Вопросы, обновления, обсуждение — в Телеграм-канале t.me/platform_ainalyst.
AIналитик (AInalyst) — это AI-ассистент, который работает рядом с вами как опытный коллега-аналитик. Он знает методологию BABOK v3, умеет вести интервью, строить карты стейкхолдеров, трассировать требования и оформлять артефакты. Вы описываете задачу своими словами — AIналитик предлагает следующий шаг, задаёт уточняющие вопросы и делает работу.
⚠️ Важно: Проект находится в стадии Public Beta. Мы активно тестируем логику работы с BABOK в реальных проектах.
В основе платформы — большая языковая модель Claude от Anthropic. Уровнем выше — Claude Code, AI-агент, который не просто отвечает, а действует: читает файлы, запускает инструменты, ведёт вас по процессу. И ещё уровнем выше — набор из 21 скилла и 22 MCP-серверов со 111 инструментами, которые покрывают все задачи глав 3, 4, 5, 6 и 7 BABOK.
Каждый скилл написан по строгой спецификации и содержит YAML-заголовок с триггерами — смысловыми паттернами, которые описывают когда именно этот скилл должен сработать. Когда бизнес-аналитик пишет что-то в чат, AIналитик анализирует запрос, сопоставляет его с триггерами, активирует нужный скилл — и тот вызывает соответствующие инструменты из MCP-серверов. Бизнес-аналитик не знает что именно произошло под капотом. Ему это и не нужно: он видит результат.
Снижение когнитивной нагрузки. Проект может идти месяцами — стейкхолдеры, решения, требования, история изменений. Удержать всё в голове невозможно. AIналитик фиксирует каждый шаг в структурированных артефактах. В любой момент можно спросить «что сейчас открыто по согласованиям» или «почему было принято это решение» — и получить ответ немедленно.
Методологическая страховка. BABOK — это 500 страниц структурированной экспертизы. AIналитик встроил её в процесс: не даёт пропустить важный шаг, предупреждает о рисках и подсказывает следующее действие. BA, который плохо ориентируется в методологии, работает с платформой так же уверенно, как опытный специалист.
Опытный бизнес-аналитик получает инструмент, который снимает рутину: структурирует транскрипты, строит матрицы трассировки, генерирует коммуникационные пакеты для разных аудиторий — и освобождает время для анализа, интерпретации и принятия решений.
Начинающий BA получает надёжного проводника. Платформа не осуждает за незнание BABOK — она помогает сделать правильно: задаёт нужные вопросы, объясняет почему формулировка не прошла валидацию, показывает как должно выглядеть хорошее требование.
Продакт- или проджект-менеджер без выделенного BA получает возможность работать по профессиональной методологии, не изучая её специально. Платформа адаптирует язык под собеседника и берёт на себя роль методолога.
Стартап или небольшая команда без бюджета на штатного аналитика получают структурированную среду для работы с требованиями с первого дня — вместо хаоса в Notion и мессенджерах.
Платформа охватывает широкий спектр задач бизнес-анализа — от подготовки к интервью и приоритизации требований до стратегического анализа и подготовки рекомендаций для руководства. Вот несколько примеров того, как это работает на практике.
Для кого: Бизнес-аналитики на активных проектах Боль: Change Request «звучит просто» — но за ним тянется половина артефактов проекта
BA получает от коммерческого директора запрос: добавить расчёт CO₂-эмиссии для маршрутов в реальном времени. Звучит несложно. Бизнес-аналитик открывает AIналитик:
«Открой Change Request: коммерческий директор просит добавить расчёт CO₂-эмиссии в реальном времени.»
AIналитик запускает BFS-обход графа трассировки и за секунды находит 11 затронутых артефактов — включая конфликт с NFR-003 (время отклика API). Выдаёт оценку: принять с условием, убрать требование «реального времени». Готовит аргументы для встречи с директором.
BA приходит не с отказом, а с данными и альтернативой. CR принят в варианте, который не создаёт технического долга. И никто не «забыл» про три тест-кейса и архитектурное решение по кэшированию.
Для кого: Бизнес-аналитики на проектах с конкурирующими требованиями Боль: Приоритизация делается «по ощущениям» — без защищаемого результата
BA одновременно ведёт три проекта с разными контекстами. AIналитик подбирает метод под каждый:
- HR-инструмент, дедлайн через две недели → MoSCoW за 20 минут. Быстро, понятно стейкхолдерам.
- Agile-команда, 60 требований в backlog → WSJF с числовым score у каждого требования, готовый к загрузке в Jira.
- Воркшоп с тремя нетехническими директорами → Impact/Effort Matrix. Наглядно, без формул, вовлекает всех участников.
В третьем случае AIналитик обнаруживает dependency violation прямо на воркшопе, пока директора ещё в комнате — а не на планировании спринта, когда менять что-либо уже болезненно.
Для кого: Junior BA, тимлиды, руководители практики бизнес-анализа Боль: Требования уходят в разработку «сырыми» — и проблемы формулировок вскрываются уже в тестировании
Бизнес-аналитик написал 40 требований к модулю кредитной оценки, несколько раз перечитал, остался доволен. Перед передачей в разработку прогоняет через AIналитик:
«Проверь качество требований по модулю кредитной оценки. Все 40 штук, файл requirements_credit_v3.md.»
AIналитик проверяет по 9 характеристикам BABOK: из 40 требований — 29 корректных, 11 с замечаниями. Находит 6 случаев ambiguity, 3 неатомарных требования, 2 требования без критериев приёмки. По каждому случаю показывает как переформулировать — с объяснением почему исходная версия не работает.
11 проблем найдены за минуты до передачи, а не после. И для Junior BA это не просто исправление документа — это обучение на реальном материале: после десяти таких сессий качество требований меняется на уровне привычки.
Больше вариантов вы сможете узнать, ознакомившись с файлом use-cases.md.
Перед установкой убедитесь, что на компьютере есть:
- Python 3.10 или новее — если не уверены, проверьте командой
python --versionв терминале - VS Code — скачать на code.visualstudio.com
- Учётная запись Anthropic — план Pro или выше, можно оформить на claude.ai
Скачайте проект и установите зависимости:
git clone https://github.com/chaussky/ainalyst.git
cd ainalyst
pip install -r requirements.txtЕсли у вас есть доступ к Confluence, настройте подключение:
cp .env.example .envОткройте .env в любом редакторе и вставьте URL вашего Confluence, логин и API-токен. Как получить токен — написано прямо в .env.example в комментариях.
Работать с AIналитик (AInalyst) удобнее всего через VS Code — чат с Claude открывается прямо в редакторе, рядом с файлами проекта.
Шаг 1. Установите расширение Claude Code.
Откройте VS Code, перейдите во вкладку Extensions (Ctrl+Shift+X), найдите Claude Code и нажмите Install. После установки VS Code попросит войти в Anthropic-аккаунт — следуйте инструкциям на экране.
Шаг 2. Откройте папку проекта.
File → Open Folder → выберите папку ainalyst. Это важно: Claude Code должен видеть корень проекта, иначе он не подхватит настройки.
Шаг 3. Запустите Claude Code.
Нажмите Ctrl+Shift+P, введите Claude Code: Open и нажмите Enter. Справа откроется панель чата.
Шаг 4. Начните работу.
Просто напишите, что нужно сделать, например:
«Начинаем новый проект. Заказчик — ООО "Ромашка", нужно автоматизировать процесс согласования договоров.»
Claude спросит уточняющие вопросы и сам предложит с чего начать.
AIналитик (AInalyst) устроен так, что в каждый момент загружены только инструменты нужной главы BABOK. Это сделано намеренно: если загрузить всё сразу, Claude тратит много «памяти» на инструменты, которые сейчас не нужны, и работает хуже.
В начале нового проекта активна фаза planning — инструменты Главы 3. AIналитик сам подскажет когда пора переключаться.
Переключение делается через встроенный терминал VS Code (Ctrl+`):
python phase.py elicitationПосле этого AIналитик попросит вас ввести /restart — это нужно чтобы он перезагрузился с новыми инструментами. Вся история разговора при этом сохраняется.
Вот все доступные фазы:
| Фаза | Глава BABOK | Когда использовать |
|---|---|---|
planning |
Гл. 3 | Новый проект, план BA, карта стейкхолдеров |
elicitation |
Гл. 4 | Интервью, воркшопы, протоколы встреч |
lifecycle |
Гл. 5 | Трассировка, приоритизация, CR, утверждение |
analysis |
Гл. 6 | Анализ as-is / to-be, GAP, риски, стратегия |
design |
Гл. 7 | Спецификация, верификация, валидация, дизайн |
full |
Все | Только если нужны инструменты из разных глав |
Посмотреть, какая фаза активна прямо сейчас:
python phase.pyПоложите любой входной файл в папку inputs/ и скажите AIналитику:
«Обработай материал. Файл: inputs/ivanov_21mar.txt»
AIналитик прочитает файл, извлечёт требования, риски и открытые вопросы, и сохранит результат как артефакт. Подходят любые типы источников: транскрипты интервью и воркшопов, бизнес-правила, регламенты, технические спецификации. Поддерживаются форматы .txt, .md, .pdf и .docx.
Все артефакты, которые создаёт AIналитик в процессе работы, сохраняются в папке governance_plans/reports/ в формате Markdown. Это официальные документы проекта — планы BA, карты стейкхолдеров, протоколы интервью, спецификации требований.
Самый удобный способ передать их команде — опубликовать прямо в Confluence. AIналитик (AInalyst) умеет это делать сам: достаточно сказать ему «опубликуй этот артефакт в Confluence» — и документ появится на нужной странице вашего пространства. Интеграция с Confluence активна всегда, в любой фазе — просто заполните .env файл с вашими данными.
Если Confluence у вас нет — отправьте .md файл из reports/ коллеге напрямую или откройте его в VS Code и скопируйте содержимое куда удобно.
В папке governance_plans/data/ хранятся внутренние данные в формате JSON — это «память» системы между сессиями: граф требований, данные приоритизации, результаты оценок. Редактировать их вручную не нужно.
По умолчанию все артефакты сохраняются в формате Markdown — это удобно для работы внутри проекта и хранения в git. Для передачи стейкхолдеру в виде готового файла есть отдельная утилита:
# Один файл
python export_pdf.py <имя файла>
# Все отчёты сразу
python export_pdf.py --all
# Все отчёты, перезаписать существующие PDF
python export_pdf.py --all --forcePDF появятся рядом с .md файлами в папке governance_plans/reports/. В git они не попадают — только локально.
При первом использовании убедитесь что установлена библиотека: pip install reportlab
Если Claude отвечает странно или не видит нужных инструментов — скорее всего активна не та фаза. Проверьте:
python phase.pyИ переключитесь на нужную. После /restart всё встанет на место.
Платформа берёт на себя методологию, выбор инструментов и формирование артефактов. За бизнес-аналитиком остаётся несколько простых, но важных вещей.
Управление фазами. Следите за тем, какая фаза сейчас активна, и переключайте её по мере продвижения проекта. Это можно сделать вручную в терминале (python phase.py <фаза>) или просто попросить AIналитика — он сам выполнит команду.
Общение с AIналитиком. Формулируйте задачи в свободной форме в чате: описывайте контекст, задавайте вопросы, уточняйте детали. Не нужно знать названия инструментов или команды — достаточно объяснить что нужно сделать.
Ответы на уточняющие вопросы. AIналитик будет задавать встречные вопросы в ключевые моменты — когда нужно выбрать методологию, расставить приоритеты или подтвердить решение. Отвечайте на них: от качества ваших ответов зависит качество результата.
Входные материалы. Кладите все рабочие документы — транскрипты интервью, регламенты, бизнес-правила, спецификации — в папку inputs/ перед обработкой.
Результаты. Готовые артефакты забирайте из папки governance_plans/reports/. Там хранятся все официальные документы проекта: планы, реестры, протоколы, спецификации.
Принятие решений. AIналитик даёт рекомендации, предупреждает о рисках и предлагает варианты — но финальное решение всегда за вами. Платформа помогает принять хорошее решение, но не принимает его вместо аналитика.
Запустить тесты:
pip install -r requirements-dev.txt
pytest tests/Структура проекта описана в CLAUDE.md — там же инструкция для Claude по работе с платформой.
Документация проекта:
docs/user-guide/— пользовательское руководство по всем главам BABOKdocs/use-cases/use-cases.md— реальные сценарии использования платформыdocs/developer-guide/developer-guide.md— техническая архитектура, устройство MCP-серверов, скиллов и хуков
Мы рады вкладу сообщества! Прежде чем отправить pull request, пожалуйста:
- Ознакомьтесь с CLA.md — Contributor License Agreement. Отправляя PR, вы автоматически принимаете его условия.
- Убедитесь что все тесты проходят:
pytest tests/ - Если добавляете новый MCP-сервер или скилл — добавьте соответствующие тесты в
tests/. - Для крупных изменений рекомендуем сначала открыть Issue и обсудить подход.
По вопросам сотрудничества, коммерческой разработки и кастомных интеграций — пишите на chaussky@gmail.com.
Copyright (c) 2026 Anatoly Chaussky
AI Платформа AIналитик (AI-powered Platform AInalyst) распространяется под лицензией GNU AGPL v3.
Бесплатно для:
- Бизнес-аналитиков, использующих платформу локально для своей работы
- Компаний, развёртывающих платформу внутри своего контура для собственных аналитиков
Коммерческая лицензия требуется для:
- Создания SaaS-сервисов на базе платформы
- Встраивания кода в коммерческие продукты с закрытым исходным кодом
- Разработки платных графических интерфейсов поверх платформы
- Корпоративных соглашений с гарантиями и поддержкой
Подробности — в файле COMMERCIAL_LICENSE.md.
История изменений — в файле CHANGELOG.md.
По вопросам коммерческого лицензирования, кастомной разработки (дополнительные MCP-серверы) или развёртывания в закрытом контуре с локальными моделями:
Анатолий Чаусский / Anatoly Chaussky
Email: chaussky@gmail.com
Присоединяйтесь к Телеграм-каналу проекта — там анонсы обновлений, советы по использованию, разбор реальных кейсов и обсуждение с другими пользователями: