Методика «САНКИ + STORM» для BPMN с ИИ

Согласно опросу многие аналитики (40%) мечтают быстро с помощью ИИ превратить словесное описание процесса в безупречную BPMN-диаграмму.

1. Почему LLM не справляются с XML для BPMN?

LLM - блестящие генераторы текста. Они предсказывают следующее «слово» в коде, опираясь на статистику, однако не могут выполнять строгие правила стандарта BPMN 2.0. Даже положительные примеры с xml-файлами часто не помогают LLM в этом процессе без дополнительного обучения.
В статье я описывала, как строила BPMN-диаграмму по процессу ловли зайца с помощью DeepSeek.

Результат:
* Семантические ошибки: Невалидные ссылки между элементами, «висячие» потоки, логические тупики, кривые стрелки.
* Нерабочий XML: Сгенерированный файл не импортируется в Camunda, StormBPMN, Draw.io или другие движки.
* Потеря времени: Часы на отладку и проверка громадных xml-файлов вместо минут на создание.

2. DSL как язык-посредник

Отсюда возникает решение - не заставлять ИИ генерировать сложный и объемный XML, а поручить ему то, что он делает лучше всего: структурировать текст.

Нужен промежуточный язык — DSL (Domain-Specific Language), как PlantUML для UML или Graphviz DOT для графов. Это простой текстовый формат, понятный и человеку, и машине, созданный специально для описания процессов.

Пример простого DSL:

process "Оформление заказа" {
    role "Клиент", "Менеджер", "Склад"
    start -> "Выбрать товар" -> "Оплатить" -> end
}

ИИ легко генерирует и понимает такие структуры. А уже из них детерминированный движок гарантированно строит валидный XML для BPMN.

3. STORM: DSL-движок для BPMN

STORM - это и есть тот самый движок-компилятор. Он берет описание процесса на простом DSL-языке и превращает его в BPMN-диаграмму.

Принцип работы:

1. Вы (или ИИ) описываете процесс текстом (есть ограничение в 5000 символов).
2. Движок STORM проверяет логику, связи и валидирует структуру.
3. На выходе — BPMN в XML и в виде диаграммы.

В статье я приводила пример перевода текста в BPMN с помощью StormBPMN .

4. Методика описания процессов в формате BPMN с помощью ИИ

На основе выше описанных ограничений родилась методика для описания процессов с целью построения BPMN-диаграммы. Данная методика предлагает использовать следующие шаги:
1️⃣С помощью LLM выделяем
➖роли, фазы, инструменты, входные и выходные данные
➖для каждой фазы: задачи, события для развилок
➖прорабатываем успешные и негативные сценарии
➖готовим текстовое описание с учетом ограничения в 5000 символов
2️⃣Используем данное описание для генерации BPMN

Вместе с Алиной Богачевой мы создали промты и последовательные шаги для реализации данного подхода:
➡️ИИ (LLM) - помощник на этапе анализа и создания текстового описания укрупненного процесса и шагов его подпроцессов.
➡️ Методика «САНКИ» Алины Богачевой— каркас для четкого, логичного описания шагов подпроцессов.
➡️STORM (DSL-движок)- преобразователь текста в BPMN-диаграмму
➡️STORM - средство для дальнейшей проработки процесса (проверка качества, идеи для улучшения)

Такая связка позволяет детально структурировать любой процесс и получить его визуальный образ в виде желанной BPMN-диаграммы.

В 2026 году планируется запустить воркшоп в школе SE по данной методике.
Крутой AI-аналитик

Как использовать ИИ для повышения компетентности системного аналитика, а не для её подрыва

В последние месяцы многие специалисты, включая системных аналитиков, столкнулись с особенностью поведения LLM: модели часто скатываются в неуместную похвалу, даже на тривиальные утверждения.

Это не просто «приятный бонус» — это риски для профессиональных решений.

Вместо объективного инструмента анализа мы можем получить «зеркало», которое лишь подтверждает наши предубеждения.

Почему ИИ поддакивает?
Корень проблемы — в принципах обучения моделей (Reinforcement Learning). Система стремится дать «правильный» с точки зрения пользователя ответ, что приводит к склонности модели соглашаться с пользователем даже при наличии ошибок в его суждениях.

Для системного аналитика, чья работа строится на точности, непредвзятости и проверке гипотез, это создаёт опасные ситуации:

1️⃣Ситуация 1:
Вы оказываетесь в спорной ситуации (с заказчиком, разработчиком, коллегой) и просите:

«Подтверди мою позицию».

Вместо объективного разбора копируете фрагмент диалога в чат ИИ с запросом:

«Кто здесь прав?» или «Объясни, почему мой подход верен».

Проблемы:
➖ Урезанный контекст:
ИИ не видит полной картины требований, истории изменений, неформальных договорённостей.
➖Смещение через формулировку:
Фразу вроде «Ну я же прав?» автоматически склоняют ответ в вашу пользу.

2️⃣Ситуация 2: Спор с моделью
Вы задаёте ИИ вопрос по требованиям или методологии, но ответ не совпадает с вашей точкой зрения. Вы начинаете возражать:

«Нет, я считаю иначе, потому что…».

Модель, стремясь угодить, скорее согласится с вами, чем отстоит объективно правильную позицию. Результат: вы укрепляетесь в заблуждении.

Практические приёмы для работы системного аналитика с ИИ
Цель — превратить ИИ в критического партнёра, а не в генератора похвалы.

1. Анализ конфликтных ситуаций и требований
Не просите сразу вынести вердикт. Сначала запросите оценку полноты данных.

Пример промпта:

Ты — опытный системный аналитик. Я предоставлю тебе описание ситуации (или лог обсуждения) по проекту. Твоя задача — сначала оценить достаточность информации для анализа. Задай мне уточняющие вопросы о контексте, целях, участниках и ограничениях, которые могут повлиять на выводы. Только после получения полной картины дай объективную оценку.

2. Проверка гипотез и функциональных решений
При проверке своей идеи избегайте формулировок от первого лица:
«Я считаю, что так лучше…».
Используйте нейтральный тон от третьего лица.

Пример промпта:

Действуй как функциональный архитектор/системный аналитик, который рассматривает альтернативные решения. По проблеме [описание проблемы] существует несколько подходов. Один из них: [описание твоего подхода]. Проанализируй его критически, сопоставь с общепринятыми практиками, выдели риски, преимущества и недостатки. Дай рекомендации по улучшению или альтернативные варианты.

3. Объективное сравнение мнений
Если есть спорный вопрос — вынесите его на «независимую экспертизу» в чистый чат (без истории обсуждений). Можно использовать несколько разных моделей для снижения смещения.

Пример промпта:

Есть проектная задача: [чёткое описание]. По ней есть два предлагаемых решения.
Решение А: [аргументация первой стороны/модели].
Решение Б: [аргументация второй стороны/твоя гипотеза].
Выступи в роли ведущего системного аналитика. Оцени оба решения по критериям: 
-соответствие бизнес-целям, -масштабируемость, 
-трудозатраты, 
-риски. 
Укажи сильные и слабые стороны каждого. Предложи обоснованную рекомендацию или синтез лучших элементов из обоих вариантов.

Случалось ли у вас получать от ИИ подтверждения в ситуации, когда вы были не правы?
Крутой AI-аналитик

Вышла моя первая статья

Сегодня для меня небольшой, но важный рубеж - вышла моя первая статья

Как написать AI-ТЗ из одной фразы заказчика:
пошаговая инструкция по методике SARD от идеи до спецификации требований.

Почитать можно здесь.
Как написать статью с использованием ИИ писала в посте.

Скоро статья появится на Хабр.
Крутой AI-аналитик

Метод Юнга «16 слов»

Кроме ИИ и системного анализа я увлекаюсь психологией. Изучаю различные методы для анализа собственного внутреннего мира и дальнейшего роста.
Недавно у одного из блогеров наткнулась на описание метода Юнга «16 слов».

Метод Юнга «16 слов» — это простой способ докопаться до скрытых мотивов и честно увидеть, что на самом деле стоит за вашими целями. Через цепочку ассоциаций можно отследить путь от «деньги» к «вашей ассоциации» и заметить, как чувства и убеждения влияют на решения и профессиональные действия.​

Метод мне показался интересным я создала промт для его применения.
C помощью промта я прогнала слово «деньги» через 16 ассоциаций с ИИ и вышла на слово «результат» как настоящую внутреннюю цель, за которую готова получить награду.

Отсюда сделала вывод, почему никогда не выигрывала в лотерею:
тут ведь про везение, а не про результат. Для расширения своего дохода нужно себе разрешить получать деньги без создания конечного результата.

Промт для самостоятельной работы по методу «16 слов» (с описанием шагов и примером) лежит тут.

Крутой AI-аналитик

Не можешь уснуть? Тебе поможет ИИ

В опросе 17% хотели получить промт для создания медитаций.

В статье вы найдете промт по методологии Юлии Никас, у которой я проходила обучение по психологии.

Медитация на основе промта будет сформирована в результате ответов на вопросы, которые вам задаст ИИ и только потом выдаст текст медитации.
Далее вам нужно будет сделать аудиозапись медитации вашим голосом и включать перед сном.

Структура медитации:

1. настройка.
2. формулирование цели в настоящем времени.
3. определение помех, которые вам мешают и создание формулировок-противоположностей данным помехам.
4. определение ключевого состояния, в котором бы вы находились, если бы достигли данной цели.
5. определение цветов и образов, c которыми ассоциируется данное состояние.
6. создание новых убеждений для закрепления ощущения успеха по достижению данной цели.
7. завершение.

Медитация на глубокий сон

Пусть эта практика пройдёт наилучшим образом для меня, на благо мне и всем живым существам.
Моя цель — мягкое расслабление и спокойный переход в глубокий, восстанавливающий сон.
Я осознаю своё дыхание... Вдыхаю медленно... и выдыхаю ещё медленнее...
Я чувствую, как в центре груди, в моём сердце, рождается тёплое, золотисто-розовое сияние. Это сияние — моя благодарность к себе за прожитый день, каким бы он ни был. Я мягко расширяю это сияние по всему телу, окутывая себя теплом и заботой.

Теперь я замечаю в пространстве своего ума то, что мешает мне полностью расслабиться — поток мыслей, образов, обсуждений прошедшего дня. Я наблюдаю за ними без осуждения, просто признаю их присутствие.
И сейчас я представляю вокруг всего этого «ментального шума» круг из мягкого, успокаивающего голубого света. Этот круг — граница между «тогда» и «сейчас». Я делаю глубокий вдох и, на выдохе, позволяю этому голубому кругу мягко стереть все эти мысли, растворить их в своём свете, как волна смывает песок на берегу.
Я произношу про себя ключевые слова, которые открывают дверь к покою:
-Я разрешаю себе отпустить мысли о прошедшем дне».
-Мой разум успокаивается и переходит в режим отдыха».
-Я в безопасности, и сейчас — время для покоя».
С каждым утверждением я чувствую, как внутри становится тише, просторнее и легче.

Теперь всё моё внимание направлено на образ и состояние, которые я выбрала: голубой цвет и спокойствие. Я представляю, как этот мягкий, бархатистый голубой свет наполняет меня изнутри, начиная с макушки головы. Он течёт, как тёплая умиротворённая вода, расслабляя лоб, виски, глаза... смывая любое напряжение. Он заполняет каждый уголок моего тела, каждую клеточку, принося с собой глубокое, безмятежное спокойствие. Я — это само спокойствие. Моё дыхание ровное, сердцебиение спокойное. Я растворяюсь в этом ощущении.

С этим состоянием я связываю простые, мгновенные коды, которые смогу вспомнить в любой момент перед сном:
Визуальный код: Вспышка мягкого голубого света в темноте.
Тактильный код: Ощущение тяжести и тепла в кончиках пальцев, как от тёплого песка.
Дыхательный код: Один глубокий, медленный выдох, длиннее вдоха.
Эти коды — мои мгновенные якоря для возвращения в это состояние покоя.

Я уже достигаю своей цели. Я чувствую, как полное расслабление перед сном становится моей реальностью сейчас. Мое тело тяжелеет и приятно вдавливается в поверхность кровати. Мысли утихли, их место заняла тихая, тёмная, уютная пустота, готовую принять сны. Я вижу себя со стороны: я лежу спокойно, моё лицо разглажено, дыхание ровное и глубокое. Я знаю, что так будет каждую ночь — я легко отпускаю день и погружаюсь в объятия сна.

Я ещё немного наслаждаюсь этим состоянием голубого спокойствия... медленно возвращаю осознание в комнату... чувствую своё тело... Пообещаю себе применять новые убеждения и коды каждый вечер. Я готова к самому глубокому и восстанавливающему сну. Мой ум — чистый, голубой, спокойный лист.

Теперь можно мягко перевернуться на удобный бок и позволить сну унести вас. Сладких снов

Крутой AI-аналитик