AI-презентации с AI-агентом manus.
Работает с ВПН бесплатно, но есть ограничения на количество запросов. На создание презентации бесплатных запросов хватило.
Работает с ВПН бесплатно, но есть ограничения на количество запросов. На создание презентации бесплатных запросов хватило.
🔥2👍1
Forwarded from Systems.Education: Системный Анализ и Проектирование информационных систем: архитектура, интеграции, базы данных
Мы уже почти на финишной прямой, переходим к критически важному этапу — формализации нефункциональных требований (НФТ) для Невидимого ИИ. Почитать о проделанной работе можно по хештегу #Сэм@systems_education
В этом посте мы расскажем об итогах работы над НФТ – эти требования определяют, как система должна работать, обеспечивая надежность, удобство и безопасность.
Мы разбили требования на три блока, каждый из которых охватывает ключевые характеристики работы ИИ:
1. НФТ-О: Ограничения
— Комплект документации к Невидимому ИИ должен включать:
Д1.1: Руководство администратора по развёртыванию, обновлению и обслуживанию системы;
Д1.2: Руководство пользователя по использованию системы;
Д1.3: Документ архитектуры системы согласно ГОСТ Р 57100-2016 «Системная и программная инженерия. Описание архитектуры»;
Д1.4: Руководство программиста по модернизации системы.
— Пользователи должны обладать базовыми навыками работы с ПК, чатами, смарт-устройствами и голосовыми помощниками, а также должны читать, писать, говорить и понимать речь на языке интерфейса Невидимого ИИ
2. НФТ-ВК: Внешнее качество ПО
— Производительность: Обработка 10 000 запросов одновременно с откликом ≤ 2 секунд.
— Масштабируемость: Система должна поддерживать рост пользовательской базы на 50% каждые 6 месяцев без потери производительности, обеспечивать горизонтальное масштабирование серверов и сохранять совместимость при расширении экосистемы на 20% в месяц (новые устройства, сервисы).
— Надежность: Доступность 99.9%, автономная работа при потере соединения.
— Безопасность: Защита конфиденциальных данных, протоколирование всех действий ИИ.
3. НФТ-КИ: Качество использования
— Результативность: 95% успешных автономных задач с первого раза.
— Скорость обучения: Адаптация к пользователю за 7 дней с сокращением уточняющих вопросов на 70%.
— Точность: 95% распознавание голоса, ≤ 1 ошибка на 100 действий.
Что дальше?
В завершающем посте мы объединим все наши наработки в один документ и представим ТЗ на разработку «Невидимого ИИ».
Если вы хотите научиться так же качественно разрабатывать пользовательские и системные требования, будем ждать вас на ближайших потоках курса «Системный анализ + ИИ. Разработка требований и функциональное проектирование систем». Подробнее тут. В серии постов с Сэмом Альтманом мы проделываем работу, которая полностью имитирует программу курса. Этот пост посвящен Модулю 5.
Автор поста — Елена Беляева
Под редакцией SE
#курс@systems_education #системный_анализ@systems_education
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1
ChatGPT перестал быть просто чат-ботом — это теперь рабочий инструмент для системного аналитика. Анализ данных, работа с требованиями, проекты, специализированные GPT и даже анализ схем — всё это доступно прямо внутри платформы.
В статье собран подробный разбор 5 функций и практических примеров применения ChatGPT-5 для системных аналитиков.
Продолжение следует....
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5👌2👍1👎1
Коллаборация с SE 🎓
Моя авторская ментальная карта с промтами для AI-аналитика стала частью базы знаний школы SE.
Присоединяйтесь к сообществу профессионалов, использующих AI в повседневной работе и исследуйте обновлённую базу знаний:
https://systems-wiki.notion.site/Generative-AI-for-Analysis-Design-14b8db9e4167808eac30de6d5740dc03
P.S. База будет пополняться новыми материалами — следите за обновлениями! 🔄
Моя авторская ментальная карта с промтами для AI-аналитика стала частью базы знаний школы SE.
Присоединяйтесь к сообществу профессионалов, использующих AI в повседневной работе и исследуйте обновлённую базу знаний:
https://systems-wiki.notion.site/Generative-AI-for-Analysis-Design-14b8db9e4167808eac30de6d5740dc03
P.S. База будет пополняться новыми материалами — следите за обновлениями! 🔄
🔥9❤4👍2
Perplexy научился писать самари на видео с rutube и youtube.
Промт
Пример на rutube и youtube
Промт
напиши
самари по видео [вставить ссылку]
Пример на rutube и youtube
Perplexity AI
Perplexity is a free AI-powered answer engine that provides accurate, trusted, and real-time answers to any question.
❤5👍1
Марафон в телеграм «ТЗ с помощью ИИ за 7 шагов»
Коллеги, приглашаем вас на 2-ой поток марафона в школе SE с 13 октября.
📝 Задания в текстовой форме
⚙️ На собственных кейсах участников
📌 В закрытой телеграм-группе
⏰ 13 октября - 11 ноября
Как будет проходить обучение:
1️⃣ Каждые 5 дней участники получают промт к ИИ и инструкцию по его использованию
2️⃣ Участники выполняют задания индивидуально прямо в группе, общаясь с ИИ-чат-ботом под наблюдением куратора
3️⃣ За месяц участники собирают техническое задание «нарастающим итогом», используя всю предыдущую информацию
Это курс не по системному анализу, а по работе с ИИ на примере создания ТЗ для информационной системы.В чём заключается помощь куратора:
Главная задача в работе с ИИ — не в том, чтобы скопировать удачный первый промт, а в умении уточнять, перефразировать и дорабатывать ответы ИИ. Куратор увидит в ваших переписках с ИИ, есть ли у вас сложности в постановке задачи, уточнении деталей, выборе слов или структурировании запроса. Куратор поможет сделать следующий шаг — подсветить, чего не хватает, и предложить, как сказать по-другому.
Например:
🔸 если вы начинаете слишком обобщённо, куратор подскажет, как перейти к конкретным задачам и контексту;
🔸 если запрос выглядит перегруженным, он предложит разложить его на шаги;
🔸 если вы описываете задачу в своей когнитивной рамке, куратор поможет «перевести» её на более универсальный язык.
Так шаг за шагом вы научитесь превращать свои привычные способы формулировать мысли в ясные, структурированные запросы, которые ИИ понимает и выполняет.
По итогу курса вы получите:
1️⃣ Пошаговую инструкцию разработки технического задания и диаграмм с помощью искусственного интеллекта
2️⃣ Рабочая версия технического задания по своему кейсу
3️⃣ Умение самостоятельно формулировать запросы к генеративному ИИ.
Более подробно здесь.
Коллеги, приглашаем вас на 2-ой поток марафона в школе SE с 13 октября.
Как будет проходить обучение:
Это курс не по системному анализу, а по работе с ИИ на примере создания ТЗ для информационной системы.В чём заключается помощь куратора:
Главная задача в работе с ИИ — не в том, чтобы скопировать удачный первый промт, а в умении уточнять, перефразировать и дорабатывать ответы ИИ. Куратор увидит в ваших переписках с ИИ, есть ли у вас сложности в постановке задачи, уточнении деталей, выборе слов или структурировании запроса. Куратор поможет сделать следующий шаг — подсветить, чего не хватает, и предложить, как сказать по-другому.
Например:
Так шаг за шагом вы научитесь превращать свои привычные способы формулировать мысли в ясные, структурированные запросы, которые ИИ понимает и выполняет.
По итогу курса вы получите:
Более подробно здесь.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8
Forwarded from Systems.Education: Системный Анализ и Проектирование информационных систем: архитектура, интеграции, базы данных
Запрос заказчика был необычный:
Создать не просто ещё один интерфейс, а принципиально новый опыт взаимодействия, где ИИ становится не инструментом, а невидимым партнёром, предвосхищающим потребности пользователя.
— Глоссарий терминов
— Интервью с заказчиком
— Контекстная диаграмма
— Функциональные требования
— Варианты использования (Use Cases
— UML-диаграммы (классов и состояний)
— Словарь данных
— Интеграции со смежными системами
— Нефункциональные требования (НФТ)
Все эти артефакты мы собрали в единый, структурированный и профессиональный документ — Software Requirements Specification (SRS), который в дальнейшем можно использовать для обсуждения этапов разработки системы с командой проекта.
Итоги работы на прошлых этапах можете найти по хэштегу #Сэм@systems_education
Если вы хотите научиться так же качественно разрабатывать пользовательские и системные требования, будем рады видеть вас на ближайших потоках курса «Системный анализ + ИИ. Разработка требований и функциональное проектирование систем». В серии постов с Сэмом Альтманом мы проделали работу, которая полностью имитирует программу курса. Этот пост посвящен Модулю 5.
Автор поста — Елена Беляева
Под редакцией SE
#курс@systems_education #системный_анализ@systems_education
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3👍1
Как написать структурированную статью для хабр по серии постов
Всем привет! Поделюсь своим рабочим лайфхаком по написанию статьи.
Помните серию постов про создание спецификации требований для «Невидимого ИИ»? Я собрала весь этот разрозненный материал в единый документ на buildin. Но это был лишь первый шаг.
Вторым и ключевым шагом стала работа с кастомным GPTs «Простая статья». Его главное преимущество — дисциплинированный, пошаговый подход, который идеально мне подходит.
Вот как это работает:
1️⃣План: ИИ не пишет всё сразу, а сначала предлагает и согласовывает структуру. На этом шаге выдаем ему информацию по собранным ранее материалам.
2️⃣Вопросы: Для каждого раздела он задает уточняющие вопросы, помогая раскрыть тему глубже.
3️⃣Утверждение: После каждого шага — стоп-чек. «Такой вариант устраивает? Переходим к следующему?» Это даёт полный контроль над процессом.
4️⃣Результат: На выходе — не сырой текст, а качественный черновик, который остаётся только отполировать.
Такой метод исключает хаос и позволяет системно выстраивать даже сложные темы. Готовой статьёй обязательно поделюсь, как только она будет опубликована!
А вы используете AI-инструменты для структурирования своих мыслей и текстов?
Всем привет! Поделюсь своим рабочим лайфхаком по написанию статьи.
Помните серию постов про создание спецификации требований для «Невидимого ИИ»? Я собрала весь этот разрозненный материал в единый документ на buildin. Но это был лишь первый шаг.
Вторым и ключевым шагом стала работа с кастомным GPTs «Простая статья». Его главное преимущество — дисциплинированный, пошаговый подход, который идеально мне подходит.
Вот как это работает:
1️⃣План: ИИ не пишет всё сразу, а сначала предлагает и согласовывает структуру. На этом шаге выдаем ему информацию по собранным ранее материалам.
2️⃣Вопросы: Для каждого раздела он задает уточняющие вопросы, помогая раскрыть тему глубже.
3️⃣Утверждение: После каждого шага — стоп-чек. «Такой вариант устраивает? Переходим к следующему?» Это даёт полный контроль над процессом.
4️⃣Результат: На выходе — не сырой текст, а качественный черновик, который остаётся только отполировать.
Такой метод исключает хаос и позволяет системно выстраивать даже сложные темы. Готовой статьёй обязательно поделюсь, как только она будет опубликована!
А вы используете AI-инструменты для структурирования своих мыслей и текстов?
❤2👎1🔥1
Мост, Братья, Фонарик
Давно в канале не было логических задачек.💭
Ниже опрос с вариантами ответа, завтра напишу ответ и решение.
LLM прекрасно решает данную задачу. Но если ей убрать условие про 1 фонарик - решает неверно без наводящих вопросов, так как обучена на задаче с ограничением.
Иллюстрация сделана в Google AI Studio c помощью модели (Nano Banano) c vpn на бесплатном тарифе.
#logics@cool_analyst
Давно в канале не было логических задачек.
4 брата хотят пройти ночью по подвесному мосту. По мосту может идти максимум 2 человека вместе с фонариком со скоростью более медленного. Фонарик у них один на всех и поэтому фонарик надо будет кому-то возвращать по мосту назад. Братья все могут идти с разной скоростью. Самый старший может пройти мост за 1 минуту, второй за 2, третий за 5, а самый младший за 10.
Вопрос за какое минимальное время братья могут пройти этот мост?
Ниже опрос с вариантами ответа, завтра напишу ответ и решение.
LLM прекрасно решает данную задачу. Но если ей убрать условие про 1 фонарик - решает неверно без наводящих вопросов, так как обучена на задаче с ограничением.
Иллюстрация сделана в Google AI Studio c помощью модели (Nano Banano) c vpn на бесплатном тарифе.
#logics@cool_analyst
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1🤔1
А вот и решение задачи:
Всем приходит в голову идея, что сэкономить время можно, если фонарик будет возвращать самый быстрый. И тогда получается например так:
1,2 вперед, 1 назад
1,5 вперед, 1 назад
1,10 вперед.
И это дает 2+1+5+1+10 = 19 минут в сумме.
Ну и многие на этом радуются и останавливаются.
Есть еще одна идея. 5 и 10 очень медленные. И если они пройдут вместе, тогда 5 пройдет бесплатно. Смотрим что получается:
1,2 вперед, 1 назад
5,10 вперед, 2 назад
1,2 вперед.
Потраченное время 2+1+10+2+2 = 17.
Фокус задачки в том, что числа подобраны специально (2 мелких и 2 больших), но это не так заметно и похоже, например, на значения монеток. И многие люди, даже понимая, что это задача с подковыркой, останавливаются на первом варианте и не ищут второй.
1,2 вперед, 1 назад
1,5 вперед, 1 назад
1,10 вперед.
И это дает 2+1+5+1+10 = 19 минут в сумме.
Ну и многие на этом радуются и останавливаются.
Есть еще одна идея. 5 и 10 очень медленные. И если они пройдут вместе, тогда 5 пройдет бесплатно. Смотрим что получается:
1,2 вперед, 1 назад
5,10 вперед, 2 назад
1,2 вперед.
Потраченное время 2+1+10+2+2 = 17.
Telegram
🤖 Крутой Al-аналитик
Мост, Братья, Фонарик
Давно в канале не было логических задачек.💭
4 брата хотят пройти ночью по подвесному мосту. По мосту может идти максимум 2 человека вместе с фонариком со скоростью более медленного. Фонарик у них один на всех и поэтому фонарик надо…
Давно в канале не было логических задачек.💭
4 брата хотят пройти ночью по подвесному мосту. По мосту может идти максимум 2 человека вместе с фонариком со скоростью более медленного. Фонарик у них один на всех и поэтому фонарик надо…
🔥6👍2
1. Формируем текстовое описание процесса в виде таблицы:
- №
- Фаза процесса
- Действие / Задача
- Основной исполнитель
- События
- Результат
Описание можно сделать с помощью LLM.
2. Открываем StormBPMN
Создать -> C помощью AI - Вставляем описание -> Сгенерировать модель -> Смотрим результат -> Если нравится жмем Использовать, иначе можно сгенерировать повторно.
3. Анализируем результат и вноcим изменения. Есть функция для проверки качества модели.
Пример после генерации в StormBPMN смотрим здесь.
Более подробно статья внутри ментальной карты AI-аналитика.
#bpmn@cool_analyst
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5❤3👍3
🔔 Саммари интервью Павла Дурова в подкасте Lex Fridman
Павел Дуров — основатель Telegram, один из самых принципиальных тех-лидеров современности. Интервью затрагивает философию свободы, личную дисциплину, организацию инженерной команды и подход к технологиям и безопасности.
Ниже — краткие выводы и инсайты, полезные для системных аналитиков, работающих с ИИ и архитектурой цифровых решений:
1. Свобода — основа мышления и архитектуры
Дуров: «Свобода важнее денег». Настоящая инновация появляется только вне давления страха и жадности.
Осознанное ограничение внешних влияний (алкоголь, гаджеты, новости) — ключ к независимым решениям.
2. Минимализм в инженерных командах
Ядро Telegram — всего около 40 человек: автоматизация, отказ от избыточных ролей и гипер-координации.
Чем меньше людей, тем выше мотивация и скорость внедрения новых фич — делать только то, что действительно создает ценность.
3. Привычки продуктивности лидера
Абсолютная дисциплина: 300 отжиманий и 300 приседаний каждое утро, регулярные тренировки, баня и ледяные ванны для тренировки самоконтроля и устойчивости к стрессу.
Умение «отключаться» от гаджетов — способ сохранить глубину мышления и стратегический фокус.
4. Архитектура безопасности Telegram
Данные пользователей разделены и зашифрованы по разным юрисдикциям, доступ невозможен даже для сотрудников.
Приоритет — не менять архитектуру в пользу властей. Готовность закрыть сервис в стране, если потребуется выбирать между компромиссом и принципами.
5. Аналитический подход к информации
Дуров советует всегда анализировать: «Кому выгодна эта новость? Кто стоит за этим стимулом?»
Для аналитика это must-have — формировать собственную информационную среду, не быть жертвой алгоритмов рекомендаций.
6. Борьба с прокрастинацией = действие
Энергия появляется не после отдыха, а после начала работы. Принцип: «Делай — и вдохновение придет».
7. Критика алгоритмических лент и ИИ-рекомендаций
Дуров обращает внимание, что большинство людей становятся «рабами AI-driven recommender systems» — их информпространство формируется алгоритмами рекомендательных систем, в результате чего все видят одни и те же новости, мемы и контент. Это, по его мнению, лишает людей уникальности мышления и конкурентного преимущества.
Ссылка на оригинал интервью.
Самари подготовлено с Perplexity в браузере ИИ-Comet.
Павел Дуров — основатель Telegram, один из самых принципиальных тех-лидеров современности. Интервью затрагивает философию свободы, личную дисциплину, организацию инженерной команды и подход к технологиям и безопасности.
Ниже — краткие выводы и инсайты, полезные для системных аналитиков, работающих с ИИ и архитектурой цифровых решений:
1. Свобода — основа мышления и архитектуры
Дуров: «Свобода важнее денег». Настоящая инновация появляется только вне давления страха и жадности.
Осознанное ограничение внешних влияний (алкоголь, гаджеты, новости) — ключ к независимым решениям.
2. Минимализм в инженерных командах
Ядро Telegram — всего около 40 человек: автоматизация, отказ от избыточных ролей и гипер-координации.
Чем меньше людей, тем выше мотивация и скорость внедрения новых фич — делать только то, что действительно создает ценность.
3. Привычки продуктивности лидера
Абсолютная дисциплина: 300 отжиманий и 300 приседаний каждое утро, регулярные тренировки, баня и ледяные ванны для тренировки самоконтроля и устойчивости к стрессу.
Умение «отключаться» от гаджетов — способ сохранить глубину мышления и стратегический фокус.
4. Архитектура безопасности Telegram
Данные пользователей разделены и зашифрованы по разным юрисдикциям, доступ невозможен даже для сотрудников.
Приоритет — не менять архитектуру в пользу властей. Готовность закрыть сервис в стране, если потребуется выбирать между компромиссом и принципами.
5. Аналитический подход к информации
Дуров советует всегда анализировать: «Кому выгодна эта новость? Кто стоит за этим стимулом?»
Для аналитика это must-have — формировать собственную информационную среду, не быть жертвой алгоритмов рекомендаций.
6. Борьба с прокрастинацией = действие
Энергия появляется не после отдыха, а после начала работы. Принцип: «Делай — и вдохновение придет».
7. Критика алгоритмических лент и ИИ-рекомендаций
Дуров обращает внимание, что большинство людей становятся «рабами AI-driven recommender systems» — их информпространство формируется алгоритмами рекомендательных систем, в результате чего все видят одни и те же новости, мемы и контент. Это, по его мнению, лишает людей уникальности мышления и конкурентного преимущества.
Ссылка на оригинал интервью.
Самари подготовлено с Perplexity в браузере ИИ-Comet.
YouTube
Pavel Durov: Telegram, Freedom, Censorship, Money, Power & Human Nature | Lex Fridman Podcast #482
Pavel Durov is the founder and CEO of Telegram.
Thank you for listening ❤ Check out our sponsors: https://lexfridman.com/sponsors/ep482-sb
See below for timestamps, transcript, and to give feedback, submit questions, contact Lex, etc.
*Transcript:*
http…
Thank you for listening ❤ Check out our sponsors: https://lexfridman.com/sponsors/ep482-sb
See below for timestamps, transcript, and to give feedback, submit questions, contact Lex, etc.
*Transcript:*
http…
❤3🔥2👎1