R1.1:Tasks2 - Задание: Обсудить систему с ИИ из руководства R1. (v.2)

Загрузите последнюю версию FPF в LLM по вашему выбору (используйте VPN и зарегистрируйтесь на зарубежный e-mail при необходимости). Дайте команду "В приложении находится спецификация First Principles Framework (FPF). Отвечай на все вопросы с опорой на эту версию FPF".

Это 2я итерация выполнения данного задания. Тут все прошло штатно - полез на форум, нашел свое сообщение с заданием про систему, скопировал его в буфер.

предварительно в чате с LLM запросил отвечать как инженеру-менеджеру с опорой на fpf. Прогрел ее. провел предварительную подготовку к основной работе и настроил внимание LLM.


Теперь расскажите LLM (загрузите файл или включите текст в промпт) как вы выделяете систему, используя подготовленную вами и опубликованную “нулевую” версию описания в R1.1:Tasks1. Дайте команду “Объясни мне как инженер-менеджер, правильно ли моё описание” или “Покритикуй мои рассуждения на языке инженера-менеджера” .

остановился на варианте с объяснением. приложил свой текст про систему.


Оцените ответ LLM. Вы согласны с её критикой или нет? Объясните, почему, не ограничиваясь коротким ответом “согласен, нравится” или “не нравится, вообще не то”. Если вы не понимаете, о чём пишет вам LLM с FPF, попросите разъяснить непонятные концепты/понятия на языке инженера-менеджера, который только начинает осваивать фреймворк (инженер-менеджер новичок). Попробуйте дать команду: “Найди нужный паттерн FPF, который поможет ответить на вопрос правильно, и отвечай с учётом этого паттерна”. Вы можете попросить LLM разъяснить вам содержание этого паттерна с примерами.

LLM-ка провела разбор моего описания системы. она не сильно критиковала описание, но предложила подвергнуть его **структурной огранке**.

Предложила пройтись по следующим вопросам:

  1. Разделение контекстов (Context Crossing).
  2. Композиция Холона (Composite Holon).
  3. Ролевая модель (Roles).
  4. Среда (Shared Medium).

после чего она начала выходить на траекторию формирования набора артефактов, которые по ее мнению могут потребоваться в ближайшее время.

Это я уже наблюдаю постоянно на каждом своем проекте, который обрабатываю с использованием LLM.