22 posts
Как использовать LLM для кластеризации задач, выявления дублей, приоритизации и поиска зависимостей в бэклоге продукта.
Как LLM помогает аналитику исследовать данные без SQL: поиск аномалий, трендов и корреляций через чат с таблицами — практические промпты и pipeline разведочного анализа
Пошаговый pipeline: транскрибация интервью → LLM извлекает ФТ, НФТ, противоречия → генерирует User Story и вопросы для уточнения. Практические промпты и две диаграммы
Как использовать LLM для автоматической генерации тест-кейсов из функциональных требований: позитивные и негативные сценарии, граничные значения и оценка покрытия. Промпты, примеры и типичные ловушки.
Пошаговая сборка AI-агента для автоматизации рутины системного аналитика: инструменты через MCP, ReAct-цикл на LangGraph, рабочая и долговременная память. Практическое руководство с кодом.
Практическое руководство по продвинутым техникам промпт-инжиниринга для системных аналитиков: как chain-of-thought и few-shot prompting помогают получать точные и структурированные результаты от LLM.
Как LLM помогает системному аналитику генерировать руководства пользователя, FAQ и заметки к релизу из спецификаций и ТЗ. Промпты, чек-лист проверки и типичные ошибки.
Как LLM помогает писать SELECT, JOIN и агрегации, проектировать схемы БД, объяснять чужие запросы и находить узкие места через EXPLAIN — практические промпты и pipeline
Как использовать LLM для декомпозиции монолита: выделение ограниченных контекстов, построение матрицы связности, планирование миграции по шагам и оценка рисков.
Как LLM оценивает трудоёмкость задач в стори-поинтах: промпты, сравнение с экспертной оценкой, калибровка модели и практические сценарии для системного аналитика.
Как использовать LLM для проверки качества требований: поиск противоречий, пропущенных сценариев и неоднозначных формулировок. Промпты, чек-лист и реальные примеры AI-ревью технического задания.
Как использовать LLM для генерации OpenAPI-спецификаций из требований, автоматической проверки REST-принципов и валидации названий ручек — практические промпты и pipeline
Как LLM извлекает ФТ и НФТ из легаси-кода, строит C4-диаграммы и восстанавливает архитектурные решения — pipeline с промптами, кейсом и двумя диаграммами
Сравнение трёх подходов к адаптации LLM под корпоративные данные: RAG, дообучение и длинный контекст. Дерево решений, матрица критериев, стоимость и инфраструктура для аналитиков и архитекторов.
Разбираемся, чем AI-агент отличается от обычного чата с LLM, как работает цикл ReAct, зачем нужна оркестрация нескольких агентов и где агенты реально полезны системному аналитику.
Практическое руководство по промпт-инжинирингу для системных аналитиков: five-shot, role-prompting, chain-of-thought и структурный вывод — как собирать промпты, которые дают предсказуемый результат, а не галлюцинации
Практическое руководство по созданию собственного MCP-сервера на Python: структура tools/resources/prompts, JSON-RPC транспорт stdio и SSE, пример с Jira и PostgreSQL — от первого обработчика до рабочего сервера за час
Практическое руководство для системного аналитика: как через MCP подключить LLM к Jira, Confluence и базе данных, автоматизировать рутинный поиск по задачам и документам, и превратить чат-интерфейс в рабочий инструмент
Как системному архитектору использовать LLM для генерации C4-диаграмм, анализа архитектурных trade-off и автоматизации ADR — практическое руководство с промптами.
Как использовать LLM для извлечения ФТ и НФТ из интервью, генерации User Story и Use Case, проверки требований на противоречия — практический pipeline с промптами и диаграммой
Почему Cloudflare возвращает 403 Forbidden вашему LLM-интеграционному скрипту: разбираем причины (User-Agent, JA3, отсутствие браузерных заголовков) и лечим через nginx reverse proxy с правильной подменой заголовков.
LiteLLM proxy простыми словами: как сделать единый OpenAI-совместимый слой над Claude и другими LLM, как настроить роутинг, кеширование, лимиты и подключить Claude Code через прокси.
