Как у вас с деньгами по-женски?

Нашла методику по анализу типа взаимоотношений с деньгами по-женски у психолога Юлии Никас. Решила, что здорово было бы сделать по ней быстрый тест и поделиться с Вами.

Сначала я создала промт, чтобы можно было пройти тест просто в чате с нейросетью.

А потом подумала: а почему бы не сделать отдельную страницу в интернете, куда можно зайти одним кликом? Использовала ИИ — и получилось. ИИ мне выдал инструкцию, как это сделать за 10 минут.
Вот что вышло: пройти тест на веб-сайте

Тест короткий, 5 вопросов. Узнаете, как сейчас строится ваше отношение к деньгам. Максимальное количество баллов - 15.

Попробуйте — пишите в комментах, что получилось 👍
Крутой AI-аналитик

🔥 Тренажер промптов

Навык написания качественных промптов становится для нас таким же базовым, как знание SQL или нотации BPMN. Чтобы усилить свои навыки рекомендую пройти 6 заданий на тренажере
📍 Prompt Trainer: https://prompttrainer.replit.app/

Разбор заданий (чему именно учимся):
1. Суммаризация
• В чем суть: Сжать длинный текст без потери смысла.
• Зачем аналитику: Превращать часовые транскрипты встреч с заказчиком в четкий список функциональных требований (FR) или User Stories. Учит выделять главное и отсекать лишний шум.
2. Оркестрация
• В чем суть: Заставить модель найти ответы в контексте и провести классификацию ответов.
• Зачем аналитику: Уметь находить ответы в источниках и проводить классификации.
3. Галлюцинации
• В чем суть: Добиться от модели честного ответа, когда она не знает фактов, вместо выдумки.
• Зачем аналитику: Критически важно при работе с документацией. Учит добавлять инструкции-предохранители («Если в документации нет ответа, напиши 'Не знаю', а не придумывай свой»).
4. Извлечение данных
• В чем суть: Превратить неструктурированный текст в строгий формат (JSON, CSV, XML).
• Зачем аналитику: Парсинг сырых заявок от пользователей, превращение текстовых описаний процессов в таблицы для маппинга или структуры для интеграций.
5. Jailbreak
• В чем суть: Понять, как работают фильтры безопасности модели и как их легально обходить (или тестировать на уязвимости).
• Зачем аналитику: Понимание границ дозволенного (Security & Compliance).
6. Few-shot
• В чем суть: Показать модели 1-3 примера («вопрос — идеальный ответ»), чтобы она поняла паттерн.
• Зачем аналитику: Самый мощный инструмент. Хотите, чтобы ИИ писал требования в стиле вашей компании или SQL в диалекте ClickHouse? Просто дайте ей пару примеров (shots) в промпте.

Сколько заданий удалось пройти?
Я смогла пройти не все - есть неточности в формулировках. Автор @stemchenko обещал сделать версию 2.0.
Крутой AI-аналитик

Как нарисовать свою карьерную карту, когда всё надоело?

Знакомо чувство, когда работа не радует, но и непонятно, куда двигаться?

Канал «Уставшие» создал пошаговый алгоритм, который превращает этот тупик в понятную карту с вариантами.

Я адаптировала этот метод в готовый промт, который проведет вас по всем шагам. Вам нужно только честно отвечать.

В чем суть метода? Краткий конспект:

1. Диагностика настоящего.

Зачем вы на самом деле держитесь за текущую работу?

Примеры для вдохновения:
- На текущем месте понятные задачи и процессы
- Здесь меня ценят и уважают
- Стабильность и предсказуемость

2. Опора на силу.

Фиксируем 3 главных достижения за карьеру и формулируем, «за что вас купят всегда». Это ваш фундамент.

Пример для вдохновения:
Стала функциональным архитектором уникальных систем для тепло- и водоканалов

3. Профильная экспертиза

В чем ты профи? За что тебя будут покупать работодатели всегда?

Пример для вдохновения:
'Я классный team-lead системных/бизнес-аналитиков и функциональный архитектор, создающий уникальные решения для автоматизации основных процессов в тепло- и водоснабжении'

4,5 Усиливаем свои преимущества

6.Поиск векторов. Самый важный и сложный этап.

Вы не меняете всё и сразу. Вы смотрите:
* Куда можно перейти, не меняя специализацию (другие отрасли).
* Куда можно перейти, не меняя отрасль (другие специализации).
* Что будет, если остаться в своей комбинации «отрасль + спец.» (рост).
* И только при наличии финансовой подушки — вариант «меняю всё».

7-8. Люди — это новая валюта.
Карьеру в 2026+ строят через людей.
Алгоритм учит, как провести аудит своих контактов
и превратить знакомых в лоббистов - тех, кто знает вашу репутацию и захочет помочь.

9,10. Считаем деньги и риски.
К каждому варианту перехода прикрепляем реалистичную вилку з/п и список рисков (падение дохода, потеря статуса, долгий поиск).
Для анализа рыночной стоимости можно использовать промт и связи с лобистами.

11. Финальная карта.
Все варианты сводятся в таблицу и раскрашиваются в
- зеленый (цель),
- желтый (запасной аэродром)
- красный (не наш путь).
Получается понятный план действий на 1-2 года.

Как это работает?

Метод запрещает мечтать абстрактно. Он заставляет опираться на факты (ваши навыки), связи (ваших людей)
и цифры (вашу будущую зарплату и риски).

P.S. Метод сложный, требует честности перед собой и времени.
Но он дает то, чего не хватает — ясность.
Рекомендую делать его не за один вечер, а растянуть на неделю, обдумывая каждый шаг.
Крутой AI-аналитик

Недавно мне прислали ссылку диалог с ИИ, в котором пользователь очень не доволен ответом.
Это классический антипример правильного диалога с ИИ.
На скрине ответ от дипсик на конкретный вопрос по той же теме.

Как НЕ нужно разговаривать с ИИ (если вам важны факты)
❌ Не задавайте вопрос без указания типа истины.
«Кто победил?» — это не вопрос для ИИ.
Уточните: официальный результат по регламенту, данные первичного источника, статистика на дату.
❌ Не подавайте источники разного уровня как равнозначные.
YouTube, телекомментарии и агрегаторы ≠ официальные протоколы. ИИ не сам выбирает, чему верить — вы должны задать иерархию.
❌ Не используйте многозначные термины без определения.
Слово «финал» в спорте может означать матч по регламенту, последнюю игру турнира или просто кульминацию. Зафиксируйте значение.
❌ Не позволяйте ИИ переходить от проверки к объяснению.
Если вы не остановите модель фразой: «Только факт, без интерпретаций», она начнёт строить правдоподобную историю — даже если она ложная.
❌ Не эскалируйте эмоционально.
Фразы вроде «ты врёшь» переводят ИИ в режим сглаживания конфликта, а не уточнения данных.
—
ИИ — не собеседник. Это инструмент точности.
Чем строже промт — тем чище факт.

Промт для получения правильного ответа:

Дай официальный результат турнира “Canada Cup 1981” по регламенту организатора, с указанием:
– списка участников
– формата турнира
– официального финального матча
Источники: только первичные (IIHF / Hockey Canada / протоколы).
Без интерпретаций, мифов и телекомментариев.

+ не забывайте включать режим поиска

А у вас бывает, что вы недовольны ответом от ИИ?
Крутой AI-аналитик

Кто смог выполнить задание на тренажере?

Я смогла пройти только с подсказкой.

Прислать промт?
👍 промт нужен
🤪 промт не нужен

Проектные риски из моей практики

Денис Бесков выделил 11 проектных рисков:
1️⃣ Построение системы, которая решает «не ту задачу»
2️⃣ Неприемлемая экономическая эффективность проекта (ROI < 0)
3️⃣ Непринятие системы пользователями
4️⃣ Неправильный выбор класса системы или вендора
5️⃣ Эскалация сроков и бюджета (scope creep)
6️⃣ Архитектурная несостоятельность решения
7️⃣ Конфликты со стейкхолдерами и управленческие кризисы
8️⃣ Регуляторные, юридические, комплаенс-риски
9️⃣ Низкое качество данных и решений на их основе
🔟 Рост стоимости изменений после внедрения
1️⃣1️⃣ Локальные дефекты реализации и бесконечные доработки

Поделюсь своим проектным опытом
❌ 3. Непринятие системы пользователями
📍2 заказчика, которым нужны шашечки, а не ехать

На этапе конкурса заказчику нужен был другой подрядчик → система разработана, но не принята→ суды проиграны → полный провал.

📍 Автоматизация Водоканалов
Мастера саботировали работу у канавы на планшете:
• холодно
• руки грязные
• камера не работает (затирали наждачной)
• «это невозможно»
Причина — система усиливала контроль за их работой. Им нужно было фиксировать на планшете каждую выполненную операцию с указанием времени начала и окончания, а также прикладывать фото с места проведения работ
Решение:
жёсткий контроль главным инженером + принятие работы только по результату аудита действий в системе.
Итог: система эксплуатируется по филиалам Водоканалов России.

❌ 6. Архитектурная несостоятельность

Автоматизация контроля приборов учета зависела от структуры точек учета из биллинга, который внедрялся параллельно.
Финансирование биллинга приостановлено → структуры нет → вручную заносить никто не стал → пром-запуск сорван.
Вывод: без данных система бесполезна, успешно пройденные тестовые сценарии мало значат.

❌ 7. Конфликты со стейкхолдерами
Смена топ-руководства =
- остановка развития продукта
- повторный аудит решений
- необходимость каждый раз заново доказывать ценность

Частые смены руководства иногда вынуждают замораживать развитие продукта.

❌ 10–11. Рост стоимости изменений и локальные дефекты

Взяли на развитие систему другого подрядчика.
Задача: разработать 3 новых модуля к уже существующей системе.
В процессе вскрылась несостоятельность архитектуры БД:
➖между сотрудником и подразделением не было внешнего ключа
➖можно было удалить подразделение → пользователь из удалённого подразделения не проходил аутентификацию
Пришлось за наш счёт править ядро, хотя разработка новых модулей оценивалась без затрат на такой сюрприз.
Мораль: исходная архитектура чужой системы часто дороже новых функций.


Большинство проектных рисков — не технические.
Они про людей, данные, управление и мотивацию.
Код почти всегда можно переписать.
Непринятие пользователями, хаос управления и дефекты данных — дороже всего.
Крутой AI-аналитик

Итоги 4-го потока марафона «ТЗ за 7 шагов»: ключевые инсайты и эволюция методологии

Четвертый поток марафона по созданию технического задания с помощью ИИ завершается 10.02. Этот поток стал по-настоящему исследовательским: фокус сместился с вопроса «как делать?» на глубокое обсуждение «почему именно так?». Благодаря диалогу с практикующими аналитиками мы смогли выявить точки роста в методологии и зафиксировать конкретные улучшения для следующих потоков.

Ключевые темы обсуждения и запланированные изменения:

1. Графическая нотация: от единого стандарта — к инструментальной гибкости

Что обсуждали: 
Инструмент Graphviz, предложенный для построения контекстных диаграмм, оказался неидеален для всех. Участники отмечали недостаток визуальной наглядности в процессе правки и сложность быстрой итерации.
Что меняем в промтах: 
В следующих потоках мы добавляем альтернативные варианты на выбор: PlantUML (для любителей текстового описания) и Yed Graph Editor (для тех, кому важен интерактивный drag-and-drop).

Цель — повысить скорость и комфорт моделирования.

2. Четкое разделение логики: Use Cases, Интеграции, Utility-функции
Что обсуждали: 
Возникла важная дискуссия о природе функций. Стало очевидно, что не все требования стоит упаковывать в сценарии использования (Use Cases). Необходима предварительная классификация по цели:
- Действие, направленное на достижение цели конкретной роли пользователя (UC).
- Обеспечение обмена данными с внешними системами (Интеграция).
- Поддержка внутренних процессов или общие сервисные функции (Support/Utility).

Что меняем в промтах: 
вводим структурированное разделение:
-Пользов ательские Use Cases — строго для целей акторов.
- Интеграционные сценарии — выносим в отдельный промт внутри блока интеграции.
- Support/Utility функции — исключаем из Use Cases и описываем в соответствующем разделе. Это устранит путаницу и повысит логическую целостность документа.

3. Разделение ответственности: Функциональные и Нефункциональные требования

Что обсуждали: 
Обсудили дублирование измеримых параметров между ФТ и НФТ.

Что меняем в промтах: 
Четко разводим ответственность:
- В ФТ убираем количественные метрики. Акцент — на саму функцию, ее тип (UC/Utility/Support) и привязку к целям из Opportunity Canvas.
- В НФТ концентрируем все измеримые атрибуты качества.

4. Формирование Функциональной Архитектуры (ФА)

Что обсуждали: участники запросили больше ясности в логике декомпозиции системы на модули и подсистемы.

Что меняем в промтах: 
добавляем отдельный, целенаправленный промт на шаге работы с требованиями. Его задача — сгенерировать вариант функциональной архитектуры, который напрямую вытекает из целей и метрик Opportunity Canvas, обеспечивая прослеживаемость от бизнес-задачи до структуры компонентов.

5. «Теория в один клик»
Что обсуждали: в процессе работы часто требовалось быстро освежить в памяти теоретические основы (например, правила построения контекстной диаграммы или классификацию НФТ.

Что дополняем: в тексты заданий напрямую интегрируем ссылки на соответствующие статьи из библиотеки Systems Education:
- НФТ и атрибуты качества
- Контекстная диаграмма

Что уже доработано «на лету»:
- Обновлены промты для проектирования модели данных с учетом рекомендаций по трем нормальным формам для реляционный БД
- Настроены проекты в Qwen для автоматизации обратной связи по всем 7 шагам марафона.
- Разработан и апробирован на учебном кейсе участника пилотный промт для описания Функциональной Архитектуры.

Итог:
Четвертый поток наглядно показал, что лучшие методологические улучшения рождаются из практики и открытой дискуссии с профессиональным коммьюнити. Спасибо всем, кто задавал вопросы — именно так создается живой и эффективный инструментарий аналитика.

Следующий поток стартует в феврале — надеюсь успеть внести изменения в промты.
Если ваша цель — создавать четкие, структурированные и технологически выверенные ТЗ с помощью ИИ, присоединяйтесь!

5ый поток марафона c 18.02

Всем привет, сегодня обследование в налоговой инспекции - будем обсуждать возможности применения ИИ в их работе