From a4786c2b10f47656e70c38afc68007009eb7447f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: RomanKurlygin Date: Tue, 26 May 2026 07:27:32 +0000 Subject: [PATCH] add AI_FLUENCY_PLAN.md --- AI_FLUENCY_PLAN.md | 143 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 143 insertions(+) create mode 100644 AI_FLUENCY_PLAN.md diff --git a/AI_FLUENCY_PLAN.md b/AI_FLUENCY_PLAN.md new file mode 100644 index 0000000..1f36e7b --- /dev/null +++ b/AI_FLUENCY_PLAN.md @@ -0,0 +1,143 @@ +# Personal AI Fluency Plan + +**Автор:** Роман Курлыгин +**Курс:** KFU-26-1 (BroJS) +**Дата:** май 2026 +**Основа:** [AI Fluency Framework: Foundations](https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-framework-foundations) (Anthropic) + +--- + +## 1. Цель и контекст + +### Зачем мне AI fluency +Я учусь разрабатывать AI-агентов (LangChain, LangGraph, MCP, RAG). Мне нужна не «магия кнопки», а **осознанная** работа с моделями: когда доверять ответу, как формулировать задачи, как встраивать ИИ в учёбу и будущую разработку без потери качества и безопасности. + +### Ожидаемый результат через 3 месяца +- Уверенно прохожу типовой цикл: **задача → промпт → проверка → итерация → сдача**. +- Использую ИИ для ускорения рутины (черновики кода, разбор ошибок, конспекты), но **финальное решение и ответственность — на мне**. +- Имею задокументированный набор правил (что можно/нельзя отправлять в модель). + +--- + +## 2. Текущий уровень (self-assessment) + +| Область | Уровень (1–5) | Комментарий | +|--------|---------------|-------------| +| Промптинг (ясность задачи) | 3 | Умею описывать ТЗ; иногда пропускаю ограничения и формат ответа | +| Критическая оценка ответов | 3 | Проверяю код запуском; тексты проверяю слабее | +| Инструменты (IDE, агенты, API) | 4 | Cursor, OpenRouter, Ollama, Gitea, журнал курса | +| Автоматизация / агенты | 3 | LangGraph, HITL, RAG — в процессе освоения | +| Этика и конфиденциальность | 4 | Не отправляю ключи и персональные данные в публичные API | + +--- + +## 3. Сценарии использования (use cases) + +### Учёба (приоритет: высокий) +1. **Разбор ДЗ** — объяснение концепции LangGraph/MCP после самостоятельной попытки. +2. **Ревью своего кода** — чеклист: граничные случаи, типы, соответствие ТЗ. +3. **Конспекты** — сжатие длинных статей курса в шпаргалку (с проверкой по первоисточнику). + +### Разработка (приоритет: высокий) +4. **Черновик boilerplate** — структура проекта, `requirements.txt`, скелет `main.py`. +5. **Отладка** — анализ traceback + гипотезы; исправление вношу сам. +6. **Документация** — README, комментарии к публичным функциям. + +### Повседневное (приоритет: средний) +7. **Планирование** — декомпозиция большой задачи на шаги. +8. **Язык** — правка формулировок в отчётах (не генерация «готовых работ» за меня). + +### Не использую ИИ для +- Сдачи чужой работы как своей без понимания. +- Генерации ответов на экзаменах/тестах в реальном времени. +- Обработки чужих персональных данных. + +--- + +## 4. Инструменты и workflow + +| Инструмент | Роль | Когда | +|------------|------|--------| +| **Cursor + агент** | Код, рефакторинг, курс BroJS | Практические задания | +| **OpenRouter** (gpt-oss и др.) | Быстрые эксперименты | Когда нет локальной LLM | +| **Ollama** (llama3, nomic-embed-text) | Локальные LLM и эмбеддинги | RAG, приватность | +| **LangChain / LangGraph** | Продакшен-логика агентов | Все agent-задания курса | +| **Блокнот / Markdown** | Фиксация промптов и уроков | После каждого модуля | + +### Стандартный workflow (5 шагов) +1. **Сформулировать** задачу: вход, выход, ограничения, критерии готовности. +2. **Запросить** черновик / объяснение (без секретов в промпте). +3. **Проверить** факты, запустить код, сравнить с документацией. +4. **Итерировать** 1–2 раза с уточнением ошибок. +5. **Зафиксировать** итог: что сработало, какой промпт сохранить. + +--- + +## 5. План обучения (12 недель) + +### Недели 1–2: Foundations +- [x] Пройти модуль AI Fluency Framework (Anthropic Skilljar). +- [ ] Вести журнал: 5 удачных и 5 неудачных промптов с разбором. + +### Недели 3–4: Промптинг под код +- [ ] Шаблон промпта для заданий курса (роль, стек, формат, запреты). +- [ ] Практика: каждое ДЗ — минимум 10 минут без ИИ перед обращением к модели. + +### Недели 5–6: Критическое мышление +- [ ] Для каждого ответа модели: «3 вещи, которые я проверил сам». +- [ ] Упражнение: намеренно сломать совет модели и понять почему. + +### Недели 7–8: Агенты и инструменты +- [ ] Закрепить HITL, stream, middleware на своих мини-проектах. +- [ ] Один pet-project: агент с 2+ инструментами и памятью. + +### Недели 9–10: RAG и данные +- [ ] Локальный RAG (Qdrant + Ollama) на своих конспектах курса. +- [ ] Политика: какие документы можно индексировать. + +### Недели 11–12: Интеграция и ревью +- [ ] Обновить этот план по факту. +- [ ] Презентация: 1 слайд «как я использую ИИ этично и эффективно». + +--- + +## 6. Правила безопасности и этики + +1. **Секреты** — только в `.env`, никогда в чат и не в Gitea. +2. **Персональные данные** — не загружать в облачные модели без необходимости. +3. **Атрибуция** — если ИИ помог с кодом/текстом, понимаю решение и могу объяснить. +4. **Честность на курсе** — сдаю своё понимание; ссылка на репозиторий = моя работа с допустимой помощью ИИ. +5. **Ограничение доверия** — модель может галлюцинировать API; сверка с официальной документацией обязательна. + +--- + +## 7. Метрики успеха + +| Метрика | Цель | +|---------|------| +| ДЗ сдано с первого/второго раза | ≥ 80% | +| Время на отладку «слепого» кода от ИИ | −30% к концу периода | +| Записей в журнале промптов | ≥ 20 | +| Инциденты (утечка ключей, списание) | 0 | +| Уверенность объяснить свой код устно | 4/5 | + +--- + +## 8. Риски и митигация + +| Риск | Митигация | +|------|-----------| +| Переоценка ответа модели | Обязательный чеклист проверки | +| Прокрастинация («пусть ИИ сделает») | Правило 10 минут самому | +| Зависимость от одного провайдера | Ollama + OpenRouter | +| Выгорание | 2 дня в неделю без «агентских» экспериментов | + +--- + +## 9. Краткое резюме + +Я строю AI fluency как **навык инженера**: чёткие задачи, проверяемые результаты, локальные и облачные инструменты по ситуации, этичные границы. Курс KFU-26-1 даёт практику агентов; этот план связывает курс Anthropic с моей ежедневной учёбой и разработкой на ближайшие 3 месяца. + +--- + +*План подготовлен в рамках задания «ai-fluency», курс KFU-26-1.*