GetAnalyst

Сначала согласовать контракт API, а потом писать код — в этом суть подхода Contract First. Звучит понятно, пока в команде не возникают вопросы: кто разрабатывает контракт — аналитик или разработчик? Что должно быть в OpenAPI-спецификации, а что остаётся в требованиях и документации? И зачем системному аналитику разбираться в Git?

В этом выпуске разбираем Contract First с точки зрения работы системного аналитика.

Ссылка на статью к эпизоду: ⁠https://getanalyst.ru/podcast/contract-first-mcp-api⁠
Telegram-канал сообщества: ⁠https://t.me/getanalysts⁠  
VK сообщество: ⁠https://vk.com/getanalyst⁠

А ещё разбираемся в связи Contract First с ИИ-агентами и MCP (Model Context Protocol): почему контракты становятся особенно важны, когда с системой взаимодействует ИИ, как аналитики участвуют в проектировании MCP-серверов и что нужно подготовить команде, чтобы её API можно было использовать через MCP.

Выпуск актуален для системных и бизнес-аналитиков, которые работают с требованиями к API и интеграциям и хотят разобраться, как меняются эти задачи с появлением ИИ-агентов.

Тайм-коды к эпизоду:

00:00 | Заставка GetAnalyst
00:18 | Почему Contract First API актуален в эпоху ИИ-агентов
01:21 | Что такое Contract First и зачем системному аналитику Git
05:00 | Что такое OpenAPI (Swagger) и AsyncAPI
05:43 | Артефакты Contract First: что появляется в процессе разработки
10:47 | Что фиксировать в спецификации OpenAPI и нужно ли описывать алгоритмы
13:30 | Кто разрабатывает и согласует API-контракт: роли аналитика и разработчика
18:49 | Типичные ошибки аналитиков при работе с Contract First
22:40 | Что такое MCP (Model Context Protocol) и ИИ-агенты: связь с Contract First
27:44 | Требования к MCP-серверу: что описывает системный аналитик
31:28 | Как подготовить API для использования через MCP-сервер
32:46 | Итоги и рекомендации по работе с Contract First и переходу к MCP

Ведущая:
Екатерина Ананьева,
Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst

Гости:
Софья Калинина,
Старший cистемный аналитик, РТК ИТ.

Разницу между polling и webhook сегодня объяснит почти каждый. А потом на столе оказывается реальная задача: внешний ИИ-сервис генерирует видео несколько минут, пользователь всё это время смотрит в интерфейс и видит прогресс по генерации. И теория заканчивается. Где хранить статус? Кто кого опрашивает? Нужен ли тут брокер?

В выпуске разбираем задачу на асинхронную интеграцию целиком — от условия до постановок задач для разработчиков. И главное, три варианта архитектуры под одну и ту же задачу: монолит без брокера, монолит с RabbitMQ и микросервисное решение, с разбором, где каждый ломается. Отдельно проходим альтернативные сценарии и какие страховочные механизмы закладывать.

Страница эпизода и ссылки на видеоплатформы:  https://getanalyst.ru/podcast/system-analyst-interview-async-integrations 

Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts
VK сообщество: https://vk.com/getanalyst 

Выпуск актуален всем, кто проектирует интеграции с внешними сервисами, готовится к техническому собеседованию на Middle+ или хочет перестать выбирать между polling, webhook и брокером наугад.

Тайм-коды к эпизоду:

00:00:00 | Интро
00:00:18 | Введение: суть задачи и знакомство со спикером
00:03:01 | Задача на асинхронную интеграцию для Middle+ системного аналитика: требования, API, макеты
00:08:17 | С чего начать работу над реальной задачей: план работы аналитика
00:12:28 | API-документация сервиса генерации видео с ИИ
00:14:06 | Синхронные и асинхронные интеграции: polling и webhook
00:22:53 | Асинхронная интеграция через брокер: RabbitMQ и Kafka
00:30:10 | API-документация сервиса генерации видео с ИИ — продолжение
00:38:13 | Проектируем архитектуру асинхронной интеграции
00:42:07 | Решение 1. Монолит без брокера
00:57:46 | Решение 2. Монолит с брокером RabbitMQ
01:18:20 | Решение 3. Микросервисная архитектура
01:21:27 | Если webhook не пришёл: ретраи и страховочный механизм
01:23:57 | Как отменить или прервать асинхронный процесс
01:26:43 | Ошибки, зависшие задачи и другие сложные сценарии
01:27:59 | Как декомпозировать интеграцию на задачи для разработчиков
01:31:41 | Где ещё применим такой подход
01:32:23 | Итоги, материалы и рекомендации

Ведущая:
Екатерина Ананьева,
Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst.

Ещё недавно системный аналитик описывал требования и передавал их разработчикам. Теперь с помощью вайбкодинга он может сам превратить идею и требования в работающее приложение.

Означает ли это, что граница между аналитиком и программистом постепенно исчезает? И станет ли умение создавать решения с помощью ИИ новым обязательным навыком аналитика?

В этом выпуске проверяем возможности вайбкодинга на реальном кейсе.

Попробовать ИИ-инструмент: https://db.getanalysts.com/ 

Видео и статья: https://getanalyst.ru/podcast/vibecoding-for-analyst-ai-tool-databases

Telegram-канал GetAnalyst: https://t.me/getanalysts 
VK-сообщество: https://vk.com/getanalyst 

Тайм-коды к эпизоду:

00:00 | Создание ИИ-инструмента для БД и SQL через вайбкодинг
01:33 | От юриста до системного аналитика: знакомство со спикером
03:34 | Стек разработки и идея ИИ-инструмента для БД и SQL
05:19 | Демо ИИ-инструмента и онбординг
06:25 | Регистрация в приложении
06:52 | Проектирование ER-диаграммы с нуля по требованиям
09:17 | Анализ существующей БД по DDL или ER-диаграмме
12:15 | Аудит базы данных с помощью ИИ
12:55 | Миграция данных между разными СУБД
17:14 | Генерация тестовых данных для БД
19:58 | Админ-панель: пользователи, аналитика и расход токенов
20:46 | Системный и пользовательский промпты + расход токенов
22:41 | Экспорт отчётов из ИИ-инструмента
24:25 | Идеи развития ИИ-инструмента
26:53 | Кому принадлежит код, созданный при вайбкодинге
28:37 | Нужно ли системному аналитику уметь программировать
29:35 | Как вайбкодинг влияет на карьеру системного аналитика
31:28 | Сколько заняла разработка ИИ-инструмента и главные сложности
35:19 | Как системному аналитику начать работать с ИИ и вайбкодингом

Ведущая:
Екатерина Ананьева,
Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst.

Гость:
Кристина Смирнова,
Системный Аналитик из финтеха.

Промпт за промптом — а ИИ всё равно каждый раз выдаёт разный результат, и приходится заново объяснять, что нужно и в каком формате.

AI Skills, или просто «скиллы», помогают решить эту проблему.
Это готовый набор инструкций, знаний, шаблонов и правил, который можно использовать повторно без долгих объяснений в каждом новом чате.

Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts 
VK сообщество: https://vk.com/getanalyst 

Сайт эпизода: https://getanalyst.ru/podcast/ai-skills-for-analysts 

В этом эпизоде разбираемся, что такое AI Skills, чем они отличаются от обычных промптов и проектов в ИИ, и на практике с нуля создаём скилл для постановки задач на интеграции.

Тайм-коды к эпизоду:
00:00 | AI Skills для системных и бизнес-аналитиков: что разберём
02:44 | Почему обычных промптов уже недостаточно
05:23 | AI Skills: что это и зачем нужны
06:54 | Работа скилла на примере требований к REST API
09:44 | Работа с ИИ до и после внедрения скиллов
10:39 | Из чего состоит скилл
14:05 | Структура скилла на примерах UML и REST API
15:32 | Зачем AI Skills системному аналитику
17:57 | Какие задачи аналитика стоит автоматизировать с помощью скиллов
19:09 | Как использовать скиллы в ChatGPT
22:40 | Как создавать скиллы в ChatGPT
25:55 | Проекты в ИИ: бесплатная альтернатива скиллам на примере Qwen
27:00 | Проекты + скиллы: как использовать вместе
28:40 | Как создавать и использовать скиллы в Claude
29:58 | Как работать со скиллами в Perplexity
30:54 | Скиллы бесплатно или только по подписке?
32:04 | Как создать скилл из своих знаний
34:05 | Демо: создаём скилл для интеграционного Use Case в Claude
45:52 | Как безопасно использовать ИИ в работе
48:41 | Финальная структура готового скилла
50:12 | Перенос скиллов между ИИ-инструментами
51:52 | 5 шагов: от создания скилла до использования
53:28 | Ограничения скиллов
55:03 | Skill, Project, MCP, Tools — что есть что
56:35 | Итоги и рекомендации

Ведущая:
Екатерина Ананьева
Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst

Что происходит, когда очередь сообщений выглядит пустой, а нода RabbitMQ уже задыхается от гигабайт данных? В этом выпуске разбираем реальную аварию: как массовые рассылки персонализированных писем превратили RabbitMQ в тяжелое хранилище объектов, для которого он архитектурно не предназначен.

Telegram-канал сообщества: ⁠https://t.me/getanalysts⁠
VK сообщество: ⁠https://vk.com/getanalyst⁠ 

Статья к эпизоду с доп. материалами: ⁠https://getanalyst.ru/podcast/rabbitmq-dmx⁠ 

Выпуск актуален для системных аналитиков и архитекторов, которые проектируют интеграции через брокеры и готовятся к собеседованиям.

Тайм-коды к эпизоду:

00:00 | Заставка
00:18 | Введение и знакомство со спикером
01:36 | Для каких задач выбрали RabbitMQ
03:12 | Как работают интеграции с внешними системами через брокер
05:03 | DMX (Delayed Message Exchange) — задача, которая положила RabbitMQ
07:21 | Где в логах и мониторинге видны признаки падения RabbitMQ
08:27 | Последствия аварии и объём потерянных сообщений
11:52 | Что входит в payload сообщения RabbitMQ
14:00 | Порядок действий после падения RabbitMQ и почему не стоит проталкивать сообщения руками
16:50 | Инструменты аналитиков для работы с RabbitMQ
18:25 | Инфраструктура RabbitMQ: ноды
19:45 | Рекомендации по проектированию взаимодействия с RabbitMQ

Ведущая:
⁠Екатерина Ананьева⁠
Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst

Гости:
Софья Калинина,
Старший cистемный аналитик, РТК ИТ.

Мониторинг — это не только про DevOps.

Системный аналитик, который не понимает метрики, рискует написать требования, которые невозможно проверить, выполнить или измерить.

Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts
Статья к эпизоду: https://getanalyst.ru/podcast/monitoring-for-analysts

В этом выпуске разбираем мониторинг с точки зрения аналитика:
— что такое метрики мониторинга и откуда они берутся;
— как метрики связаны с нефункциональными требованиями;
— как описывать требования при пиковых нагрузках;
— какие метрики нужны для брокеров сообщений;
— чем отличаются SLO, SLI и SLA;
— что такое четыре золотых сигнала SRE от Google: latency, traffic, errors, saturation.

Отдельно говорим про реальный опыт проекта: как использовались Prometheus, Grafana и Kibana, и почему аналитику важно понимать, что именно команда будет мониторить при проблемах в продакшн.

Выпуск будет полезен системным и бизнес-аналитикам, которые работают с нефункциональными требованиями, интеграциями, архитектурой, брокерами сообщений, API и вопросами надёжности систем. Заберёте для себя много полезных примеров НФТ.

Тайм-коды к эпизоду:
00:00 | Введение
00:18 | Почему нужно знать про метрики мониторинга системным аналитикам
01:47 | Что такое метрики мониторинга
05:03 | Нефункциональные требования, влияющие на мониторинг
09:15 | Этапы работы аналитика с метриками мониторинга
12:20 | Ключевые метрики мониторинга и их источники
14:18 | Детальный разбор каждой метрики мониторинга
18:59 | Загрузка CPU и требования при пиковых нагрузках
21:01 | Метрики мониторинга для брокеров сообщений
23:02 | Метрики SLO, SLI и SLA
26:21 | Инструменты для мониторинга: опыт реального проекта
31:44 | Золотые сигналы SRE от Google
34:10 | Итоги и чек-лист

Ведущая:
Екатерина Ананьева
Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst

Гости:
Елизавета Акманова,
Старший cистемный аналитик, компания UseTech 

Что такое mTLS и как это работает? Изучайте не в теории, а на практике!

Сайт эпизода с материалами и ссылками на видео-площадки: 
https://getanalyst.ru/podcast/mtls 
Telegram-канал сообщества: 
https://t.me/getanalysts

К концу выпуска понятно не только как это настроить mTLS, но и почему он так работает. Отдельно разобрали, как системному аналитику описать требования к mTLS-аутентификации и что могут спросить про TLS/mTLS на собеседовании.

Выпуск будет полезен тем, кто проектирует интеграции с защищёнными API, пишет требования к API-аутентификации, готовится к собеседованию на Middle/Senior системного аналитика, а также всем, кто хочет разобраться с mTLS один раз — и больше не бояться сертификатов.

Тайм-коды эпизода:

00:18 | Введение и знакомство со спикером
04:37 | Что такое mTLS и как он работает
05:30 | Практика в Postman по mTLS: подготовка
07:53 | Создание пространства в аккаунте Sber API
09:16 | Подключение приложения к пространству в Sber API
12:45 | Сохранение clientID и clientSecret. Загрузка сертификата
14:13 | Загрузка корневого и выпускающего сертификатов Минцифры с Госуслуг
16:29 | Распаковка сертификата Sber API с помощью OpenSSL
22:13 | Настройка сертификатов в Postman для mTLS
30:00 | Аутентификация через Postman с клиентским сертификатом: получение access token
37:33 | Лайфхак по параметризации запросов в Postman
38:41 | Отправка API-запроса в Postman с полученным токеном
46:29 | Вопросы с собеседований: что могут спросить системного аналитика про TLS и mTLS
54:03 | Оформление требований к mTLS-аутентификации
55:15 | Схема mTLS-аутентификации: разбор алгоритма
59:01 | Подведение итогов и рекомендации

Ведущая:
Екатерина Ананьева,
Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst.

Гости:
Надежда Дудник,
Главный Инженер по Тестированию, Сбер,
Автор блога ProTestingInfo в Telegram.

Нотация C4 — один из самых мощных инструментов для моделирования архитектуры, но большинство делают диаграммы интуитивно и допускают одни и те же ошибки. В этом выпуске разбираем C4 системно — от теории до живого проектирования.

За 90 минут проходим все ключевые уровни C4 — Context, Container и Component — и разбираем два реальных проекта. По каждому забираете полный комплект схем C4/Context и C4/Container.

Страница подкаста: https://getanalyst.ru/podcast/c4model 
Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts 

По ходу разбираем типичные ошибки в диаграммах C4, подвохи с нефункциональными требованиями при проектировании архитектуры, сравниваем монолит и микросервисную архитектуру, а также показываем внутренние интеграции микросервисов через Kafka и RabbitMQ.

Выпуск актуален всем, кто проектирует архитектуру систем, готовится к техническому собеседованию на Middle или Senior, или хочет наконец разобраться с нотацией C4 и начать применять её в своих проектах.

Тайм-коды эпизода:

00:18 | Введение
01:49 | Нотация C4 — что это и когда нужна системному аналитику
03:40 | Ключевые уровни C4 и их назначение
06:12 | Инструменты для создания C4: код и визуальные редакторы
10:25 | Условие задачи на проектирование архитектуры для грейда Senior
11:48 | C4/Context: ключевые элементы и подключение к draw.io
15:56 | C4/Context: разбор готового примера
18:31 | C4/Context: решаем задачу, проектируем роли пользователей и интеграции
26:46 | C4/Container: ключевые элементы
31:22 | C4/Container: разбор готового примера для микросервисов с брокером
36:41 | Откуда аналитику брать технологии для C4/Container
40:20 | C4/Container: проектируем монолитный Backend
49:57 | C4/Container: особенности интеграции с платёжной системой
51:37 | C4/Container: асинхронные уведомления с RabbitMQ и воркером
56:26 | Микросервисная архитектура: определяем микросервисы для проекта
01:01:10 | Подвох в задаче: НФТ по нагрузке — критерий уровня Senior
01:03:08 | C4/Container: проектируем микросервисную архитектуру
01:09:32 | Интеграция микросервисов через Kafka (хореография): демо на схеме
01:21:42 | Как кастомизировать C4/Container и не перегружать схему
01:23:24 | C4/Component: обзор элементов и пример
01:25:46 | Итоги и рекомендации по нотации C4

Ведущая:
Екатерина Ананьева,
Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst.

Большинство системных аналитиков уверены, что знают REST API. Но на техническом собеседовании именно в этой задаче бывает больше всего ошибок.

Разбираем реальную задачу с собеседования: проектируем REST API метод для системы технической поддержки — от первого вопроса интервьюеру до обработки ошибок.

Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts 
Статья к эпизоду и ссылки на видео: https://getanalyst.ru/podcast/system-analyst-interview-restapi 

Идём по шагам: выбор HTTP-метода, структура URL, query-параметры для фильтров, сортировок и пагинации, заголовки, JSON и коды ошибок.

После основного разбора — 20+ вопросов с подвохом, на которых аналитики чаще всего ошибаются: текстовый поиск, SQL-инъекции, оптимизация производительности, GET vs POST.

🔍 Во время записи была допущена маленькая ошибка. Найдёте? Ответ — в статье к эпизоду.

Эпизод полезен всем, кто готовится к техническому собеседованию на позицию системного аналитика и хочет перестать ошибаться там, где ошибаются все.

Тайм-коды эпизода:

00:18 | Введение
02:22 | Условие задачи с технического собеседования системного аналитика
03:55 | Какие уточняющие вопросы задать интервьюеру перед проектированием API
06:02 | HTTP API vs REST API: в чём разница
07:09 | Проектирование REST API-метода: HTTP-метод и URL
14:12 | Query-параметры: как проектировать фильтрацию
22:47 | Query-параметры: как проектировать сортировку в REST API
25:49 | Query-параметры: как проектировать пагинацию
26:36 | Headers: какие заголовки нужны в REST API-запросе
31:46 | Ответ REST API: HTTP-статусы, headers, body и JSON
38:23 | Проектирование JSON-ответа с нуля
47:26 | camelCase или snake_case в JSON: что выбрать для REST API
51:20 | Массивы в JSON: как правильно описывать списки объектов
53:15 | Пагинация в REST API: как отразить в URL и JSON-ответе
57:29 | Проектирование ошибок REST API: HTTP 400, HTTP 422 и другие статусы
01:03:59 | Query-параметры на практике: особенности фильтрации и поиска
01:05:40 | Вопросы с подвохом: фильтры и текстовый поиск в REST API
01:08:38 | Вопросы с подвохом: доступ к данным, логирование и дополнительные фильтры
01:12:17 | Вопросы с подвохом: как работает текстовый поиск
01:13:04 | Вопросы с подвохом: пагинация, сортировка, SQL-инъекции и таймауты
01:17:47 | Вопросы с подвохом: оптимизация производительности API
01:19:49 | Почему GET, а не POST для получения данных. Форматы даты и другие спорные вопросы
01:23:35 | Проектирование БД через ИИ-агента: связь БД, JSON и индексов
01:26:47 | Как готовиться к техническому собеседованию системного аналитика

Ведущая:
Екатерина Ананьева,
Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst.

SSE API — тема, о которой говорят заметно реже, чем про REST, WebSocket или брокеры. И зря.

Во многих системах нужен не просто классический запрос-ответ, а доставка данных в интерфейс в реальном времени: статусов, уведомлений, прогресса обработки и других изменений на экране без ручной перезагрузки. Один из подходов для таких сценариев — SSE.

Сообщество GetAnalyst:
https://t.me/getanalysts
https://vk.com/getanalyst 

Сайт эпизода со ссылками:
https://getanalyst.ru/podcast/sse

В этом выпуске разбираем, как устроен SSE, где он встречается в реальных проектах, чем отличается от WebSocket, как влияет на архитектуру системы, безопасность и постановку задач в разработку.

Если вы системный аналитик, который хочет не просто знать названия технологий, а понимать, когда, зачем и как их применять в проекте, — этот выпуск точно для вас.

Тайм-коды эпизода:
00:18 | Введение в SSE: как обмен данными в реальном времени связан с информационной безопасностью.
04:00 | Что такое SSE API и как он работает.
07:16 | Чем SSE отличается от HTTP с Keep-Alive.
10:52 | Как выглядит SSE-соединение: инициализация запроса, сообщения в потоке, форматы данных.
16:47 | Использование SSE API в реальных проектах: примеры.
21:24 | Архитектурные решения при внедрении SSE: отдельный сервис или часть основной бизнес-логики.
24:19 | Как сервис с SSE API должен быть связан с API Gateway.
27:49 | Когда выбирать SSE, а когда WebSocket.
34:17 | Преимущества и недостатки SSE.
42:27 | Что системному аналитику учесть в постановке задачи на разработку SSE-метода: разбор шаблона документации.
47:10 | С чего начать изучение SSE: как практиковаться, в том числе через Postman.

Ведущая:
Екатерина Ананьева
Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst.

Гости:
Владимир Бурмистров,
Главный Системный Аналитик, T1.