TL;DR

Покажу, как с помощью Roo Code превратить расшифровку интервью в полный пакет документации за 15 минут вместо нескольких часов. С примерами промтов и результатами.

Проблема

Типичная неделя системного аналитика:

  • 🎤 5 часов интервью со стейкхолдерами

  • ⌨️ 10 часов расшифровки и структурирования

  • 📝 8 часов написания документации

  • 📊 3 часа создания диаграмм

  • 🔄 4 часа на правки и синхронизацию

Итого: 30 часов, из которых 25 — рутина.

Решение: Roo Code как AI-ассистент аналитика

Roo Code — AI-powered расширение для VS Code, которое превращает редактор в команду AI-агентов. Изначально для разработчиков, но также подходит аналитикам для автоматизации документации.

Почему Roo Code, а не браузерный ChatGPT:

  • Полный контекст проекта (все файлы в рабочей области)

  • Работа с десятками файлов одновременно прямо в редакторе

  • Три специализированных режима: Code, Architect, Ask

  • Автоматическое планирование и выполнение задач

  • Permission-based подход (вы контролируете каждое изменение)

Live-кейс: система бронирования переговорных

Шаг 0: Установка (2 минуты)

  1. Установите расширение:

    • Откройте VS Code

    • Extensions → поиск "Roo Code"

    • Install

  2. Настройте API ключ:

    • Откройте Roo Code из боковой панели

    • Settings → добавьте API ключ (DeepSeek/OpenAI/OpenRouter). Для openrouter также существуют прокси-сервисы с оплатой российскими картами

    • В этой статье я буду использовать qwen3-coder-flash через openrouter

Шаг 1: Создаём проект и загружаем интервью (1 минута)

  1. Создайте новую папку проекта в VS Code

  2. Создайте файл interview.txt:

Клиент: "Сейчас мы бронируем переговорки через Excel,
это неудобно... Постоянные конфликты, когда два человека
бронируют одну комнату... Хотелось бы видеть какие свободны...
И с Outlook интегрировать... Ещё начальникам приоритет нужен...
А, да, напоминания за час до встречи..."

Шаг 2: Структурируем требования (2 минуты)

Откройте Roo Code и переключитесь в режим Architect (для высокоуровневого планирования)

Отправьте промт:

Проанализируй интервью из файла interview.txt и создай структурированный документ requirements.md со следующей структурой:

1. Stakeholders (роли пользователей)
2. Текущая ситуация (AS-IS)
3. Функциональные требования (по категориям)
4. Нефункциональные требования
5. Ограничения
6. Вопросы для уточнения

Формат: Markdown с четкой иерархией

Roo Code:

  • Прочитает interview.txt

  • Создаст requirements.md

  • Покажет превью изменений

  • Попросит подтверждение

Результат (requirements.md):

## Stakeholders
- **Сотрудники** — основные пользователи (бронирование)
- **Менеджеры** — приоритетное бронирование
- **Администраторы** — управление комнатами

## Функциональные требования

### Бронирование
- Просмотр доступности комнат
- Создание бронирования
- Отмена бронирования
...

⏱️ 2 минуты вместо пары часов

Шаг 3: Генерация User Stories (3 минуты)

В том же чате Roo Code продолжаем:

На основе requirements.md создай файл user-stories.md с User Stories в формате:

**US-XXX:** [Название]
Как [роль]
Я хочу [функция]
Чтобы [выгода]

Критерии приёмки:
- [ ] Критерий 1
- [ ] Критерий 2

Приоритет: Must/Should/Could/Won't
Оценка: S/M/L/XL

Минимум 10 полноценных историй

Результат (фрагмент user-stories.md):

**US-001:** Просмотр доступных переговорных
Как сотрудник
Я хочу видеть список свободных комнат на конкретное время
Чтобы мочь выбрать подходящую для встречи

Критерии приёмки:
- [ ] Фильтр по дате и времени
- [ ] Отображение вместимости комнат
- [ ] Показ оборудования (проектор, доска и т.д.)
- [ ] Обновление данных в реальном времени

Приоритет: Must Have
Оценка: M

Шаг 4: диаграмма процесса (2 минуты)

Создай диаграмму процесса бронирования в Mermaid синтаксисе.
Сохрани в файл booking-process.mmd

Процесс должен включать:
- Запрос доступности
- Выбор комнаты и времени
- Проверка конфликтов
- Создание брони
- Интеграция с календарем
- Уведомления

Результат:

graph TD
    Start([Запрос бронирования]) --> A[Проверка доступности]
    A --> B{Есть свободные?}
    B -->|Нет| C[Уведомление]
    C --> End1([Конец])
    B -->|Да| D[Выбор комнаты]
    D --> E{Конфликт?}
    E -->|Да| D
    E -->|Нет| F[Создание брони]
    F --> G[Отправка в календарь]
    G --> H[Уведомление]
    H --> End2([Успех])

Файл можно сразу открыть в VS Code с Mermaid preview расширением.

Шаг 5: API спецификация (5 минут)

Переключитесь в режим Code (для технической реализации)

Создай OpenAPI 3.0 спецификацию в файле api-spec.yaml для основных endpoints:

1. GET /api/rooms - список комнат
2. GET /api/rooms/{id}/availability - доступность
3. POST /api/bookings - создание бронирования
4. DELETE /api/bookings/{id} - отмена

Для каждого endpoint укажи:
- Все параметры запроса
- Request/Response схемы
- Коды ответов (200, 400, 401, 404, 409)
- Примеры запросов и ответов
- Описание ошибок

Результат (фрагмент api-spec.yaml):

openapi: 3.0.0
info:
  title: Room Booking API
  version: 1.0.0
  description: API для системы бронирования переговорных комнат

paths:
  /api/bookings:
    post:
      summary: Создать бронирование
      description: Создает новое бронирование переговорной комнаты
      requestBody:
        required: true
        content:
          application/json:
            schema:
              type: object
              required:
                - roomId
                - startTime
                - endTime
              properties:
                roomId:
                  type: string
                  example: "room-101"
                startTime:
                  type: string
                  format: date-time
                  example: "2025-11-05T14:00:00Z"
                endTime:
                  type: string
                  format: date-time
                  example: "2025-11-05T15:00:00Z"
      responses:
        '201':
          description: Бронирование успешно создано
          content:
            application/json:
              schema:
                type: object
                properties:
                  id:
                    type: string
                  roomId:
                    type: string
                  status:
                    type: string
        '409':
          description: Конфликт бронирований
          content:
            application/json:
              schema:
                type: object
                properties:
                  error:
                    type: string
                    example: "Room already booked for this time"

И проверить файл импортом в Swagger или Postman.

Шаг 6: Проверка качества (2 минуты)

Переключитесь в режим Ask (для анализа и вопросов)

Проанализируй всю созданную документацию:

1. Все ли User Stories покрыты API endpoints?
2. Есть ли противоречия между документами?
3. Какие сценарии упущены?
4. Какие edge cases не описаны?

Формат ответа: список проблем с приоритетами (HIGH/MEDIUM/LOW)

Результат:

⚠️ HIGH: Не описан сценарий превышения лимита бронирований на пользователя
⚠️ MEDIUM: Отсутствует обработка повторяющихся бронирований
⚠️ MEDIUM: Не определен процесс отмены бронирования за X часов до начала
💡 SUGGESTION: Добавить эндпоинт для истории бронирований пользователя
💡 SUGGESTION: Рассмотреть webhook для уведомлений в реальном времени

Итого: что получили за 15 минут

✅ Структурированные требования (requirements.md)
✅ 10+ User Stories с acceptance criteria (user-stories.md)
✅ диаграмма процесса (booking-process.mmd)
✅ OpenAPI спецификация (api-spec.yaml)
✅ Gap анализ с найденными пропусками
✅ Change Log при изменениях

Традиционный способ: много часов
Roo Code: 15 минут активной работы + несколько томатов на review

Преимущества Roo Code для аналитиков

📁 Работа в привычной среде

  • Все файлы проекта в одном месте (VS Code)

  • Удобный просмотр изменений (встроенный diff)

  • Git интеграция из коробки

🎯 Специализированные режимы

  • Architect Mode — для высокоуровневого проектирования

  • Code Mode — для технических спецификаций

  • Ask Mode — для анализа и вопросов по документам

✅ Контроль и безопасность

  • Каждое изменение требует подтверждения

  • Видите полный diff перед применением

  • Можете откатить любые изменения через Git

🔧 Гибкая настройка

  • Свои промт-шаблоны через .roomodes

  • Кастомные режимы работы

  • Поддержка любых AI моделей (Claude, GPT-4, DeepSeek и др.)

Что НЕ работает

❌ Слишком общие промты

# Плохо
"Создай требования"

# Хорошо
"Создай requirements.md со структурой: 
Stakeholders, AS-IS, Functional requirements (по категориям), 
Non-functional requirements, Constraints, Questions"

❌ Слепое доверие AI AI генерирует черновик, аналитик валидирует. Предметная область остается за вами.

❌ Работа без контекста Загружайте в проект примеры качественных документов — Roo Code будет следовать этому стилю.

Чек-лист качественного промта

✅ Указан режим работы (Architect/Code/Ask)
✅ Указана роль AI ("Ты системный аналитик с 10+ лет опыта")
✅ Четкий контекст (тип системы, индустрия, пользователи)
✅ Желаемая структура документа
✅ Формат вывода (Markdown, YAML, Mermaid)
✅ Ограничения и требования
✅ Имя файла для сохранения
✅ Ссылки на существующие файлы проекта (для соблюдения стиля)

Практические советы

1. Используйте Memory Bank Установите Roo Code Memory Bank для сохранения контекста проекта между сессиями:

  • Создайте projectBrief.md с описанием проекта

  • Сохраняйте ключевые решения в памяти

  • Roo Code будет помнить стандарты и паттерны

2. Правильная последовательность режимов

  • Начинайте с Architect для общего планирования

  • Переходите в Code для детальных спецификаций

  • Используйте Ask для проверки и анализа

3. Итеративный подход Не пытайтесь создать всё за один промт:

  • Шаг 1: "Создай структуру requirements.md"

  • Шаг 2: "Заполни секцию Stakeholders"

  • Шаг 3: "Добавь функциональные требования"

4. Используйте шаблоны Создайте папку templates/ с примерами:

  • template-user-story.md

  • template-api-spec.yaml

  • template-use-case.md

Roo Code автоматически подхватит стиль из шаблонов.

Практика: мастер-класс

В статье для простоты я использовал наивные промты. Но их можно улучшить и получать более точные и проработанные результаты.

На мастер-классе покажу вживую:

  • Полный цикл от интервью до спецификации (60 минут)

  • Улучшенные промты для копирования

  • Соберём BPMN-диаграмму

  • Обработку изменений в реальном времени

  • Настройку Memory Bank для вашего проекта

  • Разбор ваших кейсов

Для кого: Системные аналитики, бизнес-аналитики, product owners

Когда: 26 ноября 2025
Регистрация: [ссылка]

FAQ

Q: Нужно ли знать программирование?
A: Нет. Roo Code работает через естественный язык в удобном интерфейсе VS Code.

Q: Как обеспечить приватность данных клиента?
A: Используйте локальные модели (DeepSeek, Llama) или анонимизируйте данные. Roo Code поддерживает любые OpenAI-совместимые API.

Q: Заменит ли AI аналитика?
A: Нет. AI ускоряет рутину, аналитик остается критически важен для знания предметной области, валидации и принятия решений.

Заключение

Roo Code превращает 70% рутинной работы аналитика в автоматизированный процесс прямо в вашем редакторе.

Не вопрос "заменит ли AI аналитиков".
Вопрос "останутся ли востребованы аналитики, не использующие AI".

На мастер-классе покажу, как стать аналитиком с AI-суперсилами, не выходя из vim VS Code.

💬 Вопросы в комментариях — отвечу всем
🔔 Подписывайтесь на обновления о курсе
🎓 Регистрируйтесь на мастер-класс