FPF добавляется к LLM как усилитель инженерного начала, это не конкретный “набор приёмов/эвристик”. Поэтому нельзя рассказать, “что было решено при помощи FPF” – если это про фундаментальное мышление, то “что вы сделали при помощи мышления”? Даже про разделы математики так можно говорить: что вы будете делать при помощи линейной алгебры. Но что вы будете говорить о “как вы применяете идею натуральных чисел, насколько выгодно её использовать, покажите примеры, стоит ли в это погружаться”? Это напоминает, как поначалу обсуждали “какие задачи решает ChatGPT, Gemini, Claude? Стоит ли ими пользоваться в моём проекте?”. FPF ведь просто делает общение с этими чатами более инженерным, рациональным, но точно так же не поддаётся точному определению “зачем вам LLM”, в данном случае “зачем вам LLM+FPF”.
Конечно, можно сказать LLM+FPF “проверь вот этот рабочий текст” – и получить более осмысленный набор ошибок, чем от vanilla LLM, но вопрос в том, сочтёте ли вы эти результаты полезными, признаете ли найденные ошибки ошибками, а также в том, будете ли вы исправлять текст по итогам проверки (а если писали не вы – будете ли вы отправлять итоги проверки авторам). FPF не гарантирует правильный ответ, это невозможно: он снижает вероятность и стоимость ошибок, делая их видимыми и исправимыми. И, конечно, не заменяет ни собственного мышления, ни спасает при полном незнании целевой предметной области.
Но в FPF есть и мощные процедуры творчества, например, FPF может подбирать имена для новых понятий (в МИМ термин “резидентура” подобрал как раз FPF, для этого надо попросить “выдать name card по F.18” – нетрудно запомнить. Можно даже попросить сделать шутку (lytdybr: ailev — ЖЖ, мне после этого в чате пришлось писать “горшочек, не вари!”, ибо машинка-то работает!). Ну, или при старте небольшого (или даже большого) проекта расписать P2W из E.TGA – но для этого хорошо бы уже понимать, что это за такие заклинания. Примеры работы этого заклинания: Промпт "распиши P2W из E.TGA в FPF для моей ситуации: <текст ситуации>": ailev — ЖЖ, там дан пример работы для ситуаций “У нас распределённая система микросервисов, надо автоматически масштабировать реплики под нагрузку, не перегружая базу и не плодя лишние ресурсы”, “Система поддержки принятия решений подбирает схему дозирования для пациента (например, антибиотик или антикоагулянт), учитывая множество факторов и ограничений”. Это просто абстрактные примеры, много от них ждать нельзя, но общую идею можно понять: нельзя считать, что есть какой-то “набор задач, для которых FPF особенно хорош”. FPF измеряется не по умению расправиться с какими-то видами задач, а по качеству рассуждений и переводу результатов рассуждений во что-то письменное (форматы “мышления письмом”, в FPF их предлагается много – разные карточки с заполняемыми полями для документирования промежуточных и конечных результатов мышления).
Трудность тут и в том, что FPF – “операционная система мышления”, как он о себе заявляет, и заведомо не методология управления, не онтология, не набор нотаций для моделирования, не энциклопедия, не набор промптом. Когда использование FPF окупается? Постановка вопроса странная, вроде: “когда более сильное, инженерное мышление окупается?”. У кого-то задачи рутинные, с таким можно не обращаться ни к FPF+LLM, ни к LLM (если, конечно, вам не потребуется их резко масштабировать, или автоматизировать, или передать кому-то ещё так, чтобы обеспечить проверяемость и воспроизводимость).
Это повторяет ситуацию с нашими резидентурами по рабочему развитию: нельзя сказать, что “меня научили выполнению вот таких-то задач”. Нет, это постановка вопроса, как в кулинарном техникуме: “как готовить салат оливье”. FPF продукт для совершенно другого: хорош, когда вы ещё даже не знаете, что именно вы будете готовить – и он даст совет и проверит вашу работу ровно в таких условиях максимальной неопределённости.
Я регулярно пишу примеры использования FPF, но нет специальных каких-то постов про “как использовать FPF в целом”, это не случайно. Даже вот этот пост по большому счёту не является “инструкцией по целевому использованию”. У меня было два семинара по FPF, в них доступны слайды (суммарно — небольшая книжечка) и видео, где рассказывается про FPF то, что не успело стать текстами, там тоже есть примеры прикладного использования – всего там около 10 часов рассказа, это очень немало!
Обычно про варианты использования FPF я пишу у себя в блоге. Так, я написал в ночь на 31 декабря 2025 “просим LLM+FPF пересказать статью как стандарт для действия, а не результат исследования”, это подраздел в посте “Evolvability нейросети: как решить конфликт интересов нейросети как саморазработчика-самоархитектора”, Evolvability нейросети: как решить конфликт интересов нейросети как саморазработчика-самоархитектора: ailev — ЖЖ. Да, в заголовке не написано, что “это пример работы FPF”, а кроме FPF обсуждается ещё и много чего другого. В lytdybr (это латинскими буквами “дневник”) в ночь на 29 декабря 2025 я писал, что в последнюю неделю в чатах моих двух семинаров делятся тем, как используется FPF – хорошо используется, я доволен! И вытаскивал один утренний коммент из этого чата, от Петра Леонтьева (чат закрытый, поэтому ссылку туда не дал):
Изрядно всё же помогает такой фреймворк:В одном из наших чатов я привёл пример абсолютно рабочего короткого промпта по задаче одного из наших инженеров-менеджеров (и результат был использован в довольно большом проекте в крупной международной компании): “В файле у тебя спецификация FPF, а на картинке - архитектура IT в рамках стандарта IT4IT. Откомментируй эту архитектуру с учётом FPF, но не используй специфических понятий FPF, говори на языке IT-менеджера, которому поручили архитектурное review этой картинки”. Review получилось отличным, я бы с такой скоростью сам не смог.
1) Гружу в ChatGPT FPF в качестве общего контекста раздела.
2) Гружу в ChatGPT в чат по теме, свои заметки по области знания, которые вёл пока проходил ещё учебники.
3) Прошу составить граф трансдукции для работ по проекту в этой области
4) Подгружаю контекст текущего проекта, тоже в виде, который получился в моём экзокортексе, тоже с опорой на метамодели из курсов/практик
5) Задаю задачу, которая передо мной стоит. И предлагаю задать мне вопросы по теме.
6) Отвечаю на вопросы.
7) Получаю годный рабочий документ, который можно допиливать.
В тексте (Границы в эпоху LLM: распаковка контрактов сигнатур и прочих интерфейсов для машин и людей: ailev — ЖЖ) я приводил пример “смысловой распаковки” понятий из инженерии и менеджмента (скажем, распаковку фраз “гарантирует p95 latency < 200 ms”, “эта посадка обеспечивает соосность”, “Проект согласован”. Скажем, “гарантирует p95 latency < 200 ms” и распаковываем на четыре части: какая использована метрика, что в этой метрике допустимое значение, что там оказывается обязательством и что считается доказательством выполнения обязательства.
Вот тут писал про использование FPF для дистиллирования в другой продукт, Quint Code (First and Second Principles Framework: выплачиваем архитектурный долг, но сначала разгоняем RAG: ailev — ЖЖ), и у этого дистиллята на момент написания этого поста уже больше тысячи звёзд в GitHub, но текст заголовка моего поста тоже не “как использовать FPF”. Там же приводил пример ещё одного проекта, где был использован FPF – GitHub - venikman/ACP-inspector: A holon‑centric, model‑based protocol conformance harness that acts as a passive proxy between ACP clients and agents., и у FPF вообще сейчас 29 форков. Всё это очень разные применения. Примеры использования не отобраны в отдельный текст, вы же не отбираете в отдельный текст “как я использовал голову в рабочих проектах. Например, я в неё ел”.
Был ещё 9 декабря большой пост “Зачем к LLM надо добавлять FPF” – Зачем к LLM надо добавлять FPF: ailev — ЖЖ, там был пример онтологической проверки текста (был проверен текст самого поста). Конечно, в самом FPF “зачем FPF” тоже есть (в предисловии, в readme в GitHub - GitHub - ailev/FPF: First Principle Framework), но за примерами там надо идти в каждый паттерн, там по норме в каждом паттерне есть tell-show-shoe, то есть какая-то идея обязательно не просто проговаривается, но и даётся пример с системами и эпистемами.
С обсуждением FPF как с обсуждением пряностей: трудно найти примеры “только использования пряности”, её же добавляют куда-то, чтобы получить совсем другой вкус, нежели без пряностей. Хи-хи, spice must flow, тот самый случай. В кулинарных рецептах везде “посолить-поперчить по вкусу”, а про саму соль-перец говорится только, что “будет вкуснее”. При этом кулинарная метафора с “посолить-поперчить” тут очень ограничена, ибо FPF лучше вообще сравнивать с кухней мыслительной работы – хорошо оборудованная кухня выдаёт самое разное, необязательно только “посоленное-поперчённое”, так что нельзя сказать, что “это кухня для каш” или “это кухня для первых блюд”, нет, FPF разворачивает на базе FPF универсальную мыслительную кухню.
Как выглядит “посолить” вы и сами знаете, как готовить на профессиональной кухне – можете догадываться. А что с FPF? В случае FPF вы подгружаете спецификацию как файл (берёте свежую в GitHub - ailev/FPF: First Principle Framework, там частые обновления) в ваш любимый чат с LLM (FPF вполне работает с RAG, не надо думать о том, чтобы поместить его весь в контекст) и просите учитывать эту спецификацию при ответах, обычно добавляя “говори на понятном инженерам языке, не используй термины FPF”. Если и инженерный язык непонятен, можно попросить рассказывать на менеджерском языке. Точность по мере движения к менеджерскому (а то и гуманитарному, а то и “как школьнику”) языку будет падать, понятность расти. И, конечно, не spice must flow, а evidence must flow или meaning stays local, или подберите что-нибудь хлёсткое себе по вкусу (мы пробовали как-то запускать “поговорки МИМ”, но они как-то не стали популярными. А вот мантры как повторящиеся паттерны рассуждений – они стали популярными. Возможно, для FPF надо вместо таких “поговорок” тоже сделать “мантры”, чтобы повторять их при использовании).
Чтобы происходящее при подключении FPF и польза от него стали понятны, а не всё свелось к “10 лучшим промптам” как эвристикам для ровно десяти случаев, надо освоить мыслительную работу по руководствам программы рабочего развития МИМ (это потребует чуть больше года в 10 резидентурах по 6 недель каждая по паре часов в рабочий день, тем самым примерно 600 часов, Рабочее развитие | Мастерская инженеров-менеджеров). Это освоение поварского искусства на чуть более простой кухне. Но содержание руководств и содержание FPF пересекаются на 80%, так что овчинка стоит выделки. Когда вы получите в руки более навороченный FPF, вы не будете задавать вопросы вроде “а зачем тут мясорубка”, а также сможете осознать, что “кондитерский мешочек должен быть! надо поискать тут по шкафам”. Конечно, если метафору растягивать, то сразу всё сложнее: тут вам не просто кухня, а по кухне ещё и бегает бригада поваров, у которой вы шеф-повар, а на стене висит толстенный список правил, по которым идёт готовка (чтобы вы случайно не приготовили щи из гнилой капусты вместо щей из кислой капусты, или не начали вдруг мешать гречку с шоколадом – эта идея приходит в голову первой, но лучше пусть не приходит). Конечно, это можно смягчить, чтобы не отпугивало (вставьте сами ступеньки на пару часов, на 60 часов):
– три минуты нужно, чтобы освоить ответы на предзаданные вопросы (скажем, запомнить, “можно попросить сделать архитектурное решение из статьи в arxiv”, “эта штука генерирует имена к непонятным объектам” – и выучить фразу, которая это делает). По три минуты на каждую ссылку, которую я привёл в этом посте, примеры есть!
– 10 часов, чтобы разобраться с FPF как таковым, “оценить масштаб бедствия”. Вот мои семинары как раз для такого, там половина была вообще “новенькие с улицы”, и опрос показал, что им было и интересно, и полезно (но трудно!). И там ещё больше примеров.
– и уже потом 600 часов полной программы, но и тут польза будет нарастать каждые следующие 60 часов в цепочке из 10 резидентур, уж так эта программа устроена.
– если хотите стать мастером и менять сам FPF, то вспоминаем про неизбежные “10000 часов для получения мастерства” (хотя я сам считаю, что тут можно и меньше).
Конечно, это я всё писал сам. Если вам очень длинно, или не нравится эссе, а вы любите стену буллетов (“структурированное изложение”), или считаете, что это “голимый маркетинг”, то вы можете отдать этот текст вашей любимой LLM и попросить его оформить так, как вам удобней. Но это уже можно и без меня.
