Скоро! Продвинутый системный аналитик [Андрей Царев]

[EGround]

Складчина: Продвинутый системный аналитик [Андрей Царев]​

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.

Спойлер: Часто задаваемые вопросы 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.

Материал «Продвинутый системный аналитик [Андрей Царев]», возможно, скоро появится на EGROUND.
Воспользуйтесь поиском, может быть, он уже опубликован.