Eugene K - the BA🇺🇦

Як імплементувати Кано модель? 🔍 - Визначити список функцій, що цікавлять (наприклад, сесія пріоритезації чи планування обсягу продукту). - Знайти представників кінцевих користувачів. - Зібрати інформацію щодо кожної фічі через функційні та дисфункційні питання: - функційні звучать як "яка моя думка стосовно продукту, якщо у ньому буде функція X?" - дисфункційні звучать як "яка моя думка стосовно продукту, якщо у ньому не буде функції X?" - така собі психологічна вправа, яка глибше дозволяє проаналізувати відношення людини до фічі - можна проводити як воркшопом, так і опитувальником (звісно, обидва варіанти треба ретельно підготувати) - Виходячи з відповідей, розмежувати функції/фічі за вищезгаданими категоріями. - по суті, у яку більше разів категорію помістили стейкхолдери своїми відповідями та і є фінальною - але на практиці буває одночасно кілька категорій перемагають, буває - Можна сказати, що пріоритети будуть відповідати категоріям: - Must-have та Performance матимуть найвищий пріоритет, - Indifferent – нижчий, - Reverse - двічі подумати, ніж імплементувати взагалі (наприклад, має бути дуже велика бізнес-цінність у якості аргументів), - максимально уникати або спробувати зменшити негативне враження від фічі - Questionable – фічі потребують додаткового вивчення, можливо користувачі не зрозуміли/неоднозначно сприймають таку функцію.Радий і натхненний був поділитися брифом по цій техніці.🙌Детальніше можна почитати у такій статті 📖Або піти на курс від Soft Serve і там попрактикувати 🎓Або влаштуватися у Geniusee і розвиватися разом 💜#techniques

Основа цієї системи - це інтеграції, а сама система по цим інтеграціям вже просто обмінюється запитами. Тому я почав з добування способів аутентифікації через API.Підключитися до API Telegram взагалі не було проблем, буквально 5-10 хвилин і я мав свою пару ключів (публічний/приватний). https://my.telegram.org/appsЗ Open AI - теж швидко дістав ключ, бо я вже підключав і використовував кілька інших в роботі, навіть в одному проєкті для тестів, тому створити ще один було взагалі нескладно. Посилання: https://platform.openai.com/settings/organization/api-keysAPI Binance - тут найбільша проблема була підключити саме. тестовий акаунт (щоб не ризикувати реальним балансом), тому треба було трошки розібратися. Причому ключ у них створювався прямо в торговому UI, лінк: https://testnet.binancefuture.com/en/futures/BTCUSDTНу, і основне - розробка, точніше співпраця з ChatGPT.1. Взагалі все почалося спонтанно, голосовим повідомленням, цитую: "Привіт! Я хочу створити якусь цікаву штуку з кодом. Я хочу брати Summary або вилучати якийсь текст з телеграм-каналів і закидувати його в GPT-апі і потім виводити кудись далі. Доступні мови для мене програмування, тільки Python, але я дуже-дуже новачок в цьому. Ну, ще трошки знаю апі.” - тобто в цілому у такому форматі для початку нам вистачало, ніякого "промпт-інжинірингу"2. Спочатку я, під керівництвом ШІ встановлював необхідні бібліотеки типу "pip install telethon openai python-dotenv" у Терміналі, у мене вже була встановлена PyCharm, то ж я просив його підказувати що робити далі в рамках цієї системи для розробки на Python3. Потім - код, код, код. Спочатку GPT просто давав мені шматки коду, але потім наважився показати мені свій інструмент Canvas, який заміняє середовище розробки і дозволяє все запускати там. Але, я проігнорував це, переважно через те, що ChatGPT етично відмовляв брати мої приватні ключі від API (хоча мені було не шкода, а моя система їх мала знати). Робота з кодом - це просто cmd+C, cmd+V і запуск.4. Промпт-інжиніринг - про нього розкажу у наступному пості.#AI #techSkills #experience