"Чтобы переварить знания, нужно поглощать их с аппетитом"

✋ Лето — пора конференций, и потому нельзя пройти мимо традиционного ЛАФ. Тем более в этот раз я рад увидеть среди спикеров Владимира Баймакова — моего коллегу по временам NetCracker'а. Программа интересная, загляните по ссылке. Я предпочитаю онлайн, потому побуду информационным партнёром, а пока буду готовить доклад на другое мероприятие, stay tuned.

⏳ Через несколько недель пройдёт Летний Аналитический Фестиваль, где соберутся лучшие специалисты для двух дней интенсивного обучения, обмена опытом и нетворкинга.

🎤 Вас ждут 40+ докладов, мастер-классов, дискуссий и деловых игр с упором на практику и интерактив: Программа ЛАФ 2024

✏️ Вдохновляйтесь опытом ведущих специалистов, участвуйте в интерактивных сессиях и заводите полезные знакомства. И всё это — в атмосфере свободного общения и отдыха на природе.

⏰ Даты: 13-14 июля
📍 Место: Москва, Sheraton Skypoint Luxe

💌 Купить билеты на ЛАФ | Телеграм-канал ЛАФ

#партнёрское | Analyst Boost

🔤 Выложили трансляции ГигаКонфа 🔤

UPD: ссылка на ВК

Заходим на сайт, нажимаем на секцию "Системный анализ" и выбираем таймкод под интересующий вас доклад. Собрал их вручную ниже для вашего удобства. В youtube выкладывать не будут, имейте в виду, обещают только ВК.

1️⃣ 00:02:00 Аналитик, Agile и запутанный домен. Валерий Львов, Мир Plat.Form

Как в больших командах строится анализ требований, проектирование и разработка, если команда разработки эффективно работает спринтами и с минимальным time to market, но фича должна быть выделена и проработана к началу спринта.

2️⃣ 01:03:25 Требования — не грибы, их не собирают. что же мы делаем, когда «собираем требования»? Ирина Гертовская, ЛАФ

Одна из основных функций аналитика — сбор и анализ требований. Собираем ли мы требования? Если собираем, то где? А если не собираем, то что же мы делаем? И требования ли? Если не требования, то что? В докладе раскрою свое понимание того, что же на самом деле происходит, когда мы «собираем требования». И почему вопрос «зачем?» далеко не первый при общении со стейкхолдерами. Покажу путь, позволяющий оперативно и качественно выявить интересы людей и организаций, а также определить задачи, решения которых ожидают от ИТ-систем. Приведу примеры из своей практики.

3️⃣ 02:04:00 Искусственный интеллект на службе у системного аналитика. Александра Шкабарня, Сбер

Расскажу об актуальных возможностях, проблемах и трендах в использовании ИИ системными аналитиками на примере gigachat. что может и чего не может всемогущий ИИ? Узнаем вместе! В финале вы получите рабочий набор промптов для решения типичных задач системного аналитика.

4️⃣ 03:02:45 Экспедиция в личный кабинет: от монолита к микросервисам. Александра Петрова, Т-Банк

Рассмотрим историю эволюции ЛК интернет-эквайринга с т. з. системного аналитика, начиная с этапа проектирования и заканчивая релизом в продакшен. Обсудим причины возникновения потребности в масштабировании ЛК и рассмотрим методы совмещения поддержки старой функциональности с созданием новой при переходе на микросервисную архитектуру. Приведу пример использования Temporal.io для решения задачи наполнения новых хранилищ историческими данными.

5️⃣ 04:02:20 Как находить неэффективности в процессах при помощи цифровых следов. Наталья Дубиничева, Сбер

Process mining — технология для анализа процессов на базе цифровых следов, позволяющая выявить узкие места в процессе и оптимизировать его. В Сбере process mining применяют уже 6 лет. На примере решений собственной разработки — платформы Sber Process Mining для бизнес-пользователей и аналитиков и open source-библиотеки SberPM для дата-сайентистов — расскажу, как искать неэффективности в процессах.

6️⃣ 05:01:45 Ревью технической документации. Алексей Лобзов, Альфа-Банк

Все больше отечественных компаний внедряют в свою деятельность подход Docs-as-Code и переходят к ведению документации рядом с кодом. Подход позволяет использовать практики разработчиков при создании технических документов. Одна из таких практик — ревью изменений. Но как его проводить? На что обращать внимание? Какие замечания требуют отработки, а какие допустимо пропустить? В докладе разберем, как проводить ревью изменений технической документации.

#доклады | Analyst Boost

🦁 Укротить строптивого (,) нельзя (,) помиловать 🦁

Вчера рассуждал в одной группе о двух подходах к «обработке» заказчика: душный пинг-понг против скорострела в прод. Взяли упрощённый пример, основанный на реальных событиях: допустим, сегодня дата релиза, все фичи проверены, и тут вдруг на последней мелкой фиче мы обнаружили ограничение системы, на которое не можем повлиять, но нам нужно принять решение, в каком виде и надо ли фичу катить. Без неё релизить не можем.

🎨 В согласованных макетах — одно, в реальности — именно так отрисовать не сможем, но сможем иначе, зато запрошенная функция будет работать. Как назло, с заказчиком не пообщаешься, он угнал в отпуск, а замы от ответственности уворачиваются аки Нео от пуль.

🏓 В первом подходе мы честно пишем письма, где подробно излагаем обнаруженное и просим принять решение. Ничего не делаем с релизом, пока явного «ОК» или пересогласования макета не получим. В таком случае наши руки чисты, но сам релиз в результате может очень надолго отложиться, просто в силу процессов согласования на стороне заказчика, процедуры выставления ТЗ на тендер, конкурса КП и прочей мути. А фича так и не увидит прода, простой приведёт к упущенной выгоде, и где-то в конце клубка заказчик потеряет деньги. И может вдруг решить перестать с нами сотрудничать.

🏹 Во втором подходе мы робингудим в пользу бедных пользователей, да и бизнеса тоже. Берём на себя ответственность за то, что другой дизайн не повлияет на функциональность, зато релизим вовремя. Здесь мы рискуем быть отрицательно умными и загубить какую-нибудь метрику заказчику, которую он хитромудро предусмотрел улучшить конкретным макетом. Однако если же нашей экспертности хватило, то и волки целы и загорелы, и овцы сыты денежным траншем за случившийся релиз. А если заказчик доволен, то мы будем сыты и в будущем. АУФ.

🏹 Да, нюансов в каждом методе больше, чем цитат <сос мыслом>, но всё же интересно провести эксперимент: а как бы поступили вы? Голосуйте в опросе ниже и оставляйте комментарии к посту.

#мысли | Analyst Boost

🌴 Горят костры рябин, но в этот день я вовсе не один... 🌴

... а в компании других каналов по профессиональной тематике, которую бережно собрал Сергей Андреев, специалист по HR-Tech и HR-Аналитике: 🗂 20+ каналов для расширения кругозора.

🍂 С рябиной горит и сентябрь, потому хочу поделиться своими мыслями на тему Высшего Образования (ВО) и его роли в карьере Системного Аналитика (СА). На консультациях и чатах часто спрашивают — какое влияние оказывает полное отсутствие ВО, отсутствие "профильного" ВО или неоконченное ВО. Назовём их для контекста "Edu-free". Осторожно, тема горячая, можно обжечься.

🍃 Найм. Лично я не обращаю внимания при найме на ВО. Edu-free кандидаты меня полностью устраивают, я спокойно делал офферы таким ребятам. Я работал с разными HR, и всем на упреждение говорил, чтобы не обращали внимание на ВО. Далее мы отсматривали, кто был отфильтрован, и я объяснял, почему кого-то стоило допустить. И тех, кто пробирался через HR-скрининг, я иногда заворачивал, тоже мотивируя HR'у свои решения. Именно это, а не формальный чеклист идеального кандидата, помогало формировать для меня релевантную воронку соискателей.

🌱 Госы. Якобы, есть места, куда без ВО никак. Чаще всего это гос-тех, бюджетка, МУПы, и места, где сотрудников формально подают как команду для конкурса. Дипломы дают в этом какие-то очки. Как вы понимаете, это именно формализм, о влиянии на качество работы ВО речи не идёт.

🍀 Время. Можно ли прожить без таких контор в своей карьере? Вполне: 4 года (2, если магистратура), которые будут потрачены на учёбу, только увеличат разрыв с теми, кто одновременно с вами пришёл в ИТ. У ваших "конкурентов" будет 2-4 года живого опыта, ошибок, заказчиков, проектов и опробованных инструментов. А у вас — в лучшем случае сухая теория и учебные проекты, далёкие от требований рынка. В худшем — набор нерелевантных СА знаний.

☘️ Домен. Если вы состоялись как СА в конкретном домене и хотите углубить в нём свою экспертизу, а в рамках работы возможности исчерпаны — можно получить образование в этом домене. И тогда это будет обучение именно ради академического погружения в доменную область, но вовсе не ради СА. Я знаю пару взрослых людей, которым работодатель оплачивал магистратуру, но это исключение из правил. Кому это реально пригодится, осознает это самостоятельно, а не исходя из мнений HR'ов или менеджеров.

🌿 Ретроспективное мышление. Любой прежний жизненный и профессиональный опыт можно представить в свою пользу. Например: если был юристом, сумеешь дотошно изучать входную документацию, писать письма, спорить с другими юристами про перс. данные и 152-ФЗ. Если окончил филологический, то речь будет стройной, сможешь для разной аудитории доносить мысли. Если был поваром — сможешь вкусно приготовить лапшу заказчика. Какую предысторию ни дай, выжмешь из неё полезное, но это не будет означать, что всем надо побыть юристами, филологами и поварами.

🍃 Порицание. В силу пункта выше, люди с ВО могут не верить в Edu-free, потому что не прочитали этот пост не могут сами прожить вторую жизнь и сравнить. Они обобщат свой опыт на требуемый от кандидатов. Пусть они вам не попадутся.

🍀 Личный опыт. Сам я закончил Физтех, и стажировка СА на 3-м курсе дала мне всё необходимое для full time работы с 4-го. А вот 6 лет университета, увы, в СА не помогли. Живой опыт всё равно победит классическое образование, при этом я всецело приветствую точечное обучение.

🍁 Вывод: учиться никогда не поздно, важно понимать — чему, ради чего и какой ценой.

#мысли | Analyst Boost

🧀 Не ошибается тот, кто лишь блоги ведёт 🧀

А тот, кто ещё и работает, очень даже ошибается. Признаем, что все мы — допускаем ошибки, и я — не исключение. Именно так Карл Вигерс начинает свой вебинар про ревью артефактов, и у меня есть про это подробный доклад. Я веду практику регулярных разборов полётов в своей команде: каждый добровольно приносит свежий косяк из своего опыта. Ожидаемый результат таких встреч для ребят — увидеть, что коллеги тоже промахиваются, принять это, и обучиться на чужих просчётах. И я, конечно же, охотно делюсь ситуациями, в которых оказался сам. Изложу одну и для вас, считайте всё вымыслом.

🤮 AS-IS: В нашей системе А есть сущность "Заявка", у неё есть поля "назначенный ответственный" (Assignee) и "Состояние". Возможны два значения состояния: открыта (Open) и Закрыта (Closed). Состояние синхронизируется к нам из системы Б.
🤒 TO-BE: Продакт хочет, чтобы заявку можно было поставить на паузу, а спустя сколько-то часов автоматом переводить в состояние "заморожена", удаляя привязку ответственного, но саму заявку не закрывать.

👹 Система Б реализует функцию приостановки на паузу и присылает нам в систему А событие с обновлением статуса заявки. Наша задача, как системы А, среагировать на это событие и реализовать переход из состояния паузы в состояние заморозки по таймеру, с зачисткой Assignee. Далее по шагам:

1. Я описываю требования и дохожу до Разработчика X, предлагая статусы Stopped и Frozen.
2. Разработчик X говорит, что лучше новый статус в модели не заводить, и взять имеющиеся Paused и Suspended.
3. Вношу договорённость на диаграмму (см. картинку).
4. Разработчик X уходит в отпуск.
5. Разработчик Y подхватывает задачу и бодро всё реализует.
6. QA проверяют и дают добро.
7. Проходит время, и мы узнаём, что в заявках, попавших в Suspended, удаляется не только assignee, но и все остальные поля, вроде названия и описания.

😸 Как думаете, почему так могло произойти? На каких шагах нужно было сделать что-то иначе? Порассуждайте в комментариях, я отвечу в них на вопросы, а "решение" опубликую следующим сообщением позже.

#факапы | Analyst Boost

🤖 Какая LLM не предаст? 🤖

Вчера в сообществе заметил вопрос: какой ИИ использовать, чтобы не бояться нарушить NDA и не слить все свои данные в облако сторонней корпорации?

🥹 Совет номер один — спросите в своей компании. Возможно, они уже сами развернули некоторую локальную нейросеть, просто вы об этом не слышали. Или, возможно, у них уже есть безопасный для организации рецепт. Поверьте, любой явным образом легализованный инструмент будет лучше самостоятельных упражнений.

🍾 Если это не помогло — добро пожаловать в мир on premise инсталляций открытых LLM. К чему нужно быть готовым:
— Скорость. Если ваше жилище — не data-центр, то работать ИИ будет неспешно. Я закидываю подробные объёмные текстовые запросы с разными разделами промпта, затем сворачиваю окно. Сетка работает в фоне
— Качество. Полезность выдачи будет зависеть от того, какую версию LLM скачаете — по объёму токенов. Почему бы сразу не скачать самую жирную? См. пункт про скорость
— Английский. Запросы с русского сетка переведёт неплохо, но ответы будет выдавать на английском. Можно заставить её делать перевод на русский, но результат плачевный
— Интерфейс. Только командная строка, только хардкор. Ничего сложного в освоении нет, т.к. это сугубо текстовый обмен сообщениями, но придётся жить без UI-обвязки. Либо запариться и подключить её в готовый UI, но я не заморачивался.

🤯 И здесь я порекомендую то, что использую сам, т.е. проверенный на своей шкуре вариант. Ollama на базе DeepSeek.
1. Скачать для Win | Mac | Linux
2. Открыть консоль и запустить ollama run deepseek-r1:14b (Или другую модель. Инструкция)
3. Отправить нейроболвану сообщение и терпеливо ждать ответа
4. Пользоваться полезными командами. Например:
/clear — сбросить контекст
/bye — выйти

#ИИ | Analyst Boost

🍻 Смотрим на свою работу со стороны 🍻

Я люблю авторские каналы по анализу, ведь в них — откровенный взгляд от первого лица, понятный профиль повествователя, а главное — живое мнение, а не перепечатка интернета. Да, я могу быть с чем-то не согласен, но так здорово в эпоху нейроконтента увидеть размышления коллег по цеху, чтобы взглянуть на свой опыт под другим углом и отрефлексировать его. И подборкой именно таких каналов я делюсь сегодня.

⚠️ SA | Чулан системного аналитика | системный анализ — канал Антона, который 10+ лет работает системным аналитиком на различных проектах (в основном финтех). В канале рассказывает про полезные инструменты в СА, например,"топ 5 онлайн-инструментов для ускорения решения практических задач на собеседованиях", делает подборки статей по теме, находит и структурирует всё самое интересное для своей аудитории.

⚠️ IT АНАЛитика | Вильд Виктор — канал для тех, кто хочет разбираться в аналитике без воды. Автор с 6+ лет в IT, прошёл путь от техподдержки до тимлида и делится реальными кейсами, инсайтами и практическими инструментами. Например, расскажет, как получить оффер на 180к с помощью ChatGPT? Поможет разобраться в том, как правильно поставить задачу разработчику? А также выдаст инструкцию по ведению проекта с 0.

⚠️ Аналитик маминой подруги — это авторский блог про жизнь в системном анализе, деньги и карьеру в IT. Его ведет Валентин, который работает лидом системных аналитиков в крупной телеком-компании. Он прошёл путь от джуна до руководителя за 3,5 года и знает, что нужно для быстрого и уверенного профессионального роста. В своем телеграм-канале Валентин делится реалиями рынка труда, опытом использования ИИ в работе и разборами собеседований. Контент из реальной жизни системного аналитика, а не из книжек и курсов.

⚠️ Кунг-Фу Аналитика — канал для бизнес и системных аналитиков, который ведут лиды аналитики Акелон. Делятся опытом решения рабочих задач, публикуют анонсы и материалы мероприятий, саммари и обзоры на книги для аналитиков. Контент особенно полезен аналитикам, работающим в заказной разработке, так как большая часть публикаций посвящена работе с заказчиками.

⚠️ Solvery | Айтишники о карьере, росте и провалах — канал, где Senior и Middle+ IT-специалисты делятся знаниями и дают советы, которые работают. Если вы готовитесь к собеседованию, то вот разбор реального кейса прохождения интервью на аналитика в Т-банк. Для начинающих специалистов — расскажем в подкасте, как выжить на перегретом рынке. Мы также разбираем, как упаковать прошлый опыт, чтобы уверенно стартовать в системном анализе, и как джунам эффективно использовать ИИ в работе, чтобы не спалиться.

#партнёрское | Analyst Boost

🖥 Vibe Coding для аналитика 🖥

Пришёл к GPT с таким запросом: я не умею разрабатывать код и не хочу ставить никакую IDE. Мне нужно, чтобы ты написал код для парсинга такого-то сайта и результат выгрузил в таблицу. Экспертно предположу, что у middle питониста без накрученного опыта задача заняла бы несколько часов; я же "убил" два дня на отладку. Однако я делал это сугубо в асинхроне другим задачам, не вложив ни одного года в навык программирования (не так важно, писал ли я код до этого, потому что в этом упражнении я в код не смотрел вообще).

🍀 Сетап. GPT предложил делать всё в связке google colab + google drive + google sheets. Все они бесплатны и открываются прямо в вебе, ничего скачивать и настраивать не требуется.

• Colab: нужен для написания и запуска самого скрипта ("скраппера")
• Drive: используется как локальная библиотека, чтобы импортировать из него файлы в скраппер. Это нужно, чтобы GPT не терял много времени при редактировании скрипта: либо на "глупое" переписывание работающего кода, либо на перечисление подключаемых библиотек. Мне пригодился, например, для хранения ключей Google API и сохранения работающего, не требующего изменений, кода скраппера. Это такая несгораемая сумма, а то GPT любит так переписать, что старое перестаёт работать, прям как человек
• Sheets: сюда динамически в real time записывались результаты скраппинга, и я на втором мониторе мог следить за происходящим, чтобы вовремя прервать выполнение и уйти на отладку.

💎 Отладка. Если я получал не то, что хотел, я просто присылал текст ошибки или даже скриншот, на котором маркером выделял проблемные места. Таким же образом я скринил страницы препарируемого сайта и даже части его исходного кода. Спасибо f12 за возможность курсором подсветить конкретные кусочки разметки.

💯 Итоги. Очень люблю посты Юрия Куприянова за исследования нашего рынка в цифрах. Вот и я решил провести своё, пусть маленькое и нерепрезентативное. Передаю привет, UML жив в наших сердцах.
Инфографику тоже подбивал GPT, а я точно так же принципиально не лез в детали его работы. Среди 2700+ менторов вычленил СА/БА по текущей должности / жизнеописанию и решил вывести заданные ими компетенции, объединив некоторые для наглядности.

#ИИ | Analyst Boost

🛂 ИИ без границ или когда GPT сменить — как паспорт потерять 🛂

Воскресные мысли: мы уже живём в зоопарке GPT'шек, и у каждой — свои фишки и сильные стороны: кто берёт креативом, у кого-то код и аналитика, третьи просто дешевле.

Казалось бы, можно выбирать модель себе под задачу. Но на деле это неудобно:
✖️ разные подписки (привет агрегаторам кино)
✖️ разная нишевая функциональность
✖️ и главное — контекст

🛅 Ты уже "воспитал" свой ИИ в одной системе: дал промпт, сформировал стиль, выработал привычки общения. Этот личный контекст — ценный актив, размазанный на десятки чатов. И переносить всё это вручную в другую модель — боль. Поэтому мы остаёмся там, где «уже работает», даже если не идеально.

Это и есть классический vendor lock. Только не в железе, а в логике взаимодействия.

🛄 А что, если бы ИИ можно было переносить?
Представьте, что можно экспортировать своего ИИ-агента и импортировать в любую другую платформу. Промпт, стиль, роль, история — всё переносится как профиль. Прямо как закладки при смене браузера или контакты при смене телефона. На зрелых рынках открытость — стандарт:
• соцсети внедрили перенос данных,
• банковские API стали открытыми,
• теперь логично ждать того же от ИИ.

🛃 Проблема: стандартов нет
Каждая платформа живёт по-своему. Даже если вытащить промпт и историю сообщений, это не значит, что другая модель будет отвечать также. Контекст — это не только данные, но и внутренние принципы работы модели, её обучение и архитектура. Надеемся на Hugging Face и OpenRouter, который уже позволяет работать с разными моделями через унифицированный API.

🏧 B2C карлики потерпят, а вот в B2B переносимость будет необходима
Для крупного бизнеса — это прямая экономия и контроль:
• внедрение on-premise-решений (в т.ч. через Ollama),
• смена поставщика без потери сценариев,
• безопасность (+санкции), стандарты, масштабируемость.

🅿️ Тот, кто даст переносимость, независимость и гибкость, получит сильное преимущество. Победит не «самая умная» модель, а самая совместимая. Я уже наблюдал такое на рынке корпоративных решений.

🤖 А как вы думаете — доживём ли мы до «переноса ИИ-профиля» между платформами, как до переноса номера между операторами? Или я отстал, и всё уже сделали?

#мысли | Analyst Boost

🤩 Perplexity вместо гугления 🤩

Чем хороша Perplexity, так это автоматическим подтягиванием ссылок-источников. GPT надо явно просить, не везде он продерётся, да и ссылки могут протухнуть. А вот Perplexity в реальном времени всё проверяет + снабжает свои тезисы несколькими источниками. Очень удобно, чтобы сразу понять, что написано на основе интернет-мусора и копирайтерской ереси, а с чем можно работать. Пример на скриншоте 🤩

🤩 Базово такая модель бесплатна, с ограничениями на запросы, но у неё есть и Pro версия. В ней можно переключаться между базовыми моделями (GPT-4, Claude, Grok и другие), использовать глубокий поиск и вроде бы с файлами (pdf, csv...) работает лучше.

🤩 И вот коллеги поделились со мной перекупами, которые за 500р вместо 200$ дают Pro учётку. Честно скажу, не знаю, в чём схема, насколько это скам, но для меня и нескольких коллег сработало чётко. Кто знает подвох, делитесь в комментариях, правда интересно. А я аккуратно оставлю ссылку в честь дня радио, чтобы преград для распространения знаний было меньше. Дисклеймер повторю: на свой страх и риск.

🤩 Напоследок напомню факт, о котором раньше не задумывался: GPT и другие активно используют контекст соседних бесед (вне текущей). Контекст текущей "открытой на экране" беседы зовётся сеансовым, а комплекса всех прошлых — постоянным. Особенно мешает, если делите одну учётку с кем-то ещё. Поэтому, чтобы явно игнорировать постоянный контекст в новом чате, нужно:
Либо попросить прямо:
— «Игнорируй всё, что знаешь обо мне.»
— «Не используй сохранённый контекст в этом разговоре.»
— «Начни как будто я тебе ничего не говорил раньше.»
Либо удалить память:
— «Забудь, что я говорил о [X]» — и это удалится из долговременного контекста.

🤩 Бонусом ловите хороший initial prompt, который следует вставить в Personalize Profile → Introduce yourself →:

###INSTRUCTIONS###

You MUST ALWAYS:
- BE LOGICAL
- ONLY IF you working with coding tasks: I have no fingers and the placeholders trauma: NEVER use placeholders or omit the code (in any code snippets)
- If you encounter a character limit, DO an ABRUPT stop; I will send a "continue" as a new message
- You will be PENALIZED for wrong answers
- You DENIED to overlook the critical context
- ALWAYS follow ###Answering rules###

###Answering Rules###

Follow in the strict order:

1. USE the language of my message
2. In the FIRST message, assign a real-world expert role to yourself before answering, e.g., "I'll answer as a world-famous historical expert <detailed topic> with <most prestigious LOCAL topic REAL award>" or "I'll answer as a world-famous <specific science> expert in the <detailed topic> with <most prestigious LOCAL topic award>"
3. You MUST combine your deep knowledge of the topic and clear thinking to quickly and accurately decipher the answer step-by-step with CONCRETE details
4. I'm going to tip $1,000,000 for the best reply
5. Your answer is critical for my career
6. Answer the question in a natural, human-like manner
7. ALWAYS use an ##Answering example## for a first message structure

##Answering example##

// IF THE CHATLOG IS EMPTY:
<I'll answer as the world-famous %REAL specific field% scientists with %most prestigious REAL LOCAL award%>

**TL;DR**: <TL;DR, skip for rewriting>

<Step-by-step answer with CONCRETE details and key context>

#ИИ | Analyst Boost