Вайб Аналитика: Как быстро получать инсайты с помощью AI
Вайб Аналитика
Мой друг Миша Кирсанов был у нас в гостях на прошлом потоке AI Founder и рассказывал про vibe analytics на примере своего сервиса: ну это когда мы юзаем Cursor/Claude Code для аналитических/датасаентистских задач.
Мне очень зашла мысль, что зачастую код, который пишется для таких задач, имеет короткое время жизни - исследование какой-то проблемы/получение инсайта - и поэтому не так страшно, что он написан грязно навайбкоден.
1) Время до инсайта (time to insight) заметно сократилось: они подключили его по MCP ко всем ключевым базам данных и источникам данных и теперь быстрее получают ответы на свои вопросы. Раньше это занимало недели, сейчас - минуты
2) Правда - в коде: я как-то писал слова Карпатого про Маска, что тот не доверяет просто словам, как та или иная штука работает, а смотрит в суть в код. Поскольку Devin это и кодинг ассистент, то он понимает код, и может сопоставать данные с тем, как это работает. Я думаю, что вы сталкивались с ситуацией, когда инсайты неверно интерпетируется из за особенностей того, как называется и в какие моменты бросаются евенты в коде. Ох, как же часто я на это натыкался
3) MCP - соединив своего AI сатаниста саентиста по MCP к базам данных, они смогли реализовать агрегацию и сопоставление данных из разных источников, чтобы получать более качественнные инсайты. Знаете, да, первое правило аналитика? Перепроверить метрики данными из другого источника (в том числе из-за вышеупомянутых особенностей регистрации и учета данных, подсчета метрик)
В аттаче ДО и ПОСЛЕ + скриншоты реальных сценариев запросов/ответов с AI аналитиком.
В общем, вы знаете что делать, тем более я об этом уже писал :)
P.S. Мы, кстати, тоже в рамках proof of concept сделали такого, даже 2х: зовут их GAlina (берет данные из Google Analytics - в исполнении нашего фротенд гуру Даниила) и Peggy (в исполнении нашего бекенд гуру Саши). В аттаче пара скринов об их возможностях
Подписывайтесь на Telegram EDU.