| Понимание ИИ, безопасное применение и запуск простых решений | FND-01Понимает устройство и работу систем с ИИ | - B1.1Как проследить работу FDE по одному случаю от входа до записи результата?
- B2.1Где заканчивается предположение модели и начинается ответственность системы/человека?
- B5.1Как прочитать путь простого AI-запроса?
- B5.2Где система хранит состояние и пересекает доверительные границы?
- B5.3На каком этапе сквозного пути возник сбой?
|
|---|
| FND-02Обеспечивает безопасное и проверяемое использование ИИ | - B3.1Как провести первый безопасный опыт с моделью?
- B4.1Как подготовить данные и ограничить доступ перед первым экспериментом с ИИ?
- B6.1Когда работа выходит за компетенцию учащегося?
- L1.1Как зафиксировать исходный уровень через браузер?
|
|---|
| FND-03Обеспечивает повторяемый запуск простых программ и автоматизаций | - K1.1Как выражение превращается в значение?
- K2.1Как программа выбирает и повторяет шаги?
- K3.1Как преобразовать коллекцию записей?
- K4.1Как функция получает данные и возвращает результат?
- K5.1Как прочитать сбой по исключению и traceback?
- T1.1Как воспроизвести запуск незнакомого проекта?
- T2.1Как принять корректную CSV/JSON запись и отклонить некорректную?
- T3.1Как выполнить первый аутентифицированный API-запрос без утечки секрета?
- T4.1Как прочитать SQL-схему и получить нужные строки безопасно?
- T5.1Как воспроизвести среду выполнения и конфигурацию?
- T6.2Готов ли я проследить исполнение небольшой функции или модуля?
- TV1.1Как воспроизвести, изменить и откатить малую визуальную схему?
- XPS2.1Как собрать воспроизводимый исполняемый артефакт?
|
|---|
| FND-04Понимает возможности и ограничения языковых моделей | - B7.1Почему ответы модели различаются и каких выводов нельзя делать по их виду?
- B7.2Как текст превращается в вероятностное продолжение?
- T9.1Как уложить необходимые входы и ответ в бюджет окна контекста?
- T8.2Что карточка модели утверждает и чего она не доказывает?
|
|---|
| Применение ИИ в разработке, анализе и подготовке документов | ENG-01Управляет контекстом и доступами ИИ для выполнения рабочей задачи | - A1.1Как устроить безопасное AI-рабочее место?
- A1.2Что хранить как правило проекта, а что передавать в текущую сессию?
- A1.3Когда завершить тупиковую сессию и что сохранить вне чата?
|
|---|
| ENG-02Обеспечивает корректность изменений, внесённых с помощью ИИ | - T6.1Как внести проверяемое малое изменение через Git?
- A4.1Как получить ограниченное и объяснимое изменение?
- A5.1Как отлаживать от воспроизведения, а не советов модели?
- A6.1Какие сгенерированные ИИ тесты действительно опровергают решение?
- A7.1Как проверить AI-изменение до принятия?
|
|---|
| ENG-03Обеспечивает достоверность анализа и документов, подготовленных с помощью ИИ | - A10.1Как с ИИ разобрать документ или транскрипт, не приняв выдумку?
- A10.2Как создать синтетический пример, не выдав его за свидетельство?
- A3.1Как с ИИ понять незнакомую систему, не доверяя выдумкам?
- A8.1Как передать изменение без выдуманной документации?
|
|---|
| ENG-04Оценивает пользу ИИ для своей работы и сохраняет понимание результата | - A11.1Помог ли ИИ на этой задаче?
- A9.1Как выбирать и пересматривать AI-инструменты для своей задачи?
- A12.1Как сохранить понимание при работе с ИИ?
|
|---|
| ENG-05Осваивает инструменты и навыки работы с ИИ для решения рабочих задач | - A13.1Как превратить рабочий разрыв в проверяемую цель обучения и найти первичный источник?
- A13.2Как поставить минимальный учебный опыт и честно сравнить новый способ с текущим?
- A13.3Внедрять, отложить или отклонить новый приём — и что делать дальше?
|
|---|
| Понимание задач заказчика, сбор требований и ограничений | DSC-01Определяет участников, ответственность и ограничения задачи заказчика | - C1.2-3.1Чьё решение должно измениться и кого это затронет?
- C2.8.1Какие ограничения среды заказчика изменят решение?
|
|---|
| DSC-02Восстанавливает фактический процесс работы заказчика и выявляет потери | - C2.1.1Как наблюдать фактическую работу?
- C2.2.1Как разобрать последний реальный случай?
- C2.3.1Где процесс ждёт, передаёт и переделывает?
- C2.5.1Какой невидимый труд удерживает качество?
|
|---|
| DSC-03Согласует с заказчиком проблему, ожидаемый результат и границы задачи | - A2.1Как превратить расплывчатую задачу в критерии приёмки?
- C1.1.1Как отделить проблему от просьбы «сделайте ИИ»?
- C1.6.1Что входит в контракт результата?
- C2.6.1Как выбрать первый узкий срез?
|
|---|
| DSC-04Обеспечивает согласованность требований и решений участников проекта | - C5.6.1Что показать человеку для ответственного действия?
- C7.9.1Что нужно сообщить человеку, который принимает решение?
- C7.9.2Как проверить, что стороны одинаково поняли требование и разногласие?
- C7.9.3Как превратить предметное разногласие в решение или честную паузу?
|
|---|
| Выбор решения и оценка пользы, затрат и рисков применения ИИ | FIT-01Выбирает способ решения задачи с учётом альтернатив применению ИИ | - C3.1.1Как сравнить ИИ с сохранением текущего процесса и более простыми изменениями?
- C3.3.1Как приоритизировать гипотезы без ложной точности?
|
|---|
| FIT-02Определяет, какие части задачи можно поручить ИИ | - C3.2.1Как тип неопределённости задаёт класс решения?
- C3.2.2Где в процессе допустима вариативность модели, а где нужен человек или точное правило?
|
|---|
| FIT-03Оценивает ожидаемую пользу и затраты на решение с ИИ | - C1.4.1Как заранее описать полезное изменение?
- C1.5.1Какие ошибки и задержки определяют экономику решения?
- C2.7.1Как измерить исходное состояние процесса?
- C2.7.2При каком диапазоне ценности и полной стоимости эксперимент ещё оправдан?
- C7.7.1Какова полная стоимость единицы результата?
|
|---|
| FIT-04Проверяет целесообразность решения с ИИ до его внедрения | - C3.4.1Что покажет быстрый ручной опыт с моделью?
- C3.5.1Как ограничить последствия неудачи?
- C3.6.1Какой эксперимент может опровергнуть гипотезу?
- C3.7.1Как принять и записать решение продолжать, изменить, упростить или остановить?
- C7.6.1Как отделить эффект решения от шума процесса?
- C10.3.1Как вести портфель по стадии доказательств?
|
|---|
| FIT-05Оценивает последствия применения ИИ для людей и определяет меры защиты | - C3.8.1Кому решение может сделать хуже?
- C3.8.2Как человек оспаривает и исправляет решение системы?
- C5.5.1Где человек обязан проверить, подтвердить или запретить действие?
|
|---|
| Подготовка, проверка и защита данных и знаний для ИИ | DAT-01Определяет смысл, происхождение и владельцев данных для решения задачи | - T4.2Где проходит транзакционная граница изменения?
- C2.4.1Откуда решение получает информацию?
- C4.1.1Какие данные входят и выходят из узкого среза и что они означают?
- C4.2.1Откуда взялся критичный атрибут и не сменил ли смысл?
- XDI2.1Как схема и транзакция защищают инвариант?
- XDI4.1Как исправление или удаление проходит по цепочке происхождения данных (lineage)?
- XDI6.1Какая система является источником истины при конфликте?
|
|---|
| DAT-02Обеспечивает качество и представительность данных для разработки и оценки ИИ | - C4.4.1Покрывает ли выборка важные случаи?
- C4.4.2Какие дефекты и систематические пропуски есть в данных до сборки?
- C4.7.1Можно ли начинать сборку с этими данными?
- XDI3.1Как ETL/ELT обнаруживает плохие данные?
- XMA2.1Готов ли набор данных к адаптации и честной оценке?
|
|---|
| DAT-03Обеспечивает допустимое и защищённое использование данных в системах с ИИ | - C4.3.1Какие данные допустимо использовать и какие из них действительно нужны?
- C4.3.2Как применить и затем отозвать доступ ко всем копиям данных?
|
|---|
| DAT-04Обеспечивает актуальность и прослеживаемость знаний для систем с ИИ | - C4.5-6.1Готово ли знание к допустимому использованию, цитированию и отказу при пробеле?
- XRT6.1Как загрузка данных поддерживает свежесть знаний?
- XRT6.2Как удаление и пересборка сохраняют согласованность и полноту индекса?
- XRT6.3Как разрешать конфликт источников при поиске?
- XEV2.1Как принять решение о корпоративном поиске по знаниям?
|
|---|
| Проектирование, сборка и интеграция систем с ИИ | BLD-01Разрабатывает архитектуру системы с ИИ под требования задачи | - C5.1.1Какую роль дать ИИ в процессе?
- C5.2.1Какие компоненты оставить детерминированными и как связать их контрактами?
- C5.8.1Какой простейший паттерн связывает пользовательский и внутренний путь сервиса?
- C6.1.1Какой один вопрос должен проверить прототип?
- C6.2.2Как связать проверяемый вызов с записью и минимальным сквозным прогоном?
- XPS1.1Какая архитектура соответствует требованиям?
|
|---|
| BLD-02Выбирает модель, поставщика и способ адаптации под требования задачи | - T8.1Как выбрать модель под измеренную задачу и бюджет?
- XMA1.1Нужны инструкция модели, поиск или дообучение?
- XEV1.1Что выгоднее и управляемее: разработать, купить или заменить?
|
|---|
| BLD-03Настраивает инструкции, контекст и интерфейс модели под требования системы | - XPC1.1Какая инструкция имеет приоритет и чему нельзя доверять?
- XPC2.1Как получить и проверить структурированный ответ?
- XPC3.1Когда помогают примеры или декомпозиция?
- XPC4.1Что включить в ограниченный бюджет контекста?
- XPC5.1Как изменить инструкцию модели (промпт) без скрытой регрессии?
- C5.3.1Какой контекст нужен для решения?
- C5.4.1Как выглядит проверяемый выход компонента?
- C6.3.1Как связать поведение с инструкцией, версией и примерами?
|
|---|
| BLD-04Обеспечивает поиск разрешённых сведений с указанием источников | - XRT1.1Что векторные представления (эмбеддинги) и мера сходства сохраняют и искажают?
- XRT2.1Как разбиение на фрагменты (чанкинг) влияет на поиск и цитату?
- XRT3.1Как устроить индекс для фильтрации и версий?
- XRT3.2Как не вернуть запрещённый фрагмент?
- XRT4.1Какой этап поиска исправляет конкретный промах?
- XRT5.1Как отделить качество поиска от качества ответа?
- XRT5.2Когда поисковая система обязана отказаться от ответа и какую причину показать?
- C6.4.1Как вернуть ответ с проверяемым происхождением?
- L5.1Как собрать и измерить небольшой поисковый контур?
|
|---|
| BLD-05Разрабатывает процессы и агентов с контролируемыми действиями ИИ | - C5.9.1Можно ли дать модели это действие до начала сборки?
- XAG1.1Нужен рабочий процесс или агентный цикл?
- XAG2.1Что входит в проверяемый контракт инструмента?
- XAG3.1Как отревизовать неполную контрольную точку по шумной трассе и доказать, что после исправления она минимальна и достаточна?
- XAG3.2Как ограничить агентный цикл и передать незавершённую задачу человеку?
- C6.5.1Как разрешить модели одно безопасное действие?
- C6.6.1Какое состояние нужно хранить между шагами?
- C6.6.2Как безопасно повторить действие с побочным эффектом?
- L3.1Как собрать визуальный рабочий процесс с подтверждением человеком?
|
|---|
| BLD-06Обеспечивает повторяемую совместную работу модели, данных и внешних систем | - XDI1.1Как устойчиво читать внешний API?
- XDI1.2Как безопасно повторять внешний побочный эффект?
- C6.2.1Как выполнить проверяемый вызов модели и остановиться на несовместимой схеме?
- C6.7.1Проходит ли один объект сквозь staging без скрытого ручного шага?
- C6.7.2Можно ли восстановить путь одного объекта по версиям и вызовам?
- L4.1Как выполнить и проверить один API-вызов с контролируемым сбоем?
|
|---|
| Проверка качества, безопасности и надёжности систем с ИИ | QAL-01Определяет критерии качества системы с ИИ и способы их проверки | - C7.10.1Что на самом деле ломается в наблюдаемых трассах?
- C7.1.1Что означает «хорошо» для этого решения?
- C7.1.2Выдерживает ли текущий вариант предварительные критерии на малой выборке?
- C7.3.1Чем воспроизводимо оценивать результат?
- XMA3.1Улучшила ли адаптация нужное поведение?
- XMA4.1Надёжен ли мультимодальный конвейер целиком?
|
|---|
| QAL-02Формирует набор проверочных случаев для достоверной оценки системы с ИИ | - C7.2.1Какие случаи должны жить в наборе оценки?
- L2.1Как сравнить версии в таблице?
|
|---|
| QAL-03Обеспечивает достоверную оценку результатов и хода работы системы с ИИ | - XAG5.1Как оценивать многошаговый запуск агента?
- C6.8.1Можно ли восстановить один запуск по трассе?
- C7.4.1Где автоматическая оценка согласуется с человеком и устойчив ли итог агента?
|
|---|
| QAL-04Выявляет угрозы и проверяет защиту системы с ИИ | - XAG4.1Как ограничить среду выполнения агента?
- C7.5.1Защищена ли граница инструкций и данных?
- C7.5.2Защищена ли граница реального действия?
- C7.5.3Как проверить внешнюю зависимость и передать остаточный риск профильному владельцу?
- XPS4.1Где проходят границы доверия сети, идентификации и клиентов?
- XEV4.1Что усиливается для решения с повышенным риском?
- L6.1Как дать модели одно действие в изолированной среде?
|
|---|
| QAL-05Проверяет устойчивость системы с ИИ к нагрузке и безопасность при сбоях | - T7.1Как доказать поведение и получить диагностический сигнал?
- T7.2Как выпустить изменение в песочнице и вернуть назад?
- XDI5.1Как потребитель переживает задержку, дубликат и нарушение порядка?
- C5.7.1Что делает система, когда не знает или ломается?
- C5.7.2Какая мера надёжности соответствует данному режиму сбоя?
- XAG6.1Как агент останавливается и передаёт задачу человеку?
- C7.8.2Где проходит измеренный предел решения и что происходит при перегрузке?
- XPS5.1Какой шаблон надёжности нужен данному режиму отказа?
- C7.8.1Выдерживает ли решение критерии и отказы?
|
|---|
| Внедрение систем с ИИ в работу команды и обучение пользователей | ROL-01Готовит обоснованную рекомендацию о запуске системы с ИИ | - C8.5.2Готова ли организация разрешить этот радиус сейчас?
|
|---|
| ROL-02Обеспечивает поэтапный запуск системы с ИИ и возможность безопасного отката | - C8.5.1Как расширять воздействие обратимо?
- XEV3.1Как мигрировать без потери контроля?
- L8.1Как имитировать поэтапный выпуск и откат?
|
|---|
| ROL-03Обеспечивает освоение системы с ИИ пользователями и её применение в работе | - C8.1.1Как меняется работа после запуска?
- C8.2.1Как преобразовать отзыв пользователя в изменение дизайна?
- C8.3.1Как калибровать доверие пользователя?
- C8.6.1Где пользователь получит помощь и оставит сигнал?
- C8.7.1Как увидеть принятие и скрытый обход?
- C10.6.1Как развивать людей через артефакты?
|
|---|
| ROL-04Обеспечивает распределение ответственности за работу системы с ИИ | - C8.4.1Кто отвечает и куда эскалировать?
- C8.4.2Как связать ответственность поставщика с внутренним владельцем и ритмом решений?
- C10.5.1Как распределить работу небольшой AI-команды?
|
|---|
| Контроль работы, устранение сбоев и развитие систем с ИИ | OPS-01Обеспечивает своевременное выявление ухудшений в работе системы с ИИ | - C9.1.1Как задать SLO через пользовательский результат?
- C9.2.1Какие сигналы покажут здоровье сервиса?
- L7.1Как поймать регрессию по трассировке, стоимости и версии?
|
|---|
| OPS-02Обеспечивает устранение последствий сбоев и восстановление системы с ИИ | - C9.4.1Как пройти AI-инцидент от ограничения до разбора?
|
|---|
| OPS-03Обеспечивает обновление компонентов системы с ИИ без ухудшения её работы | - XPS3.1Что должно блокировать плохую сборку?
- XPS3.2Как выпускать артефакт обратимо?
- C9.3.1Что именно дрейфует?
- C9.5.1Как безопасно изменить модель, инструкцию или знания?
|
|---|
| OPS-04Принимает решение о развитии, сохранении или закрытии системы с ИИ по её пользе и затратам | - XPS6.1Как снять измеренное ограничение производительности или стоимости?
- C9.6.1Сохраняется ли экономика после запуска?
- C9.7.1Как эксплуатационный сигнал становится новым экспериментом?
- XEV5.1Можно ли безопасно отказаться от поставщика или сервиса?
- C10.1-2.1Что в успешном кейсе можно повторять безопасно?
- C10.4.1Что централизовать, а что оставить локальным?
- C10.7.1Какие инициативы масштабировать, удержать, изменить или вывести?
- C10.7.2Как закрыть решение с ИИ без пробела в ответственности?
|
|---|
