей для работы с нейросетью: посмотреть Claude Cowork и Claude Code Шаг 6. Переход на платную подписку Бесплатная версия подходит для знакомства, но для полноценной работы лучше купить Claude Pro за $20/месяц, который разрешает больше сообщений и доступ ко всем моделям. ❗️ Покупайте подписку только тогда, когда увидели сообщение о превышении лимитов. Возможно для старта и знакомства будет долго хватать бесплатных токенов. Как оформить Claude Pro 1) Проверить, что иностранный IP всё ещё активен. 2) В интерфейсе Claude нажать Upgrade to Pro. 3) Ввести данные банковской карты: Card number — номер карты; Expiry — срок действия; CVV — код безопасности; Billing Address — адрес в той же стране, через которую идёт подключение, любой. ❗️Банковская карта должна быть связана с той же страной, где у вас номер телефона и какой у вас IP. 4) Нажать Subscribe. Шаг 6.1. Выпуск вирутальной карты Сервис @platipomiru_bot в Telegram (стоимость выпуска карты ~3000руб) 1. Открыть бот 2. Выбрать «Выпустить карту» 3. Выбрать валюту — USD 4. Пополнить баланс на $25–30 с запасом на комиссию и подписку Claude за $20 5. Оплатить любой российской картой 6. В результате оплаты появляется виртуальная карта с реквизитами:

номер карты срок действия CVV-код

Эти данные использовать для оплаты Claude. ⚠️ Если карта не проходит • Проверить совпадение страны карты и страны подключения • Подождать 24 часа и попробовать снова • Связаться с поддержкой сервиса карт и сообщить о проблеме 👉 Альтернатива: покупка готового аккаунта https://plati.market/ Минусы • Аккаунт может быть общий и не принадлежать вам. • Вылеты из-за нестыковок страны телефона, банковской карты и IP-адреса. Для долгосрочной работы лучше создать собственный аккаунт.

💡🤖 Use Case: Запись к врачу через AI-чат #MedAssistGA 🏥💡 Разбираемся в порядке работы AI-чата для сети поликлиник, который помогает подбирать врачей и записывать на приём по диагнозу пользователя. 👉 Цель: Пациент получает рекомендацию специалиста и записывается на приём 👉 Роли: Пользователь-пациент 👉 Предусловие: Пользователь открыл чат и нажал «Записаться к врачу» 👉 Основной сценарий: 1. AI-чат приветствует и просит описать симптомы 2. Пользователь описывает симптомы 3. Сервис AI-чата отправляет запрос в Groq AI. Groq AI анализирует симптомы и возвращает предварительный диагноз 4. AI-чат показывает пользователю краткий диагноз и уточняет симптомы. 5. Пользователь подтверждает диагноз или уточняет симптомы новым сообщением. 6. Сервис AI-чата отправляет запрос в Groq AI. 7. Groq AI анализирует диагноз и возвращает: ▫️ уточненный диагноз (возврат к шагу 5), ▫️ специализацию врача в соответствии со справочником MedAssistGA, которого надо посетить при данном диагнозе в первую очередь (tool call). 8. Сервис AI-чата определяет город пользователя: ▫️ если авторизован → берёт из настроек аккаунта ▫️ если не авторизован → определяет по IP ▫️ если IP не определился → просит пользователя выбрать город вручную из справочника 9. Сервис AI-чата вызывает Сервис Врачей: запрашивает список специалистов рекомендованной специализации в городе пользователя. 10. Сервис AI-чата вызывает Сервис Расписаний: запрашивает историю визитов пользователя к врачам. 11. Сервис AI-чата формирует список врачей по правилам приоритета: ▫️ сначала — врачи, которых пользователь уже посещал, ▫️ затем — врачи из клиник, в которых пользователь уже бывал, ▫️ далее — остальные специалисты по специализации, Внутри каждой группы врачи отсортированы по рейтингу по убыванию. Если история посещений недоступна или пользователь не авторизован — показываем всех врачей по рейтингу в городе. 12. Сервис AI-чата запрашивает ближайший свободный слот для первых 5 врачей из списка. Если у кого-то из них нет доступных слотов — система последовательно перебирает следующих врачей из списка до тех пор, пока не наберётся 5 врачей с доступными слотами в соответствии со срочностью. 13. AI-чат показывает список из 5 врачей с указанием: + клиник сети, в которых они принимают, + рейтинга, + времени ближайшего приёма. 14. Пользователь может: 👉 14.1. Кнопка или текст: Выбрать врача, чтобы продолжить запись. 14.2. Кнопка: Перейти к просмотру карточки врача и его отзывов. 14.3. Кнопка или текст: Запросить больше карточек врачей, если предложенные не подходят. 14.4. Текст: Сообщить AI-чату, что хочет добавить подробности и уточнить диагноз. 14.5. Текст: Попросить AI-чат найти самый ближайший слот к любому врачу. 14.6. Текст: Попросить AI-чат найти врачей, которые принимают в определенный период. 14.7. Текст: Уточнить город. 15. Сервис AI-чата вызывает Сервис Расписаний: запрашивает доступные слоты выбранного врача по всем клиникам в городе пользователя. 16. Пользователь может: 16.1. Кнопка или текст: выбрать дату и время для записи, 16.2. Кнопка или текст: запросить даты и время в расписании, которые не показаны. 17. Система проверяет авторизацию пользователя. Если пользователь не авторизован, то внутри чата открывается окно для авторизации / регистрации в системе. 18. AI-чат показывает карточку подтверждения с деталями записи и кнопкой «Подтвердить» в интерфейсе чата 19. Пользователь нажимает «Подтвердить» 20. Сервис AI-чата выполняет вызов Сервиса Расписаний: создаёт запись на приём. 21. Пользователь получает подтверждение записи в чате, sms и email уведомления о записи. 👉 Альтернативные сценарии: 🔻 На каждом шаге пользователь может ввести сообщение в AI-чат, которое не относится к записи на приём. AI-чат отвечает: "Извините, я не могу помочь с этим вопросом" Это основной сценарий работы пользователя, который далее будем наполнять техническими деталями интеграции с AI 🙌 Вопросы или уточнения по сценарию? Делитесь в комментариях💡 #ИнтеграцииGA #AI_for_analysts 📱 GetAnalyst | 💙 VK | 💬 Max

🏥 Архитектура #MedAssistGA: что важно понимать для интеграции с AI-платформами 🏥 На схеме показана часть архитектуры медицинской системы, связанная с интеграцией с Groq для реализации AI-чат-бота. Выбрали микросервисный подход. Что важно: 👉 Взаимодействие с нейросетью Groq не вызывает наши сервисы напрямую, когда нужно получить список врачей или записать пациента на приём. Схема работы такая: 1. Сервис AI-чата отправляет запрос в Groq 2. Когда для ответа нужны данные из системы, Groq возвращает не просто текст, а команду (tool call) — «вызови этот инструмент с этими параметрами» 3. Сервис AI-чата сам выполняет вызов нужного сервиса и возвращает результат обратно в Groq 4. Groq формирует финальный ответ пациенту Инструменты (tools), которые может запросить ИИ: ▫️ Сервис Врачей — список специалистов и специализаций ▫️ Сервис Расписаний и Записей — доступные слоты, создание записи Сервис AI-чата — не просто прокси между пользователем и Groq. Это оркестратор, который управляет циклом: запрос → tool call → вызов сервиса → ответ в модель → следующий шаг. 👉 Защита данных: что намеренно не передаём в AI-чат Персональные данные пациента в Сервис AI-чата не передаются. Детальный профиль, история болезней и другие ПДн — вне доступа нейросети. Это осознанное архитектурное решение, хотя вопрос ещё будем обсуждать при проектировании сценариев. 👉 Уведомления через Kafka Два источника событий уходят в брокер асинхронно, чтобы отправлять уведомления пользователям: ▫️ Сервис расписаний и записей → при создании записи на приём ▫️ Сервис AI-чата → при отправке исходящих сообщений чата 👉 RAG - обучение AI В проектах, где AI работает на собственных данных компании (база знаний, документы, история обращений), в архитектуру добавляют RAG-слой: векторная БД + компонент поиска по ней. Нейросеть ищет релевантный контекст перед ответом. В текущей версии RAG нет. AI получает данные через tool calls к API системы. Но когда выйдем за рамки записи к врачу и захотим отвечать на любые вопросы пациентов — RAG станет следующим шагом. 💡 Рекомендация Один из первых вопросов при проектировании AI-интеграции — что вообще имеет право знать нейросеть. Это не технический вопрос, это требование. Аналитик фиксирует его явно: разрешённые tool calls, передаваемые данные, история чата по токену. 👉 Зачем это знать аналитику AI-интеграция — это не только промпты и нейросети. Это архитектурные решения: + какие сервисы вызывает AI, + что ему разрешено знать, + как данные движутся через систему, + и где проходит граница между “можно” и “нельзя”. Именно поэтому AI-интеграция проектируется не вокруг модели, а вокруг доступа к данным. P.S. А вообще, в идеале, желательно разворачивать свою локальную LLM для проекта, а не пользоваться публичным Groq. Но у нас открытая практика, так что можно 😉 #ИнтеграцииGA #АрхитектураGA 📱 GetAnalyst | 💙 VK | 💬 Max

🔍 Анализ API-документации Groq AI: что нужно знать ДО старта интеграции 🔍 Прежде чем проектировать интеграцию с AI-сервисом — разбираемся с его API-документацией. Без этого разработанные требования могут оказаться нереализуемыми. Разбираем Groq API для проекта #MedAssistGA👇 ✅ Документация Главная страница API Reference - основная документация для интеграции по API ✅ Вид API REST API (JSON) Поддерживается стриминг через SSE (Server-Sent Events) ✅ Авторизация и аутентификация API Key Передаётся в заголовке запроса:

Authorization: Bearer {api_key}

Ключ генерируется в консоли: console.groq.com/keys ✅ Тестовые доступы ✔ Есть бесплатный лимит запросов без привязки карты. ✔ Доступны все модели, ограничение только по rate limits ✅ Рекомендации по использованию ✔ Quickstart — как начать работать ✔ Prompting Guide — базовые и продвинутые рекомендации по разработке промптов ✔ Cookbooks — примеры использования ✔ Tool Use — поможет для разработки сценариев "AI вызывает медсистему" ✔ Production Checklist — отдельный раздел по подготовке системы к продакшн, включая безопасность ✅ Ограничения и особенности ✔ Rate limits по трём измерениям одновременно: RPM — запросов в минуту TPM — токенов в минуту RPD — запросов в день ✔ Лимиты применяются на уровне организации (не пользователя) ✔ Срабатывает первый достигнутый лимит — не обязательно по токенам ✔ Кэшированные токены не учитываются в лимитах (актуально для системного промпта) ✔ Проверка лимитов аккаунта по ссылке ✅ Общие требования к обработке ошибок Стандартные HTTP-коды, подробно описаны в разделе Error Codes. При превышении rate limit (HTTP-429), в ответе заголовок retry-after — указывает, через сколько секунд повторить запрос. ✅ Список методов для нашей задачи

POST /chat/completions — основной метод диалога с ИИ (текстовый ответ)

✔ stream: true — стриминг ответа через SSE ✔ Tool Use (Local Tool Calling) — механизм вызова AI-агентом инструментов нашей системы: расписание, список врачей, запись, уведомления 👉 Других методов для сценария записи к врачу не потребуется. Результат этого первичного анализа — основа для исследовательского тестирования API в Postman и постановки задач разработчикам 📝✅ #ИнтеграцииGA 📱 GetAnalyst | 💙 VK | 💬 Max

🔗 Интеграции: 12 шагов от требований до задач в Jira 🔗 Порядок, который не даёт пропустить важное: 1️⃣ Получить вводные от заказчика 2️⃣ Выделить компоненты системы: внешние, внутренние 3️⃣ Найти API-документацию для каждого внешнего сервиса 4️⃣ Нарисовать схему архитектуры — первое приближение 5️⃣ Описать процессы, которые нужно поддержать в системе 6️⃣ Найти по API-документации методы под каждый процесс 7️⃣ Уточнить схему архитектуры (и актуализировать по ходу работы) 8️⃣ Получить доступы к API 9️⃣ Протестировать API в Postman — своими силами или с разработчиками 🔟 Сопоставить данные между системами, спроектировать БД, описать маппинг 1️⃣1️⃣ Создать задачи в Jira и выстроить порядок разработки 1️⃣2️⃣ Сделать детализацию постановок задач в Confluence 🔖 Пригодится и в работе, и на собеседованиях — про порядок работы с задачами спрашивают часто. 👉 Полный пошаговый план работы — в статье. #ИнтеграцииGA 📱 GetAnalyst | 💙 VK | 💬 Max

💊👩‍⚕️ Новый проект: AI-ассистент для записи к врачу | #MedAssistGA 🩺💉 Описываешь симптомы в чате — AI рекомендует врача-специалиста и предлагает слот для записи. Идеальное решение проблемы для таких как я: что-то болит, но не знаю к кому идти 🥲 Но как реализовать этот простой сценарий внутри существующей системы сети поликлиник? Будем разбираться с этой AI-интеграцией шаг за шагом в нашем новом проекте 🤝 👉 Что такое #MedAssistGA Сервис записи к врачу с AI-ассистентом на базе Groq. Пациент описывает симптомы → AI анализирует, рекомендует специалиста, предлагает доступные слоты → запись подтверждена. Под капотом: ✔️ интеграция с Groq AI и разработка системных промптов, ✔️ интеграция с информационной системой клиник — расписание, список врачей, запись, управление пациентами. 👉 Что будем делать в рамках проекта: 1️⃣ Архитектура решения 2️⃣ UI чата для медсистемы 3️⃣ Интеграции по API: REST, SSE 4️⃣ Настройка AI-агента для вызова API медсистемы 5️⃣ UML Sequence для интеграции с AI 6️⃣ Маппинг данных между системами 7️⃣ Безопасность в интеграциях с AI 8️⃣ Постановка задачи: интеграционный Use Case, интеграционные REST API эндпоинты для медсистемы 💡 Почему это актуально СА и БА Заказчики уже приносят задачи с AI-агентами. В таких интеграциях появляется новый слой: двусторонний обмен — мы вызываем AI, и AI вызывает нас. Плюс промпты, безопасность, непредсказуемые сообщения от пользователей. Это новый паттерн интеграции — и у него своя специфика в требованиях, архитектуре и безопасности. 👉 Как следить за проектом Все материалы будут выходить с тегом #MedAssistGA. Включайте уведомления от GetAnalyst, чтобы не пропускать обновления. Стартуем 🤝 #ИнтеграцииGA #AI_for_analysts 📱 GetAnalyst | 💙 VK | 💬 Max

💫🔐 Аутентификация mTLS на практике в Postman: новый подкаст уже доступен 🔐💫 В выходные выпустили новый эпизод подкаста с разбором сложной технической темы для СА, которой со мной поделилась Надежда Дудник. 👉 Если вы планируете работать с интеграциями к госсистемам, банкам или другим защищённым контурам, знание mTLS точно пригодится.

Сертификаты, private key / public key, цепочки сертификатов, clientID, clientSecret, access token

В теории это слишком сложно и абстрактно. А на практике всё становится понятнее, когда открываешь Postman и проходишь весь сценарий руками: от настройки сертификатов до получения токена. Смотреть с компьютера и повторять шаги 👇👇👇 💥 Как работает mTLS: практика в Postman, которая заменит 10 статей по теории 🔗 Статья с доп. материалами и ссылками Внутри: ✅ что такое mTLS ✅ зачем нужны сертификаты и ключи ✅ пошаговая практика в Postman на реальном API ✅ какие ошибки могут возникать ✅ как аналитику описывать требования к mTLS ✅ что могут спросить на собеседовании Видео с демо работы в Postman: ⏯ YouTube ⏯ RuTube ⏯ VK Video ⏯ Telegram Аудио: ⏯ Apple Podcast ⏯ Яндекс.Музыка ⏯ Castbox ⏯ Звук ⏯ Spotify 🔗 Все эпизоды в Telegram Если вы давно хотели понять, как работают эти все сертификаты и ключи — этот выпуск как раз для этого 🤝 📱 GetAnalyst | 💙 VK | 💬 Max

⚡️🤖 Самый мощный Claude Fable 5 прожил 3 дня: с 9 до 12 июня 2026 🤖⚡️ // Доступ к мощным AI-моделям теперь будут давать по паспорту? Последние недели я начала чаще говорить про Claude не просто так. Он реально силён там, где остальные AI-модели тупят: ▫️ длинные задачи ▫️ большой контекст ▫️ код ▫️ сложная логика ▫️ многошаговые рассуждения При правильной настройке skills и рабочих процессов это уже не «чатик», а нормальный автономный аналитик. 👉 И вот на этом фоне я, конечно же, успела посмотреть Claude Fable 5. Разница была очень заметная. Модель лучше держит контекст, аккуратнее раскладывает на этапы сложные задачи, требует меньше правок в финальных документах. Я чуть-чуть успела потрогать работу с кодом: запустила достаточно сложную задачу для одного из проектов и порасходовала токены от души 😀 Но результат был почти идеален: меньше ручного деления задачи на блоки, меньше исправлений, меньше ощущения, что ты постоянно должен уточнять модели где она не права и что ей надо было сделать. Код-ревью, правда, растянулся 😄 Но вернёмся к тому, что произошло: 👉 через 3 дня доступ закрыли по распоряжению правительства США 😱🇺🇸 Публичную Fable 5 и ещё более мощную Mythos 5 отключили из-за потенциальных угроз национальной безопасности.

🔹 Claude Mythos 5 — самая мощная модель Anthropic, доступная ограниченно. Её обсуждали именно из-за возможностей в сложных инженерных задачах: поиск уязвимостей в коде, кибербезопасность, автономная работа с большими кодовыми базами.

🔹 Claude Fable 5

— более «безопасная» версия того же уровня для более широкого использования, или

«Mythos 5 в наморднике».

Автономная работа часами, понимание схем и таблиц в PDF, код с самопроверкой результата, что постоянно надо было промптить.

❗️ Это настолько сильные AI-модели, что их начали рассматривать не просто как инструменты, а как потенциально опасную технологию. ❗️ И запрет был не просто «отключить модель всем», а «отключить всем негражданинам США». А у Claude нет настройки доступа по национальности. IP-адрес не решает эту проблему. Страна оплаты тоже не равна гражданству. Поэтому Anthropic отключила Fable 5 и Mythos 5 для всех клиентов, чтобы не нарушить распоряжение. И вот самый интересный момент. 👉 Модель закрыли не потому, что она плохо работала. 🤡 А потому что она работала слишком хорошо. Потому что такие модели могут помогать не только с генерацией текста и кода, но и со сложными инженерными задачами: 🔺 анализировать большие системы ▫️ работать с кодом 🔺 искать уязвимости в любых системах ▫️ выполнять многошаговые агентские задачи ▫️ разбирать документы, таблицы, схемы и PDF ▫️ проверять собственный результат 👉 Почему о новой модели Fable 5 важно знать СА и БА: В ближайшие годы сильный аналитик — это уже не только человек, который пишет требования. Это специалист, который умеет: ▫️ настраивать AI-агентов под проект ▫️ работать с кодом и API ▫️ разбирать большие системы ▫️ проектировать процессы, где AI становится частью архитектуры А история с Fable 5 очень показательная: ▫️ AI-модель теперь может быть объектом контроля почти как критическая технология ▫️ Доступ к мощным инструментам может зависеть не от подписки, а от гражданства ▫️ Законодательство вокруг AI движется быстрее, чем ожидали все Fable 5 пока недоступна. Сроков восстановления нет. Не удивлюсь, если следующий этап доступа к таким моделям будет через полноценную верификацию личности: паспорт, гражданство, страна резидентства. Потому что ограничить такую историю только по IP - наивно. И если вы не гражданин США - мимо. Ждём новости от разработчиков Anthropic. #AI_for_analysts 📱 Tg | 💙 ВК | 💬 Max

💥🔔 Индексы и оптимизация БД [Сегодня, в 19 Мск] 🔔💥 Поиск, фильтры, сортировки и отчёты в требованиях часто выглядят как простые задачи. Но на больших данных именно они начинают тормозить БД и API. Поэтому аналитику важно понимать базовую логику индексов, чтобы описывать такие задачи не в отрыве от реальной нагрузки. Сегодня на онлайн-практике разберём, как смотреть на такие задачи не только глазами пользователя, но и с учётом БД, нагрузки и производительности. Что заберёте с собой: ✅ Понимание, как поиск, фильтры и отчёты связаны с нагрузкой на БД ✅ Базовую логику индексов: зачем они нужны и где могут помочь ✅ Чёткую картину, почему избыточная оптимизация может навредить ✅ Подход к тому, как учитывать индексы в постановке задачи на разработку 💥 Оптимизация БД. Работа с индексами 🗓 15 июня, 19:00 Мск (пн) ➕ Дополнительные видеоуроки для подготовки ➕ Запись занятия будет доступна на следующий день 🎁 Бонус — занятие «Проектирование распределенных БД» уже доступно в платформе 👉 Записаться - от 1 450 руб / мес До встречи! 😉 Вопросы? Пишите @getanalyst 🤝

Меня периодически спрашивают, как я всё успеваю. Работа, курсы, подкасты, посты, вебинары, консультации, команда, обучение, спорт, личные дела.... Со стороны может казаться, что там какой-то секретный уровень продуктивности и я хакнула этот мир. Но нет. У меня тоже бывают хвосты, завалы, ночные доработки и дни, когда хочется просто лечь лицом в подушку 😅 Так что честный ответ такой: 👉 Я успеваю не всё. ✅ Просто я стараюсь каждый день успевать главное. И вот что мне в этом реально помогает. 1️⃣🔥 Я планирую не задачами, а блоками времени У меня есть ежедневник, и я не пишу туда просто список из 25 пунктов. Список задач сам по себе бесполезен без оценок. Я раскладываю день по блокам: ▫️ 15 мин — ответить на письмо, сделать план ▫️ 30 мин — список вопросов к созвону, небольшая правка в требованиях, UML Sequence к готовым требованиям, ОБЕД, ПРОГУЛКА ▫️ 45 мин — разобрать чаты, уточнить требования ▫️ 60 мин — написать простой Use Case, сделать задачу на доработку БД, собрать отчет, посмотреть что-то по учёбе, доделать "хвосты" дня ▫️ 90 мин — написать требования к API-методу, изучить API-документацию внешней системы, спроектировать новый процесс ▫️ 2-6 часов — спроектировать интеграционный Use Case, проработка новых требований, сложная аналитика ▫️ Задача на 6+ часов — разносится на несколько рабочих дней. Так сразу видно, что в день физически не влезает “сделать всё”. И тогда приходится выбирать. 👉 Блок кончился, а не успела? Стоп. Продолжение завтра. Максимум 15-30мин выхода за тайминг. Это тренирует работать в фокусе, точнее оценивать, и повышает продуктивность. На задачах с дедлайнами правило игнорируется)) 👉 Отметки в ежедневнике: + выполнено > перенесено 2️⃣ На день всегда есть одна главная задача Не две, а одна. 👉 Та, после которой день уже считается успешным. Даже если всё остальное уехало на завтра. 3️⃣ Созвоны не должны съедать день Сначала глубокая работа, потом встречи. Потому что один созвон посереди дня легко убивает фокус. 👉 Созвоны только в одной половине дня и желательно один за одним. Хорошо, если во второй половине, когда мозг работает хуже. Главное правило: 👉 не превращать день в нарезку из 30-минутных встреч. Так можно быть очень занятой, но почти ничего важного не сделать. 🩷 А ещё идеально устраивать день без созвонов. У меня есть такой в календаре, минимум 1 раз в неделю. 4️⃣ Фокус = телефона нет рядом Не “экраном вниз”. Не “на беззвучном”. 👉 Телефон физически убран. Потому что один случайный заход в Telegram или Instagram — и всё. Фокус ушёл. Задача снова кажется тяжёлой. Надо опять погружаться с нуля. 5️⃣ Спорт и прогулки — это не “если останется время” Раньше я думала: сначала работа, потом остальное. 👉 Но проблема в том, что “потом” часто не наступает. Сейчас активность — это обязательная часть дня, которая включена в расписание. Мозг и тело работают вместе. Если не двигаться, не гулять, не переключаться, не давать себе воздух, то в какой-то момент концентрация просто заканчивается. Можно сидеть за ноутбуком 8 часов нон-стоп. Но это не значит, что все 8 часов ты реально работаешь. 6️⃣ Если концентрации нет — я всё равно начинаю Самое сложное не сделать задачу, а начать. Особенно, если задача сложная и у меня нет опыта. В такие моменты я не жду вдохновения. Я просто через силу открываю задачу и начинаю разбирать первый маленький кусок. И почти всегда происходит одно и то же: + сначала тяжело, + потом мозг цепляется, + потом становится интересно, + а потом меня уже сложно оторвать. 7️⃣ Я всегда понимаю, зачем делаю задачу Нет понимания цели = нет смысла делать. 📌 Главный принцип Не успеть всё, а каждый день честно ответить себе на 3 вопроса: 1. Что сегодня самое важное? 2. Когда у меня есть фокус на эту задачу? 3. Что нужно убрать, чтобы реально её сделать? Вот и весь секрет продуктивности.

Не в том, чтобы быть продуктивной каждую минуту. А в том, чтобы каждый день возвращать себя к главному.

Хаос всё равно будет. Срочные мелочи тоже. И ночные доработки... Вопрос только в том, кто управляет днём: ты или бесконечный поток задач.

💥 Как работает mTLS: практика в Postman, которая заменит 10 статей по теории 💡🔐 Что такое mTLS и как это работает? Изучайте не в теории, а на практике! 👉 mTLS часто пугает не сложностью, а ощущением, что ты попал в чужую зону ответственности. Сертификаты, цепочки, OpenSSL, clientID, clientSecret, access token — и непонятно, за что хвататься первым. Но на деле всё становится яснее, когда смотришь, как это делается руками. 🔗 Статья с доп. материалами К концу выпуска понятно не только как это настроить mTLS, но и почему он так работает. Отдельно разобрали, как системному аналитику описать требования к mTLS-аутентификации и что могут спросить про TLS/mTLS на собеседовании. Выпуск будет полезен тем, кто проектирует интеграции с защищёнными API, пишет требования к API-аутентификации, готовится к собеседованию на Middle/Senior системного аналитика, а также всем, кто хочет разобраться с mTLS один раз — и больше не бояться сертификатов. Видео с демо решения: ⏯ YouTube ⏯ RuTube ⏯ VK Video ⏯ Telegram Аудио: ⏯ Apple Podcast ⏯ Яндекс.Музыка ⏯ Castbox ⏯ Звук ⏯ Spotify 💚 GetAnalyst — сообщество для тех, кто хочет глубже разбираться в системном анализе, архитектуре и реальных задачах проектов 📱 Tg | 💙 ВК | 💬 Max