✅ Комментарии и вопросы по практикуму под этим постом.

Так обсуждение сохранится после встречи, и наставникам будет удобнее отвечать по ходу и после эфира. Zoom используем для просмотра и участия в семинаре.

❗️Важный технический момент: Telegram-бот защиты от спама может удалять анонимные аккаунты без предупреждения. Пожалуйста, проверьте, что в вашем Telegram-профиле указано имя.

Ссылка на подключение:

https://us06web.zoom.us/j/81869336950?pwd=GatgbNUmbzgy4s2dz0tjMWqIaUYjUF.1

Запись бесплатного практикума Анатолия Левенчука "ИИ знает почти всё. А вашу работу — нет".

Коллеги, спасибо всем, кто сегодня подключился в Zoom ❤️

Почти 170 человек смотрели онлайн, пробовали FPF/SPF на своих задачах, задавали вопросы, сравнивали ответы ИИ, делали первые DPF/SPF-0 и сразу приносили результаты в чат.

Это новый для МИМ формат: практикум по свежей разработке, где материал показывался впервые, а участники сразу проверяли его на своих рабочих ситуациях.

Кому-то было недостаточно сложно.
Кому-то было наоборот — слишком сложно.
Кто-то успел получить десятки страниц результата.
Кто-то понял, что будет проходить запись вторым кругом.
Кто-то уже увидел разницу между обычным ответом ИИ и ответом с опорой на FPF.

Для практикума о передовой технологии это нормальная амплитуда.

Его ценность в первом рабочем результате — человек берёт свою задачу и видит, что меняется, когда AI-агент получает принципы работы, предметные правила и более точную постановку.

Особенно ценно, что сразу появились примеры из очень разных областей: backend-разработка, архитектура ПО, R&D, строительные проекты, маркетплейсы, СЭД, trading, DevOps, перевод, управление lead time, low-code ИС, карьерные задачи и другие рабочие ситуации.

В комментариях уже больше сотни сообщений с разным опытом, моделями, технологиями и подходами.

Это тоже материал для дальнейшей работы💼 — его можно использовать вместе со слайдоментом👆 и транскрибацией семинара👇, чтобы разбирать практикум с AI-агентом, вытаскивать примеры, уточнять и видеть, как разные участники применяют FPF/SPF к своим задачам.

❗️Если вы не были онлайн, запись будет полноценной заменой.

Лучше смотреть её не фоном, а как рабочий материал: открыть слайды, подготовить одну свою задачу и пройти практикум вместе с AI-агентом.

Для подготовки:

1. Возьмите одну рабочую задачу: документ, процесс, решение, модуль, метрику, повторяющуюся ситуацию или место, где ИИ обычно отвечает уверенно, но промахивается.

2. Проверьте, что вам пришло письмо с инструкцией после заполнения:
https://forms.gle/Y89cievfJMVfcS4TA

Если письмо не пришло или произошёл сбой — напишите в комментариях, поможем вручную.

3. Во время просмотра держите фокус на первом результате: черновике SPF-0 под одну задачу. Потом его можно дорабатывать, уточнять с AI-агентом и приносить в чат.

4. Отдельно просим: присылайте свои черновики, даже сырые. Это полезно вам самим: когда вы описываете результат письменно, приходится точнее назвать задачу, увидеть промахи ИИ и сформулировать правила для агента.

Там часто помогают с разбором, усиливают удачные находки и показывают хорошие примеры на канале с учётом рабочих ограничений, чтобы у всех собиралась насмотренность по применению FPF/SPF в разных областях.

✅ Коллеги, прикрепляем дополнительные материалы, чтобы запись практикума можно было пересматривать и разбирать в удобном для себя рабочем режиме — спокойно, с паузами, с возвратами к сложным местам и с лучшим результатом для своей задачи.

Вчера в обсуждении Анатолий отдельно подчеркнул важный шаг:

"полученный черновик надо улучшать". Именно здесь начинается разница между "посмотрел, было интересно" и настоящим переходом к рабочему навыку.

На практикуме многие уже получили первый черновик SPF/DPF. Это хороший старт, но сам по себе черновик ещё не даёт устойчивой работы с AI-агентом. Его нужно читать, проверять, сужать предметную область, уточнять правила, добавлять примеры, видеть промахи агента и запускать циклы улучшения. В самом FPF для этого есть приёмы и инструменты, и первые шаги особенно важно пройти внимательно.

❤ Ссылка на запись на Яндекс.Диске, кому так удобнее:
https://disk.yandex.ru/i/EdZYF3G_yilfmA

✅ Рекомендуем смотреть запись действительно как практикум:
— открыть слайдомент,
— подготовить одну свою рабочую задачу (по инструкции, которую направляли после заполнения формы)
— и проходить шаги вместе с AI-агентом.

Дополнительно мы подготовили и прикрепляем нарративизацию семинара по подходу Ильшата. Это связное письменное изложение с восстановленной логикой доклада, практическими шагами и смысловыми акцентами. Его удобно читать рядом с записью, загружать AI-агенту, задавать по нему вопросы и возвращаться к сложным местам без необходимости пересматривать всё целиком.

Материалы, запись и поддержка обсуждения остаются доступными без ограничения по сроку — как и всё, что делает МИМ.

Конкретные интерфейсы, модели и названия инструментов будут быстро меняться, но способность задавать AI-агентам принципы, предметные правила и проверяемые рабочие ходы будет становиться всё ценнее.

Сейчас редкая возможность, когда можно начать осваивать этот подход в момент его появления: с авторским объяснением, живыми материалами, обсуждением и возможностью сразу пробовать на своих задачах.

🔧 Это может дать серьёзное преимущество тем, кто раньше других научится встраивать AI-агентов в работу не через случайно удачные запросы, а через принципы, предметные регламенты и циклы улучшения.

О серии следующих семинаров по FPF и DPF напишем отдельным постом. Сейчас главный шаг — забрать запись, пройти практикум на своей задаче и получить первый материал, с которым уже можно работать дальше.

Откладывать особенно дорого, когда рабочая реальность меняется быстрее наших планов.

ИИ всё плотнее входит в рабочие процессы, все двигаются быстрее, горизонт планирования продолжает сжиматься. Об этом говорят уже многие крупные управленцы.

В такой реальности выигрывает не тот, кто ждёт более подходящего момента, а тот, кто улучшает свои рабочие ходы здесь и сейчас.

Иначе будет расти ощущение, что рабочая позиция постепенно слабеет: вокруг появляются люди, которые умеют получать от AI-агентов более быстрые, полезные и точные ходы, пока у вас всё ещё слишком много времени уходит на ручную доводку сырых AI-ответов.

Со временем разница становится ощутимее: кто просто пользуется AI как быстрым генератором, а кто начинает задавать агентам правила работы и темп в проекте.

В Рабочем развитии ответ простой: берём и делаем.

В МИМ рабочее развитие начинается там, где человек берёт реальную задачу и меняет способ работы с ней: задача ставится точнее, решение проверяется раньше, команда получает материал, который можно использовать дальше.

А уже вслед за этим меняется и уверенность в своей рабочей позиции.

На бесплатном практикуме многие уже увидели первые изменения в своих проектах: один и тот же AI-агент начинает отвечать иначе, когда получает FPF, предметную область и более точную постановку.

Меняется сам характер ответа.

Серия из 5 семинаров — следующий шаг после первого знакомства: научиться работать с AI-черновиком как инженер-менеджер, который задаёт правила, проверяет результат и доводит материал до применения.

После серии участник должен прийти к позиции:

я умею не просто спрашивать AI-агента, а задавать ему правила своей работы, проверять ответ и доводить черновик до материала, который двигает задачу, команду и проект

Это серия про новую рабочую грамотность: как включать AI-агента в проект через принципы, предметные правила, проверки и циклы улучшения.

✅ В серии 5 связанных семинаров:

1. Минимум FPF-грамотности: как направлять рабочие ходы AI-агента в проекте
Что должен понимать человек, чтобы AI-ответ продвигал задачу.

2. Какие ходы решают судьбу проекта: архитектурное мышление, когда системного уже мало
Как ставить людям и AI-агентам задачи о том, что менять, что сохранять, где проводить границы и какие характеристики удерживать.

3. От проблемной ситуации к выполненной работе: как собрать рабочий процесс
Как собрать путь от проблемы к поручению для человека или AI-агента, выполнению и управляемому результату.

4. Точность языка: как слова вроде "готово", "качество" и "согласовано" срывают планы
Точность языка в рабочих разговорах, документах и заданиях AI-агентам.

5. Свой DPF: как дать AI-агенту правила вашей работы
От первого SPF к предметному регламенту для вашей области, проекта и команды.
 
Семинары проходят по воскресеньям: 12 июля, 19 июля, 26 июля, 2 августа и 9 августа, с 11:30 до 14:30 МСК. Записи, материалы, обсуждения и поддержка сохраняются без временных ограничений.
 
✅ Цены на семинары по отдельности и весь пакет:

один семинар — 14 000 ₽
пакет из 5 семинаров — 60 000 ₽.

Можно начать с одного семинара или сразу взять весь маршрут из пяти встреч:
https://t.me/SystemsSchool_bot
Путь: "Меню → Оплата участия".

По любым доп.вопросам, связанным оплатой: @Gelya1848

Вернёмся в юные годы — когда на хорошую RPG ещё находилось несколько свободных вечеров🍻

Для тех, кто пока не играл:
это история, в которой сюжет часто зависит от вашего выбора. Например: герой выходит из убежища, идёт по карте, проходит локации, собирает инструменты и возвращается с тем, что помогает спасти своё поселение.

Итак...
"Мир… Мир уже изменился"

AI-агенты ускоряют работу. Одни команды быстрее получают постановки, варианты решений, проверки, объяснения и материалы для команды 🥡 Другие всё ещё вручную разбирают слишком общие AI-ответы и каждый раз заново объясняют агенту, что у них вообще происходит😰

Убежище вроде бы держится, но система жизнеобеспечения уже тревожно шумит: сроки сжимаются, договорённости расходятся, результат получается посредственным, а ручная доводка съедает всё больше сил🧐

В этой истории FPF — карта рабочих ходов.

Для тех, кто играл, почти "Пип-Бой" для AI-задач.

Он помогает понять, где перед вами проблема, где решение, где архитектурный вопрос, где документ, где план, где выполненная работа, где проверка и какой следующий ход предложил AI-агент.

В нашей версии убежище — это команда и проект😌😃

Внутри живут люди, процессы, договорённости, куски кода, документы, планы и надежда, что всё это как-то продолжит работать.

И по какой-то причине именно вы становитесь избранным🤕

Хотя в рюкзаке пока нет полного комплекта пройденных руководств. Хотя на карте ещё много тумана. Хотя в голове звучит: "а вдруг ничего не получится?".

В хорошей RPG герой начинает не с финальной брони. У него есть первая задача, проводник, подсказки по пути и возможность становиться сильнее на каждом следующем шаге.

Здесь так же: достаточно прийти со своей рабочей ситуацией.
Тем, кто уже проходил программы Рабочего развития, будет проще узнавать связи.
Тем, кто приходит впервые, маршрут поможет двигаться по шагам: от первого AI-черновика к предметным правилам, которые можно развивать дальше.

Вернёмся к сюжету.

Для результативного прохождения одной карты мало.

🚙 Нужна машина, которая едет именно по вашей местности.

DPF — это предметные правила вашей области, проекта и команды: что здесь считается хорошей постановкой, какие ошибки типичны, какие ограничения держать, что проверять, где агент может готовить черновик и где должен вернуть вопрос человеку.

Пять семинаров — это пять локаций маршрута:
FPF-грамотность, архитектурные ходы, путь от проблемы к выполненной работе, точность языка и свой DPF для области, проекта и команды.

На каждой локации герой получает часть рабочего комплекта📟: карту ходов, архитектурные вопросы, способ собирать работу, язык без разночтений и предметные правила для AI-агента.

После всех пяти локаций этот комплект уже привязан к вашей местности🧰: задачам, ограничениям, типовым ошибкам, проверкам, примерам и правилам команды.

⚡️ Результат после всех семинаров — у команды появляется собственный рабочий язык для AI-агента.

Агент начинает лучше понимать, какую задачу решает, какие ограничения держать, какие ошибки учитывать, что проверять, где вернуть вопрос человеку и какой материал годится для следующего рабочего шага.

Для проекта это означает:
— меньше ручной разборки сырых AI-ответов,
— меньше расхождений в коммуникациях,
— больше проверяемых постановок, решений, объяснений, программ, планов и текстов, которые двигают работу дальше.

Серия стартует 12 июля. Можно пройти один семинар или весь маршрут из пяти встреч.

Подробная программа — здесь: https://system-school.ru/list

Вам знаком этот сюжет?

❤️ Конечно знаком!
👍 Не играл(а)
🤝 Уже решил(а) или склоняюсь, что иду за своим DPF

AI вышел на работу. А в курс дела его кто вводил?

Желательно, сразу по регламенту — чтобы потом не платить за ошибки.

В МИМ часто сравнивают AI-агентов с сотрудниками. И это очень точное сравнение.

Умный сотрудник без вводной тоже будет стараться. Он задаст пару вопросов, принесёт приличный черновик, местами даже попадёт в задачу. Но дальше начнётся знакомое: "не то понял", "не это имели в виду", "нужно переделать", "давай я сам объясню заново".

На картинке — разбор примера Анатолия: как один и тот же запрос к AI меняется, если вести его через FPF и доводить до DPF.

Задача была собрать DPF для нарративизации: правила, по которым AI-агент сможет превращать сложные материалы — FPF, архитектуру, граф понятий, транскрипты, материалы семинара — в понятный маршрут для читателя и сохранять связь с источником.

⚫️ Без FPF AI даёт хороший универсальный совет. Такой ответ может помочь с черновиком, но каждый следующий результат снова зависит от удачи, формулировки запроса и ручной доводки.

⚫️ С FPF появляется управление результатом. Агент начинает удерживать источник, выбранную структуру, назначение, потери, проверки и возврат к исходному материалу.

⚫️ Дальше появляется первый DPF/SPF-0. Это уже предметный черновик правил: какие рабочие паттерны нужны, какие ошибки типичны, что проверять, как безопасно использовать AI-черновик, где результат ещё требует человеческого решения.

Но DPF/SPF-0 — это стартовая версия.

⚫️ После 5 практикумов участник доводит её до рабочего DPF для своей области: с правилами, проверками, ограничениями, примерами, приёмочными кейсами и следующими рабочими ходами.

Вот здесь и происходит главный переход.

✅ AI-агент получает предметную среду, по которой можно делать, проверять и усиливать результат уже внутри логики вашей области.

Для всей команды это означает:
— меньше повторного ввода контекста,
— меньше ручного спасения удачных, но сырых ответов,
— меньше зависимости от "повезло с промптом",
— больше рабочих материалов, у которых понятны источник, ограничения, проверки и следующий шаг.

И больше материалов, которые действительно двигают работу дальше.

Это переход от разового удачного ответа к правилам, по которым результат можно получать повторяемо.

Именно его будем делать на практикумах для вашей области: от общего AI-черновика к первому рабочему DPF.

Подробности в расписании — https://system-school.ru/list

Это правда вам нужно или просто хорошо написано?

В чате появился хороший вопрос от одного из наших резидентов:

"Я не понимаю, это такие тексты крутые рекламные или просто мне это и правда нужно, потому что я уже в вашей теме?"

С FPF и DPF легко перепутать красивое обещание и рабочую догадку.

Красивое обещание звучало бы так: за 5 практикумов у вас появится готовый регламент организации для AI, агент начнёт работать по вашим правилам, проблемы решатся, счастье наступит.

❗️Такого мы не обещаем.

За 5 практикумов не появится готовый регламент вашей организации. Не будет переноса всей вашей работы на AI. Не будет гарантии, что агент после серии сам начнёт стабильно решать рабочие проблемы.

Будет другое — менее сказочное, но гораздо более полезное для работы.

Можно сделать первый серьёзный проход к DPF для выбранной предметной области или класса задач: собрать правила, ограничения, типовые ошибки, проверки, примеры и признаки пригодного результата.

Это не волшебная кнопка.

✅ Это вход в новый рабочий язык, который становится всё важнее по мере того, как AI-агенты оказываются ближе к реальной работе: коду, документам, решениям, источникам и материалам команды.

Обычный запрос каждый раз просит AI что-то сделать.

Сила DPF в том, что это не знание кнопок конкретного сервиса, а рабочий язык для AI-агента, который можно переносить между интерфейсами и моделями: какие различения важны, что нужно проверить, где нужен источник, где остановиться и вернуть вопрос человеку.

Тут проще проверять не по тексту, а по своей работе. Узнаёте?

— AI отвечает вроде бы разумно, но часто мимо вашей предметной логики;
— хороший черновик всё равно приходится долго разбирать руками;
— хочется перестать каждый раз повторять одно и то же агенту.

❤ Тогда серию стоит проверить на своей задаче.

Можно прийти без готового DPF/SPF.

Можно прийти без полного набора пройденных руководств.

Достаточно принести свою область, повторяющиеся задачи, типовые ошибки, материалы команды или AI-ответы, которые хочется сделать пригоднее для работы.

И здесь есть отдельная ценность не только для AI-агента.

✅ Работа над DPF помогает провести инвентаризацию собственного предметного мышления: где вы действуете потому что "так повелось", где метод действительно выбран под задачу и ресурсы, какие ошибки повторяются, что уже изменилось в области и где тем же ресурсом можно получать более пригодный результат.

✅ Задача серии — не обещать готовое мастерство за пять встреч, а дать вход в новую рабочую практику:

1️⃣ от общего AI-черновика — к предметным правилам;

2️⃣ от случайно удачного ответа — к проверкам и ограничениям;

3️⃣ от "сделай хорошо" — к уточнению, какой результат годится для следующего рабочего шага.

Если у вас уже появилась догадка, что здесь меняется не интерфейс, а сам способ включать AI в свою работу, её стоит проверить на практике.

На бесплатной встрече многие уже увидели первый сдвиг: один и тот же AI-агент начинает отвечать иначе, когда получает FPF, описание предметной области и более точную постановку.

Серия из пяти 3-часовых практикумов с Анатолием Левенчуком, научным руководителем МИМ, стартует 12 июля. Можно начать с одного практикума или пройти весь маршрут.

Оплатить участие можно через бота:

@SystemsSchool_bot (Меню → Оплатить участие)
Оплата иностранными картами и для юрлиц: @Gelya1848

🔧 Коллеги, нужна помощь.

Готовили картинку к серии практикумов по FPF и DPF: хотели маркером выделить 3 самые сильные причины идти на серию — и разошлись почти во всех пунктах 🥲

Отдел продвижения — 4, 5, 6.
Наставники — 2, 5, 7.

Давайте разберёмся, какие пункты больше всего подходят для вашей рабочей ситуации?

Можно выбрать несколько вариантов👇

Нам это поможет лучше понять, что для участников сейчас самое важное и подготовить соответствующие акценты.

❤ Лайфхак помогает пройти один поворот. Интерфейс живёт до следующего обновления. Рабочий язык остаётся с человеком дальше.

Рынок работы с AI сейчас полон обходов: как пережить смену модели, сократить токены, сохранить полезный навык, переехать из одного сервиса в другой, заставить агента отвечать короче и точнее.

Это полезно. Но такие ходы чинят локальную проблему.

Когда инструмент всё время меняет меню, лимиты, стоимость, доступ и правила работы, вес переносится с интерфейса на устройство самой работы: что мы делаем, что проверяем, где ошибаемся и какой результат считаем пригодным.

В Рабочем развитии нас интересует именно этот уровень: мышление, которое остаётся с человеком при смене инструментов.

✅ FPF важен именно этим: он даёт модель мира для работы — язык, на котором можно думать о задачах вместе с AI-агентом.

DPF переводит выбранную предметную область в рабочий язык для AI-агента: правила отрасли, ограничения, типовые ошибки, проверки и признаки пригодного результата.

Это нужно не только агенту.

Работа над DPF заставляет человека пересобрать собственную предметную логику: где мы действуем потому что "так повелось", где метод выбран под задачу и ресурсы, какие ошибки повторяются, что уже изменилось в области и где тем же ресурсом можно получать более пригодный результат.

Поэтому серия выходит за рамки "как пользоваться AI".

Какой именно рубанок сегодня в руках у плотника — важно, но вторично. Вопрос в том, какие вещи он теперь умеет делать и каким мышлением пользуется в работе.

Поэтому — серия технологическая актуализация собственной рабочей позиции.

— Для тех, кто уже проходил руководства, это обновление работы с FPF на новом материале.

— Для тех, кто ещё не дошёл до резидентур, это вход в практику через свою рабочую ситуацию.

— Для тех, кто уже использует FPF в продуктах, проектах или текстах, это переход от удачных проб к осознанной сборке DPF для выбранной области или класса задач.

AI-агенты всё ближе к документам, коду, решениям, источникам и материалам команды.

И чем умнее становится модель, тем убедительнее выглядят её ответы и тем менее очевидны её ошибки. Поэтому требования растут уже не к промпту.

Требования растут к мышлению человека, который с ней работает.

Редкость этой серии семинаров в том, что разбирается новое содержание FPF после руководств: архитектурное мышление, точность языка, предметные модели и сборка DPF.

Пять 3-часовых практикумов с Анатолием Левенчуком стартуют 12 июля.

Можно выбрать один практикум или пройти весь маршрут.

@SystemsSchool_bot (Меню → Оплатить участие)
Оплата иностранными картами и для юрлиц: @Gelya1848