​​Досліджую тему використання Claude Code/Codex для data analysis і поки головний висновок такий: AI дуже серйозно трансформує не тільки роботу інженерів, але й аналітиків. Наткнувся на оглядовий розбір архітектури, де всередині Claude Code зібрали AI data analyst, який без Python, SQL і взагалі без коду проходить повний цикл аналізу: формулює питання, досліджує дані, валідовує висновки, генерує графіки і збирає презентацію.Що там особливо цікаво:— вся система — це 15 agents і 12 skills— все зберігається у markdown-файлах— agents роблять роботу— skills задають стандарти якості— вся логіка керується одним CLAUDE.md— кожен feedback покращує всю систему.Але відкритими лишаються дуже практичні речі:— хто валідовує результати— хто будує реальний product/business context— хто пріоритизує, що взагалі варто аналізувати— хто не дає організації потонути в десятках AI-висновків, які звучать переконливо, але нікуди не ведуть :)Нажаль, стаття крім самої ідеї цінності особливо не несе, але якщо вам цікаво — то посилання буде в коментарях :)Якщо хтось бачив в open-source схожі архітектури або детальні покрокові мануали як зібрати таку систему — діліться в коментарях!via @WebAnalyst