# Personal AI Fluency Plan

Персональный план развития AI Fluency, разработанный на основе курса
«AI Fluency Framework Foundations» от Anthropic.

## Цель

Систематизировать подход к использованию AI-инструментов в учёбе и работе,
развить навыки эффективного взаимодействия с LLM-моделями.

## Структура плана

### 1. Текущий уровень (Self-Assessment)

| Компетенция | Уровень (1-5) | Комментарий |
|---|---|---|
| Prompt Engineering | 3 | Базовые промпты работают, но нет системного подхода |
| Критическая оценка ответов AI | 2 | Часто принимаю ответы на веру |
| Интеграция AI в рабочий процесс | 2 | Использую эпизодически, без системы |
| Понимание ограничений LLM | 3 | Знаю про галлюцинации, но не всегда учитываю |
| Автоматизация с AI | 1 | Практически не использую |

### 2. Цели развития

#### Краткосрочные (1-2 месяца)
- Освоить техники структурирования промптов (Chain-of-Thought, Few-shot)
- Научиться валидировать ответы AI через перекрёстную проверку
- Внедрить AI в ежедневный рабочий процесс (заметки, поиск, код)

#### Среднесрочные (3-6 месяцев)
- Разработать персональную библиотеку промптов для типовых задач
- Освоить создание AI-агентов для автоматизации рутинных задач
- Научиться строить многошаговые пайплайны с LLM

#### Долгосрочные (6-12 месяцев)
- Достичь уровня «AI- fluent» — свободное владение AI-инструментами
- Создать собственные AI-продукты / инструменты
- Менторить других по эффективному использованию AI

### 3. Практические шаги

1. **Ежедневно**: использовать AI для 3+ задач, фиксировать результаты
2. **Еженедельно**: анализировать 5 лучших и 5 худших взаимодействий с AI
3. **Ежемесячно**: обновлять библиотеку промптов, добавлять новые техники
4. **Ежеквартально**: переоценивать уровень компетенций

### 4. Ресурсы

- [Anthropic AI Fluency Course](https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-framework-foundations)
- [OpenAI Prompt Engineering Guide](https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering)
- [LangChain Documentation](https://python.langchain.com/docs/)

### 5. Метрики успеха

- Время на типовые задачи сократилось на 30%+
- Количество итераций для получения качественного ответа ≤ 2
- Создано 10+ работающих промпт-шаблонов
- Автоматизировано 3+ рабочих процесса с помощью AI