Семейное партнёрство новая конфигурация

Блоги Анна Дубенко (блоги)
1

Раздел 1. Новая конфигурация волонтёрского проекта

Манифест

Мы отрабатываем новый формат руководства - это наша ключевая цель.
Здесь будет новый формат взаимодействия стажера и ИИ-агента.
Ранее было, стажер самостоятельно или с преподавателем проходит “руководство” (ранее курс, решили отойти от понятия курс - т.к. курс конечен, стажер его проходит и часто не переходит к практике, а руководство не имеет завершения, оно практикуется постоянно - практикует его бесконечно развивающийся деятель).

Итак, возможно мы создадим ИИ-агента для создания руководств, которые можно применять для различных Заказчиков.
Руководства будут создаваться с помощью ИИ-ассистенов.

Что делаем:

  1. Создаём ИИ ассистента по тематике:
    Семейной жизни и семейного партнёрства

Для этого:

  1. Связываемся с SPF Анатолия Левенчука (сейчас у меня нет доступа к этой информации).
    и создаём DATA SET

Концепция использования:
Стажёр может зайти и пообщаться с ИИ - Асисстеном по своему запросу.
ИИ - Ассистент даёт ответ по “какому-то” сценарию.

DATA SET - собирать по нескольким направлениям: это наши понятия, методы, системы, рабочие продукты агентов (членов семьи), артефакты (документы) и классификации проблем.

PROMT - описание этой системы.
Данные:
Создать определённый процесс обновления:

  1. Договориться, что есть общий Google File в котором можно зайти и корректировать
  2. Кто-то может добавлять данные в DATA SET
  3. Встречи онлайн по корректному описанию понятий.

Мы создаём Мета модель для нашего минимального MVP
Моя цель - понять процедуру работы.
Вести учёт конфигураций от MVP1, к MVP2, к MVP3 и т.д.

Предложения по изменению процесса работы от Церена
  1. Сосредоточиться на быстром создании MVP — ИИ-ассистент по семейной тематике, который в диалоге помогает выявлять важные объекты внимания при создании систем или в коммуникации с членами семьи. Например, можно выбрать следующие функции:

  • вести связанный диалог по трем ключевым сценариям (выявление проблемы, предложение метода, совет по взаимодействию);

  • выдавать рекомендации на основе базы знаний.

Прототип разворачиваем в OpenAI (или в любом другом), тестируем на реальных кейсах волонтеров.

  1. Разделить датасет на условно:
  • мировоззренческий слой (структурированные знания в формате FPF);
  • набор промптов для ассистента, включая разные ролевые конфигурации.

  1. Собирать знания из понятий, методов, систем и проблем, оформленных через FPF и привязанных к мета-мета-модели. Каждое знание должно иметь описание функций, входов, выходов и связей.

  2. Организовать работу итерациями и инкрементами:

  • еженедельный спринт с планированием, демо и ретро;
  • бэклог, куда все члены команды могут писать свои предложения и идеи, а потом будем их утверждать;
  • управление конфигурацией (постепенно перейдем в Git);
  • релизы каждую неделю (желательно).

Если это принимается, то необходимо кратко описать новый процесс работы, выделить объекты внимания и рабочие продукты, которые будем поддерживать, а также этапы создания MVP (желательно поставить срок).

Как будем выполнять поставленные задачи по изменению процесса работы

Новый процесс работы над MVP:
ИИ-ассистент по семейной тематике

:bullseye: Цель
Быстро создать и протестировать MVP ИИ-ассистента для работы с темой семейного партнёрства, который:

  • ведёт связанный диалог по ключевым сценариям;
  • даёт рекомендации на основе базы знаний;
  • использует системное мышление и FPF-структуру данных.

:magnifying_glass_tilted_left: Объекты внимания
ИИ-ассистент — главный продукт.

  1. DATA SET — структурированная база знаний:
  • Понятия
  • Методы
  • Системы
  • Проблемы
  1. PROMT-модель — сценарии общения и ролевые конфигурации ассистента.
  2. Мета-модель — связка знаний с мета-мета-моделью и FPF-описанием.
  3. MVP-конфигурации — фиксация изменений от версии к версии.

:package: Рабочие продукты

  1. FPF-файлы для каждого элемента базы знаний:
  • Название
  • Функции
  • Входы
  • Выходы
  • Связи
  1. Сценарные PROMTы:
  • Выявление проблемы
  • Предложение метода
  • Совет по взаимодействию
  1. Прототип ассистента в OpenAI или аналоге.
  2. Тестовые кейсы (от волонтёров).
  3. Бэклог идей и функций.
  4. Отчёты по спринтам (план → демо → ретро).

:rocket: Этапы создания MVP

Этап 1 — Подготовка базы (1 неделя)
Сбор и структурирование понятий, методов, систем и проблем (FPF).
Создание стартового PROMT для ассистента.

Этап 2 — Развёртывание прототипа (1 неделя)
Запуск ассистента в OpenAI или другой платформе.
Подключение базовых сценариев.

Этап 3 — Тестирование и улучшение (2 недели)
Прогон кейсов с волонтёрами.
Сбор обратной связи.
Доработка PROMTов и базы знаний.

Этап 4 — Релиз MVP v1 (конец 4-й недели)
Официальное представление первой версии.
Подготовка к MVP v2.

:counterclockwise_arrows_button: Формат работы
Итерации: 1 неделя = планирование → работа → демо → ретро.
Бэклог: общая доска (Google/Notion/Trello), доступ для всех.
Управление конфигурацией: Git или аналог (с 2-го месяца).
Релизы: каждую неделю.
Коммуникация: еженедельный онлайн-созвон (среда 18:00 МСК).

Раздел 2. Объекты внимания

Объект внимания 1: Создание DATA SET

Работа ведётся в Open AI 5 version.

Шаг 1. Ознакомить LLM с новым манифестом: вкладка данного документа “Манифест”.

Шаг 2. Ознакомить LLM с предложением по изменению процесса работы от Церена: одноимённая вкладка “Предложение по изменению процесса работы от Церена".

Шаг 3. Ознакомить LLM с заготовкой Церена “Ключевые элементы взаимодействия с LLM..” в блоге ШСМ.

При применении данных шагов, LLM сформировала документы:

  1. База данных знаний (для сборки Контекста)

  2. Шаблон базы данных в формате JSON

  3. MVP‑ассистента по семейному партнёрству

На основе этих данных, шаблон для DATA SET сформирован.
Можно предоставлять для LLM данные для работы. Задача, предоставить документ (далее раздел “документы”) “читая” который LLM заполняет шаблон по названным выше критериям и создаёт описание понятий, методов, систем, артефактов и проблем и заполняет их в соответствующие вкладки и столбцы (категории) в созданном шаблоне.

Объект внимания 2: Как описывается каждый объект в DATA SET

:pushpin: Протокол описания объектов в DATASET «Семейное партнёрство»

  1. Concepts (ПОНЯТИЯ)
    Каждое понятие описывается как смысловая единица.
    Колонки:
    id — уникальный код (например, C8_1).
    name — название понятия.
    definition — чёткое определение (что это такое).
    purpose — зачем нужно (функция, смысл использования).
    meta_meta — атрибуты, характеристики, индикаторы.
    examples — примеры проявления в жизни.
    relations — связи с другими понятиями, методами, системами.
    status — стадия готовности: draft, draft+filled, approved.
  1. Methods (МЕТОДЫ)
    Метод = практика или способ действий семьи.
    Колонки:
    id — код (например, M9_2).
    name — название метода.
    goal — цель (какую задачу решает).
    inputs — входы (что нужно для запуска метода).
    outputs — выходы (какие результаты или продукты).
    steps — пошаговое описание выполнения.
    roles — кто вовлечён (родители, дети, фасилитатор и т.п.).
    metrics — показатели успешности.
    artifacts — артефакты/документы, которые создаются.
    status — стадия: draft, draft+filled, approved.
  1. Systems (СИСТЕМЫ)
    Система = комплекс взаимосвязанных элементов семьи.
    Колонки:
    id — код (например, S10_1).
    name — название системы.
    purpose — назначение системы.
    boundaries_or_interfaces — границы и интерфейсы (с чем взаимодействует).
    stakeholders — заинтересованные стороны.
    states — возможные состояния системы.
    measures — метрики или критерии оценки.
    artifacts — ключевые артефакты системы.
    status — стадия заполнения.
  1. Problems (ПРОБЛЕМЫ)
    Проблема = системное затруднение или сбой.
    Колонки:
    id — код (например, P11_3).
    title — краткое название проблемы.
    symptom — как проявляется.
    root_causes — корневые причины.
    related_methods — какие методы помогают решать.
    severity — уровень серьёзности (low, medium, high).
    status — статус: open, draft+filled, resolved.
  1. Artifacts (АРТЕФАКТЫ)
    Артефакт = документ, инструмент или материальный объект.
    Колонки:
    id — код (например, A9_1).
    name — название.
    quality_criteria — критерии качества (что делает артефакт полезным).
    update_cycle — как часто обновлять.
  1. CHANGELOG
    Вкладка для истории изменений.
    Колонки:
    version — версия (v1, v2, all, integrated).
    date — дата внесения.
    changes — что добавлено/изменено.

:key: Ключевой принцип

Каждый объект описывается полностью, по всем колонкам, даже если часть информации приходится формулировать «по смыслу» (на основе статьи/контекста). Статус draft+filled показывает, что черновик уже развёрнут, но требует экспертной проверки.

Объект внимания 3: LLM самостоятельно заполняет DATA SET

Как LLM самостоятельно заполняет DATA SET.
LLM работает с датасетом как с системой смысловой фильтрации и структурирования.

  1. Чтение исходного материала:

    • LLM анализирует пост, статью или заметку.
    • Из текста выделяет ключевые смыслы, относящиеся к домену семейного партнёрства.

  2. Определение типа сущности:

    • Если встречается новое определение или идея → это вносится во вкладку concepts.
    • Если описывается техника, практика, алгоритм действия → во вкладку methods.
    • Если речь идёт о структуре, модели, системе взаимодействий → в systems.
    • Если фиксируется трудность, вызов, противоречие → в problems.
    • Если упоминается конкретный объект, инструмент или продукт → в artifacts.

  3. Заполнение по шаблону:

    • Для каждой вкладки LLM использует заранее заданные поля (например, для понятий: название, определение, источник, комментарий, статус).
    • Формулировки могут быть сначала «сырыми» — это заносится в статусе draft.
    • Более проработанные записи получают статус draft+filled.
    • После проверки и согласования запись фиксируется как approved.

  4. Фиксация источника:

    • Каждая запись содержит указание, из какого поста или статьи она была извлечена.
    • В комментарии LLM оставляет цитату или краткий смысл для последующей верификации.

  5. Ведение CHANGELOG:

    • Все изменения и новые записи фиксируются во вкладке CHANGELOG: дата, содержание правки, статус.

  6. Проверка на целостность:

    • LLM отслеживает, чтобы в датасете не возникали дубли.
    • Если сущность встречается в разных контекстах (например, как понятие и как метод), она связывается через комментарии.

  7. Сетка вкладок:

    • На выходе каждый пост или статья распределяется по пяти категориям:
      concepts / methods / systems / problems / artifacts.
    • Это позволяет собрать целостную базу знаний о семейном партнёрстве.
Объект внимания 4: Промт для ИИ-Ассистента 
Ты — ИИ-Ассистент команды, работающей над проектом "СемПарт-Датасет".  
Твоя задача — читать тексты (посты, статьи, материалы) и структурировать их содержание в датасет по семейному партнёрству.  

Правила работы:  
1. Работай только в домене "семейное партнёрство".  
2. Каждый фрагмент текста нужно отнести в одну из категорий:  
   - **concepts** (понятия)  
   - **methods** (методы, практики)  
   - **systems** (системы, модели)  
   - **problems** (проблемы, вызовы)  
   - **artifacts** (артефакты — документы, схемы, продукты, шаблоны)  
3. Заполняй по шаблону вкладки (название, описание/определение, источник, комментарий, статус).  
4. Обязательно указывай источник (номер поста или ссылка).  
5. Присваивай статус:  
   - `draft` — только зафиксировано;  
   - `draft+filled` — подробно оформлено;  
   - `approved` — финально утверждено.  
6. Все изменения фиксируй в CHANGELOG (дата, что добавлено/изменено, статус).  
7. Проверяй, чтобы не появлялись дубли. Если элемент встречается в разных контекстах (например, как понятие и как метод) — связывай через комментарии.  

Главная цель:  
Постепенно собрать целостный датасет знаний по семейному партнёрству, распределяя каждый пост/статью по вкладкам и формируя устойчивую базу для исследований и практики.

Раздел 3. Документы
Документы находятся в Google Doc, папка Data Set.

Таблица: Статьи участников МИМ в блоге ШСМ

Здесь находится список статей из блога ШСМ которые участвуют в создании DATA SET и отмечены статусом прогресса.

Документ: Посты для дата сета

Здесь находится документ со всеми статьями, комментариями, ссылками из блога ШСМ в одном документе, которые читает и обрабатывает LLM.

Таблица: family_partnership_mvp_dataset

Здесь находится “нулевая” версия таблицы в которую будет собираться DATA SET.

Рабочая версия DATA SET: family_partnership_mvp_dataset_filled_all

Здесь находится текущая рабочая версия DATA SET которую собирает LLM (без вмешательства человека). Файл редактирует только LLM на основе данных файла: “Фидбэк для LLM”, а также сам DATA SET и его содержание, обсуждаются на еженедельных встречах (среда 18:00 МСК) команды волонтёров.

Фидбэк для LLM: family_partnership_feedback_template

Здесь находится файл предназначенный для LLM с целью получения отнологически правильной обратной связи от Церена и корректировки DATA SET силами LLM. Файл редактирует только Цереном и обсуждается на еженедельных встречах (среда 18:00 МСК) команды волонтёров.

Командная доска в Trello

Здесь находится командная доска в Trello с бэклогом, задачами и ретроспективой.

Раздел 4. Дополнительная информация
Промпты для составления описания понятий
Унификация в FPF: шайтан-машина для уменьшения коммуникационного налога

1 лайк