Открыто

Продвинутый системный аналитик [Андрей Царев]

Тема в разделе "Нейросети и искусственный интеллект", создана пользователем Топикстартер, 10 ноя 2026 в 18:38.

Основной список: 1 участников

  1. 10 ноя 2026 в 18:38
    #1
    Топикстартер
    Топикстартер Член клуба

    Складчина: Продвинутый системный аналитик [Андрей Царев]

    final.png

    Ты уже работаешь с требованиями и API. На курсе разберём Git, научимся вести документацию в репозитории и соберём ИИ-агента для работы с ней.

    Уже работаешь аналитиком:

    [ для кого ]
    Если ты уже работаешь с требованиями, API и интеграциями, здесь разберёшь три следующих инструмента: Git, Docs as Code и ИИ-агентов.

    О курсе:

    [ что будем делать ]
    1. Правки через пул-реквест
      [ Git + Docs as Code ]
      Будешь менять документацию в ветках и отправлять правки на ревью через Pull Request. Разберём, в чём хранить текст, диаграммы и API-контракты
    2. Свой агент для документации
      [ ИИ для аналитика ]
      Соберёшь агента и ревьюера для его правок. Дашь агенту задачу через спецификацию и проверишь, что он сделал и что додумал от себя
    3. Практика и свой проект
      Теорию изучаешь сам. В конце соберёшь документацию своего проекта и агента, который с ней работает
    Что даёт курс:
    1. В резюме
      Навыки, которые можно добавить в резюме
      Git, Docs as Code и работа с ИИ-агентами. На курсе работаешь с репозиторием, ведёшь документацию и собираешь своего агента под задачи аналитика. На собеседовании будет что показать и о чём рассказать
    2. В работе
      Работа с агентами уже встречается в требованиях к аналитикам
      По оценке автора курса, около 25% вакансий системного аналитика требуют навыков работы с ИИ-агентами. На курсе разбираешь, как дать агенту контекст проекта, настроить навыки и использовать его в своей работе
    3. В команде
      Практики, которые уже используют в бигтехе
      Российские бигтехи внедряют Docs as Code и работу с ИИ-агентами. На курсе разбираешь эти подходы на задачах системного аналитика: документация в Git, изменения через ревью, агент с контекстом проекта и нужными навыками
    Что разберём за восемь недель:

    [ программа · 8 недель ]
    Сначала Git: ветки, коммиты, ревью. Потом Docs as Code: текст, диаграммы и API в репозитории. Дальше подключаем агента к работе с этой документацией.

    До встречи:

    Смотришь записи, читаешь материалы, проходишь тренажёры и делаешь задание.

    Практика в репозитории:

    Работаешь с документацией и контрактами.

    Собери всё на своём проекте:

    К финалу у тебя будет один репозиторий: документация рабочего проекта и агент для работы с ней.
    my-project/
    ├── README.md
    ├── CLAUDE.md
    └── документация проекта
    Внутри будут skill, ревьюер и изменение через спецификацию.
    Если рабочие данные нельзя показать даже обезличенными, опишешь их словами.

    1. Какие знания нужны?

    Нужна база по требованиям, API и интеграциям. На неё будем опираться, когда разберём Git, Docs as Code и ИИ.

    2. По каждой теме будет практика?

    RAG и n8n разбираем только в теории. По промптингу отдельного задания нет. Best practices применяем в заданиях по агентам. Тренажёры есть для части тем программы.

    3. Что будет в финале?

    Документация, агент, ревьюер и изменение через спецификацию. Мок-собеседования в программе нет.

    Программа:
    1. Неделя 0. Вводная
      Разберём, как устроен курс, что изучать самому
    2. Неделя 1. Git
      Разберём репозитории, коммиты, ветки и мерж. Поработаем с командами Git, конфликтами и изменениями требований через Pull Request. Сможешь внести правки в отдельной ветке и отправить их на ревью
    3. Неделя 2. Docs as Code: текст и диаграммы
      Разберём, когда документацию стоит вести как код. Сравним Markdown с AsciiDoc, а PlantUML с Mermaid. Потренируемся на учебном банковском проекте. Сможешь выбрать формат под задачу и хранить текст и диаграммы в репозитории
    4. Неделя 3. Docs as Code: API
      Опишем контракт API в OpenAPI и структуру данных в JSON Schema. Разберём contract-first: сначала согласуем контракт, потом по нему идёт разработка. Поймёшь, как API-контракт встраивается в работу с документацией как с кодом
    5. Неделя 4. ИИ: основы и промптинг
      Разберём, чем агент отличается от LLM, что такое токены и контекст. Поговорим о промптах. Создадим CLAUDE.md и первый skill, инструкцию для отдельной задачи агента. Сравним его с чатом на одной задаче. Соберёшь первого агента. По логам и git diff проверишь, что он поменял
    6. Неделя 5. Best practices и мультиагентность
      Добавим агенту ревьюера и запустим цикл правок до APPROVED. Разберём координатора и субагента. Настроим хуки: проверку контракта после правок и запрет менять согласованную схему. Сможешь разделить задачи между агентами и организовать проверку результата
    7. Неделя 6. RAG, MCP и SDD
      Разберём RAG: поиск нужных фрагментов в источниках для ответа модели. Через MCP подключим агенту инструменты. По SDD, разработке через спецификацию, будет практика: проверим предложение агента до реализации. RAG здесь только в теории. Сможешь поставить агенту задачу через спецификацию и проверить её до реализации
    8. Неделя 7. Итоговый проект
      Соберёшь документацию своего рабочего проекта в репозитории. Добавишь агента, skill и ревьюера. Проведёшь изменение через спецификацию. Ещё разберём n8n в теории. Покажешь, что сделал сам, что поручил агенту и где пришлось его поправить
    Что получите:
    • Записи и текстовые материалы
    • Тренажёры для части тем программы
    Автор Андрей Царев
    • Сеньор системный аналитик, ментор и наставник YeaHub
    • За три года прошёл путь от Junior до Senior
    • Обучил десятки учеников, которые уже получили офферы в IT-компаниях
    Цена 26690 руб.
    Скрытая ссылка
     
  2. Последние события

    1. Grasshopper
      Grasshopper участвует в складчине.
      10 ноя 2026 в 19:10