Системная аналитика для развития внутреннего девелопер-портала IT-компании

Крупный телеком-холдинг, развивающий внутренний портал-витрину инструментов для инженеров: от плагинов для VS Code до сервисов на базе LLM. Порталом пользуются тысячи разработчиков внутри компании.

Экосистема девелопер-портала быстро растёт: параллельно работает несколько команд, добавляются новые сервисы и ИИ-функции. Клиенту нужен был аналитик, который возьмёт под контроль логику сервисов, унифицирует подходы и обеспечит корректную работу ИИ-функций в рамках единой архитектуры.

Задачи:

• формализовать требования к новым сервисам,
• описать логику взаимодействия пользователей с LLM,
• подготовить документацию для передачи решений между командами,
• выстроить понятный контур интеграций.

Аналитик присоединилась к проекту на этапе, когда ключевые ИИ-сервисы уже существовали, но команде требовалось системное развитие: уточнение логики, расширение сценариев, унификация подходов и полноценная документация для дальнейших доработок и передачи между командами.

Основной фокус — на том, как сервисы используют LLM: какие данные нужны, как формируется ответ, какие ограничения и правила должны соблюдаться внутри общей архитектуры девелопер-портала.

Ниже — примеры задач, в которых аналитик усилил работу команд.

Сервис был уже реализован. Аналитик подготовил полноценную документацию: описал структуру работы плагина, логику взаимодействия с LLM, формат входных/выходных данных, правила обработки рекомендаций. Это позволило формализовать накопленную экспертизу и облегчило дальнейшие доработки плагина другими командами.

Аналитик разработал CJM, проработал логику использования сервиса разработчиками, подготовил архитектурное описание и инструкцию по работе — в том числе видеоинструкцию. Благодаря этому сервис получил понятную пользовательскую и техническую основу, которую можно масштабировать и интегрировать в процессы разработки.

Аналитик определила бизнес-логику генерации плана, набор входных данных, структуру целей и задач, правила подбора материалов. Сейчас аналитик участвует в проработке вариантов интеграции с внутренними HR-модулями совместно с другой командой. Результатом стала готовая демо-версия, на базе которой планируется дальнейшее развитие.

Базовая версия чат-бота была разработана до подключения аналитика. Задачи аналитика включали документирование API, анализ источников знаний в Confluence и структурирование данных для дальнейшей векторизации и улучшения качества поиска. Это обеспечило чат-боту более системную базу знаний и упростило работу дальнейшей разработки.

Работа аналитика помогла команде клиента упорядочить ИИ-сервисы и подготовить их к масштабированию:

• сервисы получили формализованную документацию, понятную любым смежным командам;
• снизилась нагрузка на разработчиков за счёт чётких требований, CJM и описанных бизнес-правил;
• улучшилась управляемость сервисов — теперь их можно безопасно развивать, передавать между командами и расширять новыми ИИ-функциями.

Аналитик продолжает работать в проекте, поддерживая развитие архитектуры и новых сценариев в экосистеме девелопер-портала.

Confluence, Jira, VS Code, Draw.io/Diagrams.net, Swagger