Что сможет первая сотня, когда у проекта появится карта?
К работе в серии из пяти FPF-практикумов уже подключились около 100 человек: участники и команда.
Во время подготовки Анатолий Левенчук несколько раз пересобирал материал, возвращаясь к одному вопросу:
На втором практикуме участники начнут строить рабочую карту проблемы из своего проекта: определять систему, в которой она возникла, видеть её место в большем целом, выбирать характеристики, по которым сравнивать решения, и строить несколько вариантов устройства.
Без такой карты приходится двигаться серией проб. Например, задержка может относиться к работе отдельного участка, всей производственной линии или системы поставки. Пока предмет изменения выбран неточно, команда легко ускоряет одну часть и ухудшает результат целого.
Карта помогает отсеять лишние ходы до того, как на них потрачены время и силы.
❗️ Чем сильнее становятся модели, тем дороже обходится ошибка в выборе цели: AI-агент быстрее и убедительнее выполняет работу, которая не решает исходную проблему.
Для первых трёх практикумов уже собран рабочий справочник более чем из 270 слайдов. В материал второго практикума встроены семь практических заданий: от взгляда на систему снаружи и изнутри до сравнения архитектурных вариантов и выбора следующего хода. На встрече участники пройдут основной маршрут, а затем смогут возвращаться к подробностям вместе с AI-агентом по мере развития своих проектов.
✅ На выходе — рабочая карта проблемы из вашего проекта: что именно менять, по каким характеристикам сравнивать варианты и какой следующий ход выбрать вместе с AI-агентом.
Эта карта станет опорой для следующих практикумов серии: о работе, точности языка и переходе к DPF.
Проверить собственную ситуацию можно уже сегодня. Возьмите одну повторяющуюся проблему и ответьте на четыре вопроса:
— В какой системе наблюдается проблема?
— Что именно в её работе должно стать лучше?
— Какое улучшение одной части может ухудшить общий результат?
— Какие два варианта устройства системы можно сравнить?
Если вы можете хотя бы черново ответить на эти вопросы, у вас уже есть материал для архитектурного разбора. Если пока виден только симптом, его тоже можно принести на практикум.
Завтра, 19 июля, группа продолжит работу на встрече "От системного мышления к архитектурному мышлению".
Сразу после подключения вы получите запись и материалы первого практикума, а также инструкцию по подготовке ко второй встрече.
Подключиться к серии: @SystemsSchool_bot
Вопросы и помощь с оформлением: @alyona_girassol
К работе в серии из пяти FPF-практикумов уже подключились около 100 человек: участники и команда.
Во время подготовки Анатолий Левенчук несколько раз пересобирал материал, возвращаясь к одному вопросу:
"Что сможет делать после этой серии первая сотня?"
На втором практикуме участники начнут строить рабочую карту проблемы из своего проекта: определять систему, в которой она возникла, видеть её место в большем целом, выбирать характеристики, по которым сравнивать решения, и строить несколько вариантов устройства.
Без такой карты приходится двигаться серией проб. Например, задержка может относиться к работе отдельного участка, всей производственной линии или системы поставки. Пока предмет изменения выбран неточно, команда легко ускоряет одну часть и ухудшает результат целого.
Карта помогает отсеять лишние ходы до того, как на них потрачены время и силы.
Только за последнюю неделю OpenAI выпустила GPT-5.6 для сложной профессиональной и агентной работы и представила GPT-Red — систему автоматического тестирования других AI на уязвимости. Moonshot выпустила Kimi K3 — модель на 2,8 трлн параметров с контекстом до миллиона токенов.
Для первых трёх практикумов уже собран рабочий справочник более чем из 270 слайдов. В материал второго практикума встроены семь практических заданий: от взгляда на систему снаружи и изнутри до сравнения архитектурных вариантов и выбора следующего хода. На встрече участники пройдут основной маршрут, а затем смогут возвращаться к подробностям вместе с AI-агентом по мере развития своих проектов.
Эта карта станет опорой для следующих практикумов серии: о работе, точности языка и переходе к DPF.
Проверить собственную ситуацию можно уже сегодня. Возьмите одну повторяющуюся проблему и ответьте на четыре вопроса:
— В какой системе наблюдается проблема?
— Что именно в её работе должно стать лучше?
— Какое улучшение одной части может ухудшить общий результат?
— Какие два варианта устройства системы можно сравнить?
Если вы можете хотя бы черново ответить на эти вопросы, у вас уже есть материал для архитектурного разбора. Если пока виден только симптом, его тоже можно принести на практикум.
Завтра, 19 июля, группа продолжит работу на встрече "От системного мышления к архитектурному мышлению".
Сразу после подключения вы получите запись и материалы первого практикума, а также инструкцию по подготовке ко второй встрече.
Подключиться к серии: @SystemsSchool_bot
Вопросы и помощь с оформлением: @alyona_girassol
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍2🔥2
Смешно, пока такой ответ не выглядит достаточно убедительно, чтобы съесть рабочую неделю🫠
Особенно когда AI помогает тщательно улучшать один участок проекта, а через несколько дней выясняется: менять нужно было другое. Работа выполнена, но результата, ради которого её начинали, нет — хотя на экране всё выглядело безупречно.
Сегодня на практикуме по архитектурному мышлению участники будут разбирать ситуации из своих проектов: что именно менять, как это связано с остальной системой и по каким признакам понять, что решение действительно улучшает результат.
❗️ К серии из пяти практикумов по работе с AI-агентом на собственном проекте можно присоединиться и сейчас.
Участники проходят путь от точной постановки задачи до проверки решения и его применения в работе. После подключения откроются все материалы. Тем, кому важно быстро включиться в сегодняшний практикум, я направлю короткую инструкцию. Оплату можно разделить на части.
Подключиться:
@SystemsSchool_bot
Вопросы, доступ и варианты оплаты:
@alyona_girassol
Особенно когда AI помогает тщательно улучшать один участок проекта, а через несколько дней выясняется: менять нужно было другое. Работа выполнена, но результата, ради которого её начинали, нет — хотя на экране всё выглядело безупречно.
Сегодня на практикуме по архитектурному мышлению участники будут разбирать ситуации из своих проектов: что именно менять, как это связано с остальной системой и по каким признакам понять, что решение действительно улучшает результат.
❗️ К серии из пяти практикумов по работе с AI-агентом на собственном проекте можно присоединиться и сейчас.
Участники проходят путь от точной постановки задачи до проверки решения и его применения в работе. После подключения откроются все материалы. Тем, кому важно быстро включиться в сегодняшний практикум, я направлю короткую инструкцию. Оплату можно разделить на части.
Подключиться:
@SystemsSchool_bot
Вопросы, доступ и варианты оплаты:
@alyona_girassol
❤3😁2🤝1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
За что здесь будут продолжать платить?
За способность быстро увидеть, какая работа действительно меняет результат, а какая просто съедает бюджет и время.
Можно бесконечно рефакторить код, улучшать внутренний процесс, доводить документ или автоматизацию. Часть этой работы нужна.
Но часы и деньги конечны, поэтому в какой-то момент приходится отвечать: где и как именно происходящее улучшает результат, ради которого клиент, пользователь или организация вкладываются в проект?
Людей, которые умеют это показать и внятно объяснить, замечают.
Им доверяют более сложные решения, бюджеты и проекты, потому что они связывают локальную работу с результатом целого.
В этом фрагменте Анатолий формулирует вопрос жёстко.
Его смысл в восстановлении системной связи: работа должна менять целевую систему, а её изменение — давать нужный эффект в окружении. Когда эту связь невозможно объяснить, стоит пересмотреть выбранную работу, предмет изменения или сам проект.
На втором FPF-практикуме участники разбирали, что именно менять, какие характеристики важны и какие варианты устройства стоит сравнивать. Тем, кто проходил резидентуры, сама логика может быть знакома.
Ценность серии сейчас в технологической актуализации. FPF получил обновлённый язык, связи и проверки, а знакомые различения стали точнее и пригоднее для работы с AI-агентом.
Даже выбор критериев, который у опытного специалиста может занимать много времени, теперь можно разбирать, проверять и передавать агенту гораздо аккуратнее.
Сейчас мы переходим от отдельных запросов к совместной работе человека и нескольких AI-агентов🔥
❗️ Здесь уже мало хорошего промпта. Нужен общий рабочий язык, в котором ясно, что меняется, по каким критериям сравниваются варианты и что именно должен проверить каждый участник.
Следующий семинар начинается с практического вопроса: каким способом вы собираетесь получать нужное изменение?
По привычке, по совету коллеги, по первому ответу AI или после сравнения применимых вариантов? Когда способ уже понятен, следующий вопрос может относиться к плану, готовности работы, её выполнению или проверке того, что изменилось в реальности.
Начать знакомство можно с бесплатного практикума и получить первый результат на собственной задаче:
https://t.me/mim_workdev/189
Присоединиться к серии (можно двигаться в своём темпе, можно догнать по инструкциям):
@SystemsSchool_bot
Уже оплаченный отдельный семинар поможем учесть при переходе на серию. Оплату можно разделить на части. Вопросы по доступу и условиям участия:
@alyona_girassol
За способность быстро увидеть, какая работа действительно меняет результат, а какая просто съедает бюджет и время.
Можно бесконечно рефакторить код, улучшать внутренний процесс, доводить документ или автоматизацию. Часть этой работы нужна.
Но часы и деньги конечны, поэтому в какой-то момент приходится отвечать: где и как именно происходящее улучшает результат, ради которого клиент, пользователь или организация вкладываются в проект?
Людей, которые умеют это показать и внятно объяснить, замечают.
Им доверяют более сложные решения, бюджеты и проекты, потому что они связывают локальную работу с результатом целого.
В этом фрагменте Анатолий формулирует вопрос жёстко.
Его смысл в восстановлении системной связи: работа должна менять целевую систему, а её изменение — давать нужный эффект в окружении. Когда эту связь невозможно объяснить, стоит пересмотреть выбранную работу, предмет изменения или сам проект.
На втором FPF-практикуме участники разбирали, что именно менять, какие характеристики важны и какие варианты устройства стоит сравнивать. Тем, кто проходил резидентуры, сама логика может быть знакома.
Ценность серии сейчас в технологической актуализации. FPF получил обновлённый язык, связи и проверки, а знакомые различения стали точнее и пригоднее для работы с AI-агентом.
Даже выбор критериев, который у опытного специалиста может занимать много времени, теперь можно разбирать, проверять и передавать агенту гораздо аккуратнее.
Сейчас мы переходим от отдельных запросов к совместной работе человека и нескольких AI-агентов
Следующий семинар начинается с практического вопроса: каким способом вы собираетесь получать нужное изменение?
По привычке, по совету коллеги, по первому ответу AI или после сравнения применимых вариантов? Когда способ уже понятен, следующий вопрос может относиться к плану, готовности работы, её выполнению или проверке того, что изменилось в реальности.
Начать знакомство можно с бесплатного практикума и получить первый результат на собственной задаче:
https://t.me/mim_workdev/189
Присоединиться к серии (можно двигаться в своём темпе, можно догнать по инструкциям):
@SystemsSchool_bot
Уже оплаченный отдельный семинар поможем учесть при переходе на серию. Оплату можно разделить на части. Вопросы по доступу и условиям участия:
@alyona_girassol
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5❤3💯1
Можно всё сделать правильно — и всё равно поехать на красный
На втором FPF-практикуме Анатолий рассказал, как впервые выехал в город на ГАЗ-51. Он безошибочно выполнил выученную последовательность: зеркало, ручник, передача, перегазовка. Машина тронулась — и инструктор тут же нажал тормоз.
Пока начинающий водитель был занят правильными действиями, зелёный свет успел смениться красным.
В этом и сложность любого нового рабочего навыка. Сначала каждое действие требует отдельного внимания. Позже последовательность становится привычной, и человек успевает видеть ситуацию целиком.
С AI-агентом этот переход особенно важен - он способен очень быстро выполнить поставленную задачу. Человеку нужно успеть понять, какую задачу действительно стоит запускать, по каким критериям выбирать решение и что проверять по ходу работы.
1️⃣ После второго практикума один из участников разбирал качество продукта, который выпускает подрядчик. Общая формулировка превратилась в конкретные условия приёмки: выход продукта, pH, активность воды и органолептический профиль.
До этого AI мог предложить десятки способов "повысить качество". После уточнения критериев стало понятно, какое качество требуется получить, что измерять и какую свободу можно оставить производителю.
2️⃣ В другом проекте, после второго практикума, участник определил архитектурный ход, подготовил точную постановку, и Codex примерно за час довёл её до функции в работающем ПО.
Оба случая объединяет один момент: скорость AI стала полезной после точной постановки человеческой работы.
Именно эту способность участники собирают на серии практикумов.
На первом учились разбирать ответ AI-агента, находить первый полезный результат и выбирать продолжение.
На втором — определять, что именно требуется изменить и по каким характеристикам сравнивать варианты.
На третьем разберём следующий вопрос: что нужно получить сейчас, чтобы проект мог двигаться дальше? Иногда требуется выбрать способ, иногда подготовить план или проверить готовность работы. В другой ситуации работа уже идёт, и нужно вовремя понять, туда ли она ведёт.
Если вы прошли только один практикум, у вас уже есть стартовые движения.
Серия нужна, чтобы соединить их в рабочую способность и применять достаточно быстро для живой проектной ситуации🚦
Для выпускников прежних программ это актуализация. В обновлённом FPF стали точнее понятия, отношения и проверки, которые нужны при постановке задач AI-агентам. Выбор критериев и проверка направления работы по-прежнему требуют серьёзного человеческого внимания.
Сначала приходится сверяться с материалами и разбирать каждый ход отдельно.
✅ После практики подмена становится заметна прямо на встрече, в документе или перед запуском агента — пока ещё можно спокойно изменить решение.
Где у вас сейчас свой красный свет?
Задача уже отдана AI, хотя критерии ещё размыты?
Способ выбран по привычке или первому совету?
Работа быстро движется, но вы пока не уверены, что в нужную сторону?
В воскресенье, 26 июля, продолжим работу на третьем FPF-практикуме.
Если у вас куплен один практикум, его стоимость учтём при переходе на серию. Оставшуюся сумму можно разделить на части.
Если вы присоединяетесь только сейчас, в закрытых чатах собраны записи, материалы и пошаговые инструкции. Они помогут пройти состоявшиеся встречи и включиться в текущую работу группы.
Подключиться к серии:
https://t.me/SystemsSchool_bot
Начать с бесплатного практикума:
https://t.me/mim_workdev/189
Автоматический вход в чат третьего практикума закроется в субботу вечером.
Вопросы и помощь с оформлением:
https://t.me/alyona_girassol
На втором FPF-практикуме Анатолий рассказал, как впервые выехал в город на ГАЗ-51. Он безошибочно выполнил выученную последовательность: зеркало, ручник, передача, перегазовка. Машина тронулась — и инструктор тут же нажал тормоз.
Пока начинающий водитель был занят правильными действиями, зелёный свет успел смениться красным.
В этом и сложность любого нового рабочего навыка. Сначала каждое действие требует отдельного внимания. Позже последовательность становится привычной, и человек успевает видеть ситуацию целиком.
С AI-агентом этот переход особенно важен - он способен очень быстро выполнить поставленную задачу. Человеку нужно успеть понять, какую задачу действительно стоит запускать, по каким критериям выбирать решение и что проверять по ходу работы.
До этого AI мог предложить десятки способов "повысить качество". После уточнения критериев стало понятно, какое качество требуется получить, что измерять и какую свободу можно оставить производителю.
Оба случая объединяет один момент: скорость AI стала полезной после точной постановки человеческой работы.
Именно эту способность участники собирают на серии практикумов.
На первом учились разбирать ответ AI-агента, находить первый полезный результат и выбирать продолжение.
На втором — определять, что именно требуется изменить и по каким характеристикам сравнивать варианты.
На третьем разберём следующий вопрос: что нужно получить сейчас, чтобы проект мог двигаться дальше? Иногда требуется выбрать способ, иногда подготовить план или проверить готовность работы. В другой ситуации работа уже идёт, и нужно вовремя понять, туда ли она ведёт.
Если вы прошли только один практикум, у вас уже есть стартовые движения.
Серия нужна, чтобы соединить их в рабочую способность и применять достаточно быстро для живой проектной ситуации
Для выпускников прежних программ это актуализация. В обновлённом FPF стали точнее понятия, отношения и проверки, которые нужны при постановке задач AI-агентам. Выбор критериев и проверка направления работы по-прежнему требуют серьёзного человеческого внимания.
Сначала приходится сверяться с материалами и разбирать каждый ход отдельно.
Где у вас сейчас свой красный свет?
Задача уже отдана AI, хотя критерии ещё размыты?
Способ выбран по привычке или первому совету?
Работа быстро движется, но вы пока не уверены, что в нужную сторону?
В воскресенье, 26 июля, продолжим работу на третьем FPF-практикуме.
Если у вас куплен один практикум, его стоимость учтём при переходе на серию. Оставшуюся сумму можно разделить на части.
Если вы присоединяетесь только сейчас, в закрытых чатах собраны записи, материалы и пошаговые инструкции. Они помогут пройти состоявшиеся встречи и включиться в текущую работу группы.
Подключиться к серии:
https://t.me/SystemsSchool_bot
Начать с бесплатного практикума:
https://t.me/mim_workdev/189
Автоматический вход в чат третьего практикума закроется в субботу вечером.
Вопросы и помощь с оформлением:
https://t.me/alyona_girassol
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2🔥2👍1
Каждый цех ускорил свою работу. Премьера всё равно опоздала
За две недели до гастрольного тура технический прогон нового шоу занял почти одиннадцать часов вместо запланированных шести.
Репетиция началась поздно, аренда вышла за бюджет, несколько сцен прошли без полного света.
Решения появились сразу💪
Технический директор предложил добавить монтажников. Художник-постановщик — отказаться от части декораций. Режиссёр — сильнее давить на площадку. Финансовый продюсер — сократить саундчек.
У каждого подразделения был свой предмет внимания и разумный способ улучшить собственную работу🤩
Световой цех заранее собирал крупные стойки, чтобы уменьшить число соединений на площадке. Звуковой добавил резервное оборудование. Декорационный делал конструкции более цельными ради художественной точности.
Каждое локальное решение выглядело полезным. Вместе они увеличивали массу оборудования, число машин, время разгрузки, потребность в мощности и площадь хранения.
Отдельные части становились лучше. Готовность шоу в целом ухудшалась.
Это один из сильных ходов второго FPF-практикума: симптом ещё не сообщает, что именно следует менять.
Задержка могла относиться к световому комплексу, декорациям, логистике, работе принимающей площадки или устройству всего гастрольного юнита.
Выбор каждого из этих предметов привёл бы команду к разным решениям.
Когда предмет был назван, команда смогла сравнивать уже варианты устройства всего шоу: сколько времени займёт развёртывание, во что оно обойдётся, насколько сохранится художественный замысел и сможет ли решение работать на разных площадках.
Так появляется архитектурное решение.
Но даже хорошее решение пока ничего не перестраивает.
Красивая схема не разгружает машины. Согласованный вариант не соединяет оборудование. Запланированная репетиция ещё не состоялась. А состоявшаяся репетиция сама по себе не доказывает, что шоу теперь готовится за шесть часов.
И здесь команда легко произносит знакомую фразу:
"Мы поизучали вопрос".
Что именно появилось после изучения?
Способ, по которому можно перестроить работу?
План будущих действий?
Понимание, что команда готова начинать?
Сведения о том, что уже сделано?
Подтверждение, что время подготовки действительно сократилось?
Это пять разных ответов. Каждый открывает своё продолжение.
Если способ ещё не выбран, подробный план будет преждевременным. Если план готов, но нет людей, оборудования или подтверждённых условий площадки, работа не начнётся. Если все задачи выполнены, остаётся проверить, изменилось ли то, ради чего их выполняли.
❗️ AI способен за минуту собрать убедительный список действий. Главный вопрос в этот момент звучит проще:
Какой ответ нам действительно нужен сейчас?
Когда человек умеет это различать, AI становится полезнее. Он помогает получить конкретный следующий результат вместо очередного документа, который выглядит законченно, но пока не двигает проект.
Именно этому посвящён третий FPF-практикум: как после принятого решения понять, чего ещё не хватает до реальной работы и наблюдаемого изменения. Центральное различение практикума проходит между способом, планом, готовностью, состоявшейся работой и тем, что в итоге изменилось.
Перед встречей можно взять одно решение из своего проекта и спросить:
"Что должно измениться в реальности?"
"Что нам нужно получить следующим?"
"Как мы поймём, что работа состоялась?"
"Как узнаем, что она дала нужное изменение?"
Сегодня, 26 июля, участники будут разбирать этот переход на собственных рабочих ситуациях.
Научиться раньше видеть, какого результата не хватает, и получать его вместе с AI до дорогих проб:
https://t.me/SystemsSchool_bot
Вопросы по участию и оплате:
https://t.me/alyona_girassol
Стоимость уже купленного практикума можно учесть при переходе на серию. Оставшуюся сумму можно внести частями.
За две недели до гастрольного тура технический прогон нового шоу занял почти одиннадцать часов вместо запланированных шести.
Репетиция началась поздно, аренда вышла за бюджет, несколько сцен прошли без полного света.
Решения появились сразу
Технический директор предложил добавить монтажников. Художник-постановщик — отказаться от части декораций. Режиссёр — сильнее давить на площадку. Финансовый продюсер — сократить саундчек.
У каждого подразделения был свой предмет внимания и разумный способ улучшить собственную работу
Световой цех заранее собирал крупные стойки, чтобы уменьшить число соединений на площадке. Звуковой добавил резервное оборудование. Декорационный делал конструкции более цельными ради художественной точности.
Каждое локальное решение выглядело полезным. Вместе они увеличивали массу оборудования, число машин, время разгрузки, потребность в мощности и площадь хранения.
Отдельные части становились лучше. Готовность шоу в целом ухудшалась.
Это один из сильных ходов второго FPF-практикума: симптом ещё не сообщает, что именно следует менять.
Задержка могла относиться к световому комплексу, декорациям, логистике, работе принимающей площадки или устройству всего гастрольного юнита.
Выбор каждого из этих предметов привёл бы команду к разным решениям.
Когда предмет был назван, команда смогла сравнивать уже варианты устройства всего шоу: сколько времени займёт развёртывание, во что оно обойдётся, насколько сохранится художественный замысел и сможет ли решение работать на разных площадках.
Так появляется архитектурное решение.
Но даже хорошее решение пока ничего не перестраивает.
Красивая схема не разгружает машины. Согласованный вариант не соединяет оборудование. Запланированная репетиция ещё не состоялась. А состоявшаяся репетиция сама по себе не доказывает, что шоу теперь готовится за шесть часов.
И здесь команда легко произносит знакомую фразу:
"Мы поизучали вопрос".
Что именно появилось после изучения?
Способ, по которому можно перестроить работу?
План будущих действий?
Понимание, что команда готова начинать?
Сведения о том, что уже сделано?
Подтверждение, что время подготовки действительно сократилось?
Это пять разных ответов. Каждый открывает своё продолжение.
Если способ ещё не выбран, подробный план будет преждевременным. Если план готов, но нет людей, оборудования или подтверждённых условий площадки, работа не начнётся. Если все задачи выполнены, остаётся проверить, изменилось ли то, ради чего их выполняли.
Какой ответ нам действительно нужен сейчас?
Когда человек умеет это различать, AI становится полезнее. Он помогает получить конкретный следующий результат вместо очередного документа, который выглядит законченно, но пока не двигает проект.
Именно этому посвящён третий FPF-практикум: как после принятого решения понять, чего ещё не хватает до реальной работы и наблюдаемого изменения. Центральное различение практикума проходит между способом, планом, готовностью, состоявшейся работой и тем, что в итоге изменилось.
Перед встречей можно взять одно решение из своего проекта и спросить:
"Что должно измениться в реальности?"
"Что нам нужно получить следующим?"
"Как мы поймём, что работа состоялась?"
"Как узнаем, что она дала нужное изменение?"
Сегодня, 26 июля, участники будут разбирать этот переход на собственных рабочих ситуациях.
Научиться раньше видеть, какого результата не хватает, и получать его вместе с AI до дорогих проб:
https://t.me/SystemsSchool_bot
Вопросы по участию и оплате:
https://t.me/alyona_girassol
Стоимость уже купленного практикума можно учесть при переходе на серию. Оставшуюся сумму можно внести частями.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2🔥2
Предметные области меняются. Способ рассуждения должен пережить их смену.
На FPF-практикумах этот рабочий язык проверяют при обновлении самого FPF и на задачах участников.
За месяц в FPF добавлено 24 738 строк, удалено 16 152. Один AI-агент вносил изменения, второй проверял их в отдельном контексте. Анатолий ставил задачи и возвращал результат на переработку, когда агент терял предмет, расходился с источниками или выбирал неверное направление.
Агенты работали круглосуточно, человек удерживал критерии и направление. Сильная модель может за несколько суток провести объём работы, который человеку пришлось бы выполнять неделями.
Участники наблюдают за этой масштабной AI-native разработкой изнутри и переносят тот же способ работы в свои проекты.
Анатолий:
В одном проекте инженеру и менеджеру приходится переключать внимание между разными системами, участниками, документами и решениями. При этих переключениях важно сохранять предмет рассуждения и приходить к пригодному следующему ходу.
Например, в проекте одного из участников AI-агент предложил разумный следующий ход, но восстановил недостающий смысл по привычной логике и пропустил маршрут из вложенного документа. Внутри ответа всё сходилось, с источником — нет. Проект разворачивался в ложном направлении.
❗️ Сегодня этот навык разбираем на четвёртом практикуме:
"Точность языка: как слова вроде "готово", "качество" и "согласовано" срывают планы"
Будем разбирать, как замечать смену смысла в ответах AI, удерживать один предмет между документами и понимать, какую дальнейшую работу действительно открывает фраза.
В серии осталось две онлайн-встречи. Присоединиться можно со своей задачей. После подключения откроются записи и материалы всех прошедших практикумов.
Присоединиться:
https://t.me/SystemsSchool_bot
Подробнее:
https://system-school.ru/list
Вопросы и рассрочка:
https://t.me/alyona_girassol
На FPF-практикумах этот рабочий язык проверяют при обновлении самого FPF и на задачах участников.
За месяц в FPF добавлено 24 738 строк, удалено 16 152. Один AI-агент вносил изменения, второй проверял их в отдельном контексте. Анатолий ставил задачи и возвращал результат на переработку, когда агент терял предмет, расходился с источниками или выбирал неверное направление.
Агенты работали круглосуточно, человек удерживал критерии и направление. Сильная модель может за несколько суток провести объём работы, который человеку пришлось бы выполнять неделями.
Участники наблюдают за этой масштабной AI-native разработкой изнутри и переносят тот же способ работы в свои проекты.
Анатолий:
IBM занималась табуляторами для механизированных бухгалтерий, затем компьютерами-мейнфреймами, затем подарила миру персональный компьютер, а сейчас — облака, микропроцессоры, квантовые компьютеры. Мир меняется, предметные области меняются, способы рассуждений тоже меняются — но они по крайней мере переживают смену предметных областей.
В одном проекте инженеру и менеджеру приходится переключать внимание между разными системами, участниками, документами и решениями. При этих переключениях важно сохранять предмет рассуждения и приходить к пригодному следующему ходу.
Например, в проекте одного из участников AI-агент предложил разумный следующий ход, но восстановил недостающий смысл по привычной логике и пропустил маршрут из вложенного документа. Внутри ответа всё сходилось, с источником — нет. Проект разворачивался в ложном направлении.
Потом привыкается, в голове включается значок: "недостаточно конкретности, могут быть искажения в восстановлении текста, опять вместо фрукта подставят яблоко, когда у меня точно авокадо".
"Точность языка: как слова вроде "готово", "качество" и "согласовано" срывают планы"
Будем разбирать, как замечать смену смысла в ответах AI, удерживать один предмет между документами и понимать, какую дальнейшую работу действительно открывает фраза.
В серии осталось две онлайн-встречи. Присоединиться можно со своей задачей. После подключения откроются записи и материалы всех прошедших практикумов.
Присоединиться:
https://t.me/SystemsSchool_bot
Подробнее:
https://system-school.ru/list
Вопросы и рассрочка:
https://t.me/alyona_girassol
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🔥3❤🔥1👍1😁1
Новая модель выходит быстрее, чем успеваешь привыкнуть к названию предыдущей.
А дальше начинается любимый спорт 2026 года: сравнить бенчмарки, выяснить, кто теперь "умнее", попробовать на своей задаче — и через неделю повторить всё заново.
Участник наших практикумов пишет, что пробует новые модели с тем же harness (рабочая обвязка агента: файлы, правила, инструменты и способ работы) и FPF. И в его проектной работе разница между моделями стала гораздо менее заметной.
Вполне логично. Модель сегодня одна, завтра другая. А проект всё тот же.
И специалист всё так же знает вещи, которых AI никто не рассказывал: что проверить первым, какой вариант сразу отбросить, какому источнику уже нельзя доверять, почему два похожих случая требуют разных решений.
Часто эти правила даже не записаны. Специалист просто много лет знает, что "сюда сначала не лезем" и "вот это пока рано принимать".
Ну а агенту остаётся как-нибудь догадаться :)
Завтра на пятом практикуме разбираем DPF и LPF — как собирать такие профессиональные правила для предметной области, проекта или команды, чтобы ими могли пользоваться люди и AI-агенты.
Сгенерировать черновик агент умеет быстро. Сделать из него рабочий DPF — уже отдельная работа: проверить источники, границы применимости, результат и понять, когда всё это придётся пересматривать.
9 августа, 11:30–14:30 МСК.
Практикум — DPF и LPF.
@SystemsSchool_bot
Меню → Оплатить участие
А дальше начинается любимый спорт 2026 года: сравнить бенчмарки, выяснить, кто теперь "умнее", попробовать на своей задаче — и через неделю повторить всё заново.
Участник наших практикумов пишет, что пробует новые модели с тем же harness
Вполне логично. Модель сегодня одна, завтра другая. А проект всё тот же.
И специалист всё так же знает вещи, которых AI никто не рассказывал: что проверить первым, какой вариант сразу отбросить, какому источнику уже нельзя доверять, почему два похожих случая требуют разных решений.
Часто эти правила даже не записаны. Специалист просто много лет знает, что "сюда сначала не лезем" и "вот это пока рано принимать".
Ну а агенту остаётся как-нибудь догадаться :)
Завтра на пятом практикуме разбираем DPF и LPF — как собирать такие профессиональные правила для предметной области, проекта или команды, чтобы ими могли пользоваться люди и AI-агенты.
Сгенерировать черновик агент умеет быстро. Сделать из него рабочий DPF — уже отдельная работа: проверить источники, границы применимости, результат и понять, когда всё это придётся пересматривать.
9 августа, 11:30–14:30 МСК.
Практикум — DPF и LPF.
@SystemsSchool_bot
Меню → Оплатить участие
❤3🔥2
Моя жизнь до 12 июля и после круто поменялась.
Так написал один из участников после серии FPF-практикумов.
Я даже не представляю, как можно было работать без FPF с ИИ.
Термины ещё не все улеглись, но на своих рабочих документах он уже нашёл конкретное место, где AI-агент потерял цепочку рассуждений. Остальные результаты проверки: "И команда, и агент могут принимать в работу".
Другой участник принёс на практикум кейс из живого проекта с биллингом. В коде изменение выглядело почти буднично: добавить ещё один вариант в уже заданный перечень значений — то, что разработчики называют enum. Но по характеристике, которую он раньше выделил при работе с FPF, участник распознал риск для всего проекта:
Добавить новый срез — не просто "добавить новое значение enum".
А один из самых ярких кейсов вообще пришёл вчера из комментариев у Анатолия. Автор собрал на базе идей FPF/DPF собственный Engineering Work Kit — набор инженерных правил и инструментов для разработки ПО с AI-агентами.
У него вшито правило: агент что-то выдал — отлично, но в следующую работу результат ещё не едет. Сначала требования, ограничения и основания ему доверять. Потом — следующая работа.
Kit уже обкатан на Codex: пара MVP, рефакторинг кода, технические спецификации на несколько сотен страниц.
А заканчивается комментарий так, что пересказывать уже жалко:
"похоже на чудо) А самое интересное, как он сам себя разрабатывает".
Собственно, пятый практикум был об этом — как вынести профессиональные правила из головы и рабочей рутины так, чтобы ими мог пользоваться AI-агент. Чтобы там, где у вас давно есть свой способ работать, он не импровизировал как усреднённый интернет.
Пятый практикум закончился. Серия FPF тоже.
Ещё несколько дней всю пятёрку можно забрать через бота одним пакетом. Потом она переедет на витрину.
@SystemsSchool_bot
Меню → Оплатить участие
🔥3❤1👍1
Есть рабочая суперспособность, которая обходится дорого: уметь спасти вообще всё.
Подхватить сорванную задачу. Самому договориться. Напомнить всем. Дописать. Протолкнуть. Успеть.
Сегодня пожар потушен. А потом почему-то снова ваш выход.
Анна Лубенченко такими историями занимается много лет. Причём удобные рецепты у неё имеют неприятную привычку сталкиваться с реальностью :)
Например, Анна годами работает с ограничением WIP — незавершённой работы. А этим летом отдельно разобрала обратный случай: WIP оказалось слишком мало, и разработчики простаивали, потому что подготовленных задач на входе не хватало. Одного правила "уменьшайте незавершёнку" для живого процесса мало.
Завтра, 11 августа, в 18:30 МСК встречаемся с ней на бесплатном практикуме "Почему пожары возвращаются, пока работа держится на вас".
Берём один повторяющийся пожар из вашего действующего проекта. Отделяем факты от ощущения "у нас опять хаос", смотрим, что вы каждый раз дотаскиваете собой, ищем оставшуюся незавершёнку и собираем 2–3 ближайших хода для проверки.
Приходить лучше со своим пожаром. Чужие обычно горят гораздо менее убедительно 🙂
Завтра сюда пришлём короткую подготовку и всю оргинформацию.
Подхватить сорванную задачу. Самому договориться. Напомнить всем. Дописать. Протолкнуть. Успеть.
Сегодня пожар потушен. А потом почему-то снова ваш выход.
Анна Лубенченко такими историями занимается много лет. Причём удобные рецепты у неё имеют неприятную привычку сталкиваться с реальностью :)
Например, Анна годами работает с ограничением WIP — незавершённой работы. А этим летом отдельно разобрала обратный случай: WIP оказалось слишком мало, и разработчики простаивали, потому что подготовленных задач на входе не хватало. Одного правила "уменьшайте незавершёнку" для живого процесса мало.
Завтра, 11 августа, в 18:30 МСК встречаемся с ней на бесплатном практикуме "Почему пожары возвращаются, пока работа держится на вас".
Берём один повторяющийся пожар из вашего действующего проекта. Отделяем факты от ощущения "у нас опять хаос", смотрим, что вы каждый раз дотаскиваете собой, ищем оставшуюся незавершёнку и собираем 2–3 ближайших хода для проверки.
Приходить лучше со своим пожаром. Чужие обычно горят гораздо менее убедительно 🙂
Завтра сюда пришлём короткую подготовку и всю оргинформацию.
🔥10❤🔥2❤2
Собрали запись и материалы встречи Анны Лубенченко "Почему пожары возвращаются, пока работа держится на вас".
Разбирали, что можно делать в аврале и что менять уже после него, чтобы работа меньше зависела от постоянного ручного спасения. Во второй части обсудили уже рабочие кейсы участников.
В папке: видео, аудио, транскрипт, чат и нарративизация.
Если сегодня не добрались или связь мешала — запись уже можно посмотреть.
👉 Материалы:
https://disk.yandex.ru/d/SXSMkbbpxdJ4TQ
Разбирали, что можно делать в аврале и что менять уже после него, чтобы работа меньше зависела от постоянного ручного спасения. Во второй части обсудили уже рабочие кейсы участников.
В папке: видео, аудио, транскрипт, чат и нарративизация.
Если сегодня не добрались или связь мешала — запись уже можно посмотреть.
👉 Материалы:
https://disk.yandex.ru/d/SXSMkbbpxdJ4TQ
🔥10👏5❤2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Пожар стих? Проверьте, что действительно изменилось.
Виден ли весь объём работы? Ограничен ли вход новых задач? Понятны ли приоритеты? Доводится ли начатое до выпуска? Иногда "стало спокойно" означает лишь, что временно стало меньше входящих.
В папку догрузили презентацию Анны. Если работаете с AI-агентом, дайте ему презентацию вместе с коротким описанием своего проекта и попросите сопоставить их: где теряется видимость работы, перегружен вход или плавают приоритеты. Ответ используйте как гипотезы для своей проверки.
👉 Запись, презентация и материалы:
https://disk.yandex.ru/d/SXSMkbbpxdJ4TQ
Виден ли весь объём работы? Ограничен ли вход новых задач? Понятны ли приоритеты? Доводится ли начатое до выпуска? Иногда "стало спокойно" означает лишь, что временно стало меньше входящих.
В папку догрузили презентацию Анны. Если работаете с AI-агентом, дайте ему презентацию вместе с коротким описанием своего проекта и попросите сопоставить их: где теряется видимость работы, перегружен вход или плавают приоритеты. Ответ используйте как гипотезы для своей проверки.
👉 Запись, презентация и материалы:
https://disk.yandex.ru/d/SXSMkbbpxdJ4TQ
🔥6❤3⚡2👍1🕊1
Пятничный горячий пирожок из МИМ. Только на этот раз он размером со всю линейку резидентур.
За месяц изменилась технология работы — и вслед за ней МИМ пересобирает саму резидентуру.
R1–R4 по отдельности для новых потоков больше не будет.
Их содержание собирается в одну непрерывную четырёхмесячную резидентуру: четыре части подряд, работа на своём проекте, наставники и актуальный FPF внутри.
Текущие и недавние потоки R1–R4 проходили эту же содержательную линию отдельными резидентурами. Для новых потоков её теперь собирают в один непрерывный проход.
И это только первая половина перемен.
Весь прежний маршрут R1–R10 сейчас собирают в две большие четырёхмесячные резидентуры.
Завтра покажем, что именно произошло за этот месяц и почему прежний маршрут решили пересобрать настолько сильно.
За месяц изменилась технология работы — и вслед за ней МИМ пересобирает саму резидентуру.
R1–R4 по отдельности для новых потоков больше не будет.
Их содержание собирается в одну непрерывную четырёхмесячную резидентуру: четыре части подряд, работа на своём проекте, наставники и актуальный FPF внутри.
Текущие и недавние потоки R1–R4 проходили эту же содержательную линию отдельными резидентурами. Для новых потоков её теперь собирают в один непрерывный проход.
И это только первая половина перемен.
Весь прежний маршрут R1–R10 сейчас собирают в две большие четырёхмесячные резидентуры.
Завтра покажем, что именно произошло за этот месяц и почему прежний маршрут решили пересобрать настолько сильно.
🔥13❤4👏1😁1🤔1
Если в проекте всё срочно, люди держат в голове разные версии происходящего и после изменений трудно показать, что именно сработало — пять новых AI-агентов просто ускорят то, что уже происходит.
На FPF-практикумах за последний месяц не раз поднимался вопрос:
Беглость нужна в рабочих ходах, к которым приходится возвращаться постоянно: увидеть происходящее, построить модель, договориться, разобраться с причинами, выбрать изменение и проверить результат. AI здесь просто прибавляет скорости тому, что человек уже умеет делать.
Мы работаем с этим в R1–R4. По смыслу они давно были одним маршрутом, а FPF уже был встроен в их содержание. Теперь единым становится и само прохождение: один вход, один проект, четыре месяца подряд.
Четырёх отдельных стартов больше не будет. Модели, решения, вопросы и последствия предыдущих ходов переходят дальше вместе с проектом, а участнику не приходится четыре раза разгоняться заново.
Четыре месяца — один проект и четыре части:
Распожаризация — добавляет воздуха в работу.
Моделирование для коммуникации — убирает трения между разными представлениями о проекте.
Рабочее моделирование — помогает доводить обсуждение до рабочего решения.
Причинность и интервенции — помогают отслеживать последствия изменений после первого "кажется, стало лучше".
На следующий разбор участник приносит уже то, что произошло после предыдущего хода, получает коррективы наставника и продолжает оттуда.
Задача всей резидентуры — сделать работу в сложном проекте более управляемой.
В R5–R10 изменения пошли дальше. Про них отдельно — вместе с вами ждём вестей с полей от нашего научного руководителя 🙂
На FPF-практикумах за последний месяц не раз поднимался вопрос:
что человеку нужно уметь применять бегло, а что можно поднимать вместе с AI, когда это понадобится?
Беглость нужна в рабочих ходах, к которым приходится возвращаться постоянно: увидеть происходящее, построить модель, договориться, разобраться с причинами, выбрать изменение и проверить результат. AI здесь просто прибавляет скорости тому, что человек уже умеет делать.
Мы работаем с этим в R1–R4. По смыслу они давно были одним маршрутом, а FPF уже был встроен в их содержание. Теперь единым становится и само прохождение: один вход, один проект, четыре месяца подряд.
Четырёх отдельных стартов больше не будет. Модели, решения, вопросы и последствия предыдущих ходов переходят дальше вместе с проектом, а участнику не приходится четыре раза разгоняться заново.
Четыре месяца — один проект и четыре части:
Распожаризация — добавляет воздуха в работу.
Моделирование для коммуникации — убирает трения между разными представлениями о проекте.
Рабочее моделирование — помогает доводить обсуждение до рабочего решения.
Причинность и интервенции — помогают отслеживать последствия изменений после первого "кажется, стало лучше".
На следующий разбор участник приносит уже то, что произошло после предыдущего хода, получает коррективы наставника и продолжает оттуда.
Задача всей резидентуры — сделать работу в сложном проекте более управляемой.
В R5–R10 изменения пошли дальше. Про них отдельно — вместе с вами ждём вестей с полей от нашего научного руководителя 🙂
❤2⚡2🔥2