Вижу — значит, понимаю: зачем тебе прототип прямо сейчас

Если вы думаете, что прототип — это просто красивая картинка для заказчика, подумайте ещё раз. Прототип — это способ увидеть проблему до того, как она съест ваш бюджет, сроки и репутацию.

Создание прототипов — мощный способ сузить разрыв между тем, что представляют себе пользователи, и тем, что реализуют разработчики.

➡️Когда делать прототип?
🔚У вас есть непонятные требования
🔚Клиент говорит «Узнаю, когда увижу»
🔚Риски — высокие, цена ошибки — ещё выше
🔚Интерфейс критичен для продукта
🔚Нужно быстро получить фидбек

➡️Какие бывают прототипы?
🔚Одноразовый — быстрое прояснение требований, наброски экранов
🔚Эволюционный — постепенная сборка функционала, приближающаяся к финальному продукту
🔚Экспериментальный — проверка архитектуры, производительности, технической реализуемости

➡️Прототип != Продукт
Важно: прототип — это НЕ MVP, не финал, не половина разработки. Это инструмент. И да, его можно сделать в PowerPoint, Figma или даже на бумаге. Главное — не застревать в отрисовке, а быстро получать обратную связь.

➡️Этапы:
🔚Сценарии использования
🔚Карты экранов / диалогов
🔚Вайрфрейм
🔚Фидбек от пользователей
🔚Дизайн интерфейса
Чем больше итераций — тем меньше сюрпризов.

➡️Риски при работе с прототипами
🔚Заигрались и ушли в перфекционизм
🔚Клиенты начинают думать, что это уже рабочая система
🔚Архитектура не выдержит масштабирования
🔚Команда тратит больше времени на отрисовку, чем на анализ

Прототип — это диалог, а не демо.
Он позволяет проекту двигаться осознанно, а не по граблям.

#навыкАналитика #требования #проектирование #прототипирование #IT

Подборка интересного из мира IT за неделю

📖 Статьи
➖Шпаргалка по проектированию REST API
Компактная шпаргалка по проектированию REST API для CRUD-сервисов: базовые операции (GET/POST/PUT/PATCH/DELETE), фильтры, сортировка, пагинация, soft delete, batch-запросы и пользовательские методы. Она помогает строить последовательные и удобные API без лишних эндпоинтов и дублирования.

➖Нормализация vs Денормализация: Mongo, Postgres и реальная жизнь
Нормализация даёт чистые данные и мощные отчёты, но часто усложняет код и замедляет чтение; денормализация и документные БД Mongo естественно хранят DDD-агрегаты и ускоряют разработку ценой ссылочной целостности и аналитики. Практичный компромисс — Postgres + JSONB: связи и отчёты держать в нормализованных таблицах, подвижные агрегаты — в jsonb, а polyglot-подход включать осознанно, когда выгода покрывает стоимость.

➖Управление проектами: дайджест публикаций #41
За 2 недели лучшие материалы по управлению проектами: от «приземлённого» Agile и карт Уордли до MoSCoW, канбан-каденций, НФТ, оценки сроков и коммуникаций.

📱 Посты ТГ
➖Про протоколы приколы интеграции.
Пост лёгким и смешным тоном показывает парадоксы и несоответствия в интеграционных протоколах — от SOAP и REST до Kafka и RabbitMQ — и приглашает читателей вспомнить свои «приколы» из практики.

➖Инфографика. 5 основных способов авторизации в API и их влияние на интеграции

➖Бесплатный AI-бот от GetAnalyst для UML-диаграмм

➖Как эффективно взаимодействовать с ИИ
Пост рассказывает, как правильно формулировать запросы к ИИ с помощью приёмов промпт-инжиниринга (zero-shot, few-shot, chain-of-thought, роль и контекст). Это помогает получать более точные, понятные и полезные ответы вместо общих фраз.

➖Сделай прямо сейчас
Пост о том, что мелкие задачи лучше выполнять сразу, а не откладывать в TODO-лист — это снижает переключение контекстов, экономит энергию и помогает не терять простые дела. Лайфхак: прямо на встрече можно попросить минуту и закрыть задачу здесь и сейчас.

➖Делает ли тебя не продактом то, что ты не можешь заработать вне найма
Автор размышляет, обязан ли продакт уметь зарабатывать вне найма: с одной стороны, логично ожидать, что он может связать продукт, рынок и деньги, но на практике большинство стартапов не взлетает. И приходит к выводу, что ценность продакта — в умении выполнять конкретную работу в нужных кейсах, а успех вне найма зависит не только от навыков, но и от удачи и контекста.


👁 Видео:
➖Разоблачение PERFORMANCE REVIEW. Все плохо! И это не кликбейт.
Youtube

➖Люди больше НЕ НУЖНЫ. Реалии рынка труда 2025
VK видео | Youtube

➖Что за Skype мафия — как игроделы из Эстонии совершили самый большой прорыв европейского IT
VK видео| Youtube
Как эстонские программисты, которые хотели делать игры, придумали протокол для файлообменника. А потом переделали его в интернет-звонилку и совершили гигантский прорыв в европейском IT, один из первых супер успешных сервисов, который поднимал бизнес в интернете после краха доткомов. Почти перед самым началом эпохи соцсетей.

➖Как Пройти Собесы в БИГТЕХ и получить Оффер на 350К | История перехода в IT
Youtube

#подборка #аналитик #IT

Всем хорошего настроения 😎 и продуктивной недели❗️

#новаяНеделя

Подборка IT-мероприятий🗓

➡️23-27 сентября. Systems Design
Онлайн-конференция «Проектирование информационных систем с помощью искусственного интеллекта» — профессиональная площадка для обсуждения современных подходов к созданию и развитию информационных систем с участием искусственного интеллекта.

➡️24 сентября. AI R&D Day от Сбера — ML, LLM, TTS, CV и многое другое.
На конференции эксперты исследовательских команд Сбера поделятся актуальными разработками в мультимодальных моделях, компьютерном зрении и обработке данных.

➡️25 сентября. System Analyst meetup: Аналитика и архитектура — язык договорённостей

➡️27-30 сентября. Интеграции по REST, GraphQL и WebSocket от Getanalyst.

➡️ 27 сентября. Онлайн и фолайн (Москва). Продукты 24 × ffdd2d — конференция о продуктах, дизайне и аналитике от Т-Банка
Практика и кейсы о метриках, данных, креативах и командной работе: как не застрять в рутине, переосмысливать подходы и делать продукты, которые любят.

➡️ 30 сентября. ИТ-дебаттлы: Искусственный интеллект для системных аналитиков: помощник или опасность для профессии

#мероприятия #аналитик #IT

😄

#ITюмор #memes

Сантехник и электрик — главные профессии следующего десятилетия, считает CEO Nvidia Дженсен Хуанг. Программистов и маркетологов точно заменят, а вот тех, кто умеет работать руками, будут на вес золота.

Причина проста: ИИ требует гигантской физической инфраструктуры. Каждый теч-кластер потребляет энергии как небольшой город и нуждается в сложнейших системах охлаждения. Хуанг прогнозирует строительный бум на 10-20 лет, а зарплаты электриков взлетят до небес.

Искусственный интеллект создает дефицит человеческих рук 🤩

Ты больше не нужен? 🤯

Дженсен Хуанг сказал, что главными победителями гонки ИИ станут электрики и сантехники — физической инфраструктуры нужно столько, что именно туда поедут деньги и зарплаты.
Да, спрос на руки вокруг дата-центров — факт. Международное энергетическое агентство прогнозирует, что потребление электричества дата-центрами к 2030 году удвоится до ~945 ТВт·ч, а ИИ-нагрузки вырастут в разы.

Но из этого не следует, что людей с живым умом, смелостью и способностью принимать решения в неопределённости заменят алгоритмы.

1️⃣ Экономика ИИ — это не дешёвый ответ за рубль
ИИ требует гигантских вложений в железо, стройку и энергию. Производители пишут о снижении удельной стоимости запрос -> ответ, но объёмы и сложность запросов растут ещё быстрее — инфраструктуре банально тяжело угнаться.

По оценке McKinsey, только до 2030 года миру потребуется $6,7 трлн капексов на дата-центры (из них ~$5,2 трлн — под ИИ-нагрузки). KPMG оценивает совокупные траты гиперскейлеров в $1 трлн уже в 2025–2027. Эти деньги кем-то должны окупаться.

Там, где результат важнее копеечного ответа, дешевле и надёжнее строить процессы ИИ + человек, чем платить за повторные прогонки моделей, исправлять их ошибки.

2️⃣ ИИ всё ещё часто врёт

NewsGuard фиксирует: за год доля ответов с ложными утверждениями у топ-чатботов выросла с 18% до 35%. Это связано в том числе с тем, что модели стали реже отказывать и чаще отвечают на любой запрос, даже когда не уверены.

В узких доменах даже специализированные системы с доступом к базам снижают галлюцинации, но не устраняют их — это подтвердило исследование Стэнфорда.

Отдельная боль — многоязычие. Свежие работы по мультиязычным LLM фиксируют значимые провалы качества между языками и повышенную склонность к галлюцинациям в некоторых языках и сценариях.
Там, где цена ошибки реальна: деньги, закон, здоровье, репутация, без человека-редактора и критического мышления не обойтись.

3️⃣ Инфраструктурный бум != замена мыслителей
Электрики и сантехники станут нужнее (да и уже хороший электрик неплохо зарабатывает). Но параллельно растёт спрос на тех, кто проектирует смыслы и процессы вокруг этих дата-центров: аналитики, архитекторы, продакт-менеджеры, юристы домена, редакторы, преподаватели. Без них ИИ превращается в дорогую печку, которую некому топить данными и стратегией.

4️⃣ Стратегическая роль человека смещается, но не исчезает
Даже паникеры правы в одном: алгоритмы съедят много рутины. ИИ выдавливает рутинные задачи. Выживут те, кто собирает смыслы, ведёт переговоры, решает противоречивые задачи и берёт ответственность за результат. Это не ново в нашем мире Научно-технический прогресс отнял рабочие места у многих людей. В 19 веке исчезли профессии наборщиков текста в типографиях, а в 20 телефонистки. А кто сегодня вспомнит кочегара?)

На практике ИИ стабильно ломается там, где:
➖неопределённость и противоречия, много стейкхолдеров
➖этика/контекст важнее буквального совпадения
➖нужна эмпатия, доверие и влияние
➖задача новая, без обучающих примеров

ИИ — это инструмент с ценником, а не бесплатная магия. И пока доля галлюцинаций растёт, а дата-центры сжирают мегаватты, людей с живым умом, смелостью и способностью принимать решения в неопределённости, заменить не получится. А секрет стабильности во все времена один и тот же: учиться без остановки и суметь вовремя прыгнуть в поезд удачи 🚂

ЗЫ отсыл картинки — это Сэм Альтман (соучредитель OpenAI и идеолог ИИ), который похоронил профессии ITшников, копирайтеров, дизайнеров и т.д.

#ИнтересныеМысли #мыслиВслух #IT

Метроном интернета. Как NTP заставил машины идти в ногу
40 лет тому назад!

Сентябрь 1985-го. Профессор Дэвид Миллс публикует документ с сухим названием RFC 958. В нём — простая идея: компьютеры по сети могут договориться о времени и держать часы так слаженно, будто у них один невидимый маятник. Так родился Network Time Protocol (NTP) — протокол, который до сих пор работает в сети рядом с TCP/IP.

До NTP часы на машинах плыли: логи спорили между собой, задачи по расписанию стартовали не тогда, а распределённые системы путались. Миллс предложил иной образ — иерархию источников времени. На вершине — эталон: атомные/спутниковые часы, ниже — слои серверов-ретрансляторов, ещё ниже — клиенты. Это не про одну большую башню, а про устойчивую сеть, где узлы сверяют друг друга и отбрасывают сомнительные показания.

Техническая магия оказалась элегантной. NTP шлёт метки времени по UDP/123, считает задержку и смещение по четырём отметкам и пропускает результаты через фильтры и статистику. В ядре — модифицированный алгоритм пересечения Марцулло: если часть серверов врёт, корректные интервалы всё равно пересекутся и дадут опорное время. На публичном интернете это обычно даёт десятки миллисекунд точности, а в локальных сетях — лучше 1 мс.

Даже формат времени — кусочек истории. В пакетах NTP — 64-битные штамп-секунды с эпохой 1 января 1900: 32 бита на секунды и 32 — на доли, с теоретическим разрешением до 2⁻³² секунды. Первый перекат счёта наступит 7 февраля 2036 — ещё один повод помнить, что у времени есть программные границы.

У Миллса было где обкатывать идею. Его программные Fuzzball-роутеры стояли в первых узлах NSFNET на линиях 56 кбит/с — на них тестировали ранние интернет-протоколы, включая NTP. В одной из точек опоры «маятником» служил радиосигнал WWVB, дававший миллисекундную точность для всей сети суперкомпьютерных центров.

➡️Что это изменило
🔚NTP — один из старейших действующих протоколов Интернета, незаметный сервис, без которого рушатся биллинги, распределённые базы, журналы событий и безопасность. Сегодня он синхронизирует миллионы машин с UTC — всемирным временем — и делает это постоянно, тихо и надёжно.
🔚Подход алгоритмы + статистика + иерархия стал образцом инженерного мышления: не бороться с задержками, а учесть их и извлечь пользу из многих источников.

Мораль проста: большие системы держатся на незаметных метрономах. Сегодня мы редко вспоминаем Дэвида Миллса, но каждый раз, когда транзакция сходится до миллисекунды или логи из тысяч серверов складываются в единую картину, где-то в глубине сети отстукивает NTP.

#айтишныеБайки #NTP #ИсторияIT #СинхронизацияВремени #пятничное

Сладкий сон аналитика 😭😏

#ITюмор #memes

Подборка интересного из мира IT за неделю

📖 Статьи
➖ Актуальны ли спустя 40 лет советы из «Жемчужин программирования»?
Большинство афоризмов о коде, отладке, оптимизации, документации и управлении всё ещё актуальны — меняются технологии, но человеческие ошибки и системное мышление остаются ключевыми.

➖ Text2SQL в аналитике: как мы научили ИИ понимать бизнес-запросы без посредников
X5 Tech построили сервис Text2SQL, который по запросам на естественном языке генерирует SQL, валидирует его и возвращает ответ текстом, таблицей или графиком.
Точность на внутренних бенчмарках ~76%.

➖ System Design интервью: как его проходить и что проверяют работодатели
Что проверяют работодатели и как готовиться. Начинайте с уточнения требований и верхнеуровневого дизайна, используйте только знакомые технологии и регулярно тренируйтесь на архитектурных кейсах.

📱 Посты ТГ
➖5 AI-инструментов от GetAnalyst , которые рекомендуем знать аналитикам к 2026 году

➖Маппинг в интеграциях - что это и зачем
Маппинг в интеграциях — это таблица сопоставления полей разных систем, которая показывает, какие данные откуда берутся и куда подставляются. Всегда делайте маппинг в виде таблицы — так разработчикам проще понять источники и преобразования данных; включайте туда параметры в API, БД и правила валидации.

➖Шаблон задачи на Интеграцию для Confluence от GetAnalyst
Шаблон задачи на интеграцию в Confluence — на примере рассылки мероприятий из KudaGo через Kafka и DashaMail. Внутри: архитектура, Use Case, UML-диаграммы, JSON-примеры, маппинги и требования к логированию.

➖Is It Worth the Time?
xkcd напоминает: автоматизация окупается не всегда — если задача простая и редкая, время на скрипт может никогда не вернуть затраты.

➖Всем нужен ИИ
Внедрение ИИ — это не самоцель, а гипотеза: он эффективен там, где главное ограничение бизнеса связано с избытком информации или идей, которые некому и некогда прорабатывать.

➖А если я по субботам делаю свой пет-проект, я тоже обманщик?

➖Правило двух пицц
Оптимальный размер команды — 4–8 человек, чтобы сохранять прямые коммуникации и эффективность. При росте компании поддерживайте естественное деление на небольшие группы и сравнивайте их показатели — это создаёт здоровую конкуренцию и повышает вовлечённость.

👁 Видео:
➖Вы неправильно управляли разработкой. Вот как надо — Мы обречены
VK видео | YouTube

➖20 лет IT: как менялась профессия программиста | Андрей Кобец
VK видео | YouTube

➖OpenAPI: документирование API | YouTube

Что я узнала, опросив 101 инженера: от интервью потребителей до архитектуры | YouTube

#подборка #аналитик #IT

Всем хорошего настроения 😎 и продуктивной недели❗️

#новаяНеделя