GetAnalyst

В одной команде ИИ ускоряет работу на 20–25%, в другой так и не приживается. Почему один и тот же подход даёт разный результат и что учесть, чтобы внедрение реально окупилось?Разбираем два реальных кейса одной компании: удачное внедрение ИИ в Android-команде и неудачную попытку для системных аналитиков. Узнаем, с чего всё началось и как выбирали инструменты, почему команда раскололась на сторонников облачных и локальных моделей, как защищали код и данные и как оценивали эффект.Ссылка на статью к эпизоду: https://getanalyst.ru/podcast/ai-adoption-for-android-devs-and-analystsTelegram-канал сообщества: https://t.me/getanalystsVK сообщество: https://vk.com/getanalystВыпуск актуален всем IT-специалистам кто внедряет ИИ в команде и хочет заранее увидеть подводные камни, всем, кто сомневается, можно ли доверить ИИ документацию и постановки задач, и тем, кто выбирает метрики, чтобы показать эффект руководству.Тайм-коды к эпизоду:00:00 | Вступление00:18 | Зачем внедрять ИИ в команду разработки, знакомство со спикером04:11 | Кто инициировал внедрение ИИ в компании и с чего начали: Android-команда10:04 | ИИ-инструменты команды: Cursor, Claude Code и Atlassian Rovo10:44 | Проблемы внедрения ИИ: раскол команды из-за облачных и локальных моделей12:55 | Как изменились процессы разработки с ИИ за последний год15:17 | Безопасность и конфиденциальность данных при работе с ИИ20:23 | Как ИИ меняет собеседования разработчиков23:30 | Как оценивали внедрение ИИ: KPI и метрики25:59 | Где ИИ снизил производительность команды27:10 | Кого стали нанимать чаще после внедрения ИИ: джунов или сеньоров28:47 | Неудачное внедрение ИИ для системных аналитиков: опыт и результаты34:24 | Рекомендации по ИИ для системного аналитика: эффективные подходы к подготовке документации47:12 | Что главное при внедрении ИИ в команду49:13 | Как постановки задач аналитиков помогают разработчикам работать с ИИ51:07 | Итоги и рекомендации: как внедрять ИИ в командуВедущая:Екатерина Ананьева,Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst.Гости:Иван Манжетов,Портфельный менеджер зарубежных проектов, KODE

Почему системного аналитика не зовут на собеседования, даже если у него есть опыт? Что происходит с зарплатами и почему смена компании больше не гарантирует прибавку? Виноват ли в этом ИИ?Ссылка на статью к эпизоду: https://getanalyst.ru/podcast/analyst-hiring-2026Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalystsVK сообщество: https://vk.com/getanalystВ этом выпуске обсуждаем рынок труда в IT в 2026 году — в России и других странах. Разбираем, как устроен отбор резюме через ATS, почему сотни откликов могут не приводить к приглашениям и как использовать ИИ-агентов для поиска работы.Эпизод для системных и бизнес-аналитиков, которые ищут работу, планируют сменить компанию или хотят понять, какие навыки развивать дальше.P.S. Не смотрите этот выпуск, если вы из будущего, где найм в IT уже наладился, резюме читают, а на отклики отвечают. Просто напишите, какой у вас год. Нам нужно знать, сколько ещё ждать 👀Тайм-коды к эпизоду:00:00 | Заставка GetAnalyst00:18 | Рынок труда в IT: что разбираем и на какие данные опираемся02:13 | Кризис на рынке найма в IT: что произошло к 2026 году в России и мире07:49 | Сотрудники со скидкой: обвал зарплат в IT в 2026 и реальные вилки системных аналитиков14:03 | Junior, Middle или Senior: какие специалисты нужны работодателям16:08 | Воронка найма: как алгоритмы ATS и ИИ отсеивают резюме и почему HR его не читает20:44 | ИИ для аналитика: какие навыки ожидают работодатели23:08 | Собеседования в IT: как ИИ изменит формат отбора23:55 | Junior системный аналитик: новые требования и зоны ответственности29:07 | Поиск работы в IT в 2026 году: где искать вакансии и какие сферы растутВедущая:Екатерина Ананьева,Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst.Гости:Юлия Кориш,Руководитель отдела заботы о студентах 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/getanalyst⁠А 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 MCPВедущая:Екатерина Ананьева,Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalystГости: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-integrationsTelegram-канал сообщества: https://t.me/getanalystsVK сообщество: https://vk.com/getanalystВыпуск 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 рекомендацииВедущая: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-databasesTelegram-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 вайбкодингомВедущая: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 рекомендацииВедущая: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 RabbitMQВедущая:⁠Екатерина Ананьева⁠Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalystГости:Софья Калинина,Старший cистемный аналитик, РТК ИТ.

Мониторинг — это не только про DevOps.Системный аналитик, который не понимает метрики, рискует написать требования, которые невозможно проверить, выполнить или измерить.Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalystsСтатья к эпизоду: https://getanalyst.ru/podcast/monitoring-for-analysts В этом выпуске разбираем мониторинг с точки зрения аналитика:— что такое метрики мониторинга и откуда они берутся;— как метрики связаны с нефункциональными требованиями;— как описывать требования при пиковых нагрузках;— какие метрики нужны для брокеров сообщений;— чем отличаются SLO, SLI и SLA;— что такое четыре золотых сигнала SRE от Google: latency, traffic, errors, saturation.Отдельно говорим про реальный опыт проекта: как использовались Prometheus, Grafana и Kibana, и почему аналитику важно понимать, что именно команда будет мониторить при проблемах в продакшн.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.Тайм-коды к эпизоду:00:00 | Введение00:18 | Почему нужно знать про метрики мониторинга системным аналитикам01:47 | Что такое метрики мониторинга05:03 | Нефункциональные требования, влияющие на мониторинг09:15 | Этапы работы аналитика с метриками мониторинга12:20 | Ключевые метрики мониторинга и их источники14:18 | Детальный разбор каждой метрики мониторинга18:59 | Загрузка CPU и требования при пиковых нагрузках21:01 | Метрики мониторинга для брокеров сообщений23:02 | Метрики SLO, SLI и SLA26:21 | Инструменты для мониторинга: опыт реального проекта31:44 | Золотые сигналы SRE от Google34:10 | Итоги и чек-листВедущая:Екатерина АнаньеваОснователь сообщества Системных Аналитиков GetAnalystГости:Елизавета Акманова,Старший cистемный аналитик, компания UseTech

Что такое mTLS и как это работает? Изучайте не в теории, а на практике!Сайт эпизода с материалами и ссылками на видео-площадки: https://getanalyst.ru/podcast/mtls Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalystsК 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.Тайм-коды эпизода:00:18 | Введение и знакомство со спикером04:37 | Что такое mTLS и как он работает05:30 | Практика в Postman по mTLS: подготовка07:53 | Создание пространства в аккаунте Sber API09:16 | Подключение приложения к пространству в Sber API12:45 | Сохранение clientID и clientSecret. Загрузка сертификата14:13 | Загрузка корневого и выпускающего сертификатов Минцифры с Госуслуг16:29 | Распаковка сертификата Sber API с помощью OpenSSL22:13 | Настройка сертификатов в Postman для mTLS30:00 | Аутентификация через Postman с клиентским сертификатом: получение access token37:33 | Лайфхак по параметризации запросов в Postman38:41 | Отправка API-запроса в Postman с полученным токеном46:29 | Вопросы с собеседований: что могут спросить системного аналитика про TLS и mTLS54:03 | Оформление требований к mTLS-аутентификации55:15 | Схема mTLS-аутентификации: разбор алгоритма59:01 | Подведение итогов и рекомендацииВедущая:Екатерина Ананьева,Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst.Гости:Надежда Дудник,Главный Инженер по Тестированию, Сбер,Автор блога ProTestingInfo в Telegram.

Нотация C4 — один из самых мощных инструментов для моделирования архитектуры, но большинство делают диаграммы интуитивно и допускают одни и те же ошибки. В этом выпуске разбираем C4 системно — от теории до живого проектирования.За 90 минут проходим все ключевые уровни C4 — Context, Container и Component — и разбираем два реальных проекта. По каждому забираете полный комплект схем C4/Context и C4/Container.Страница подкаста: https://getanalyst.ru/podcast/c4model Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalystsПо ходу разбираем типичные ошибки в диаграммах C4, подвохи с нефункциональными требованиями при проектировании архитектуры, сравниваем монолит и микросервисную архитектуру, а также показываем внутренние интеграции микросервисов через Kafka и RabbitMQ.Выпуск актуален всем, кто проектирует архитектуру систем, готовится к техническому собеседованию на Middle или Senior, или хочет наконец разобраться с нотацией C4 и начать применять её в своих проектах.Тайм-коды эпизода:00:18 | Введение01:49 | Нотация C4 — что это и когда нужна системному аналитику03:40 | Ключевые уровни C4 и их назначение06:12 | Инструменты для создания C4: код и визуальные редакторы10:25 | Условие задачи на проектирование архитектуры для грейда Senior11:48 | C4/Context: ключевые элементы и подключение к draw.io15:56 | C4/Context: разбор готового примера18:31 | C4/Context: решаем задачу, проектируем роли пользователей и интеграции26:46 | C4/Container: ключевые элементы31:22 | C4/Container: разбор готового примера для микросервисов с брокером36:41 | Откуда аналитику брать технологии для C4/Container40:20 | C4/Container: проектируем монолитный Backend49:57 | C4/Container: особенности интеграции с платёжной системой51:37 | C4/Container: асинхронные уведомления с RabbitMQ и воркером56:26 | Микросервисная архитектура: определяем микросервисы для проекта01:01:10 | Подвох в задаче: НФТ по нагрузке — критерий уровня Senior01:03:08 | C4/Container: проектируем микросервисную архитектуру01:09:32 | Интеграция микросервисов через Kafka (хореография): демо на схеме01:21:42 | Как кастомизировать C4/Container и не перегружать схему01:23:24 | C4/Component: обзор элементов и пример01:25:46 | Итоги и рекомендации по нотации C4Ведущая:Екатерина Ананьева,Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst.