GetAnalyst

В одной команде ИИ ускоряет работу на 20–25%, в другой так и не приживается. Почему один и тот же подход даёт разный результат и что учесть, чтобы внедрение реально окупилось?

Разбираем два реальных кейса одной компании: удачное внедрение ИИ в Android-команде и неудачную попытку для системных аналитиков. Узнаем, с чего всё началось и как выбирали инструменты, почему команда раскололась на сторонников облачных и локальных моделей, как защищали код и данные и как оценивали эффект.

Ссылка на статью к эпизоду: https://getanalyst.ru/podcast/ai-adoption-for-android-devs-and-analysts
Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts
VK сообщество: https://vk.com/getanalyst

Выпуск актуален всем IT-специалистам кто внедряет ИИ в команде и хочет заранее увидеть подводные камни, всем, кто сомневается, можно ли доверить ИИ документацию и постановки задач, и тем, кто выбирает метрики, чтобы показать эффект руководству.

Тайм-коды к эпизоду:
00:00 | Вступление
00:18 | Зачем внедрять ИИ в команду разработки, знакомство со спикером
04:11 | Кто инициировал внедрение ИИ в компании и с чего начали: Android-команда
10:04 | ИИ-инструменты команды: Cursor, Claude Code и Atlassian Rovo
10:44 | Проблемы внедрения ИИ: раскол команды из-за облачных и локальных моделей
12:55 | Как изменились процессы разработки с ИИ за последний год
15:17 | Безопасность и конфиденциальность данных при работе с ИИ
20:23 | Как ИИ меняет собеседования разработчиков
23:30 | Как оценивали внедрение ИИ: KPI и метрики
25:59 | Где ИИ снизил производительность команды
27:10 | Кого стали нанимать чаще после внедрения ИИ: джунов или сеньоров
28:47 | Неудачное внедрение ИИ для системных аналитиков: опыт и результаты
34:24 | Рекомендации по ИИ для системного аналитика: эффективные подходы к подготовке документации
47:12 | Что главное при внедрении ИИ в команду
49:13 | Как постановки задач аналитиков помогают разработчикам работать с ИИ
51:07 | Итоги и рекомендации: как внедрять ИИ в команду

Ведущая:
Екатерина Ананьева,
Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst.

Гости:
Иван Манжетов,
Портфельный менеджер зарубежных проектов, KODE

Почему системного аналитика не зовут на собеседования, даже если у него есть опыт? Что происходит с зарплатами и почему смена компании больше не гарантирует прибавку? Виноват ли в этом ИИ?

Ссылка на статью к эпизоду: https://getanalyst.ru/podcast/analyst-hiring-2026
Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts
VK сообщество: https://vk.com/getanalyst

В этом выпуске обсуждаем рынок труда в IT в 2026 году — в России и других странах. Разбираем, как устроен отбор резюме через ATS, почему сотни откликов могут не приводить к приглашениям и как использовать ИИ-агентов для поиска работы.

Эпизод для системных и бизнес-аналитиков, которые ищут работу, планируют сменить компанию или хотят понять, какие навыки развивать дальше.

P.S. Не смотрите этот выпуск, если вы из будущего, где найм в IT уже наладился, резюме читают, а на отклики отвечают. Просто напишите, какой у вас год. Нам нужно знать, сколько ещё ждать 👀

Тайм-коды к эпизоду:

00:00 | Заставка GetAnalyst
00:18 | Рынок труда в IT: что разбираем и на какие данные опираемся
02:13 | Кризис на рынке найма в IT: что произошло к 2026 году в России и мире
07:49 | Сотрудники со скидкой: обвал зарплат в IT в 2026 и реальные вилки системных аналитиков
14:03 | Junior, Middle или Senior: какие специалисты нужны работодателям
16:08 | Воронка найма: как алгоритмы ATS и ИИ отсеивают резюме и почему HR его не читает
20:44 | ИИ для аналитика: какие навыки ожидают работодатели
23:08 | Собеседования в IT: как ИИ изменит формат отбора
23:55 | Junior системный аналитик: новые требования и зоны ответственности
29:07 | Поиск работы в IT в 2026 году: где искать вакансии и какие сферы растут

Ведущая:
Екатерина Ананьева,
Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst.

Гости:
Юлия Кориш,
Руководитель отдела заботы о студентах 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.