add plan.md
This commit is contained in:
@@ -1,102 +1,172 @@
|
|||||||
# AI Fluency — Персональный план (на основе курса Anthropic)
|
# Личный план развития AI Fluency
|
||||||
|
|
||||||
**Курс:** AI Fluency: Framework & Foundations (Anthropic)
|
## 1. Моя стартовая точка и цели
|
||||||
**Модель:** Claude 3.7 Sonnet
|
|
||||||
**Целевой срок:** 3 месяца
|
### Текущий уровень
|
||||||
|
|
||||||
|
- Я регулярно использую ИИ‑ассистентов (например, Claude/GPT) для программирования, генерации идей и краткого изложения статей, но делаю это в основном эпизодически, без чётко выстроенного процесса.
|
||||||
|
- У меня сильный технический бэкграунд в области глубокого обучения и компьютерного зрения, но меньше практики в системном управлении работой ИИ: выборе задач для делегирования, постановке критериев качества и встраивании ИИ в устойчивые рабочие процессы.
|
||||||
|
- На текущий момент мой уровень можно описать как «tactical assistive»: я использую ИИ как умного собеседника и помощника в IDE, но редко строю вокруг него повторяемые процессы или небольшие «системы» из скриптов, API и агентных пайплайнов.
|
||||||
|
|
||||||
|
### Цели на 3–6 месяцев
|
||||||
|
|
||||||
|
1. Перейти от разовых запросов к продуманным ИИ‑процессам в учебе и проектах, которые можно повторять и улучшать.
|
||||||
|
2. Научиться чётко разделять, какие части работы я делегирую ИИ, а какие оставляю за собой, опираясь на 4D‑framework (Delegation, Description, Discernment, Diligence).
|
||||||
|
3. Собрать личный «AI‑toolbox» для:
|
||||||
|
- учебы (конспекты, планирование, черновики статей и обзоров);
|
||||||
|
- программирования (генерация, рефакторинг, тесты, пояснения);
|
||||||
|
- исследований (литературные обзоры, идеи экспериментов, анализ результатов).
|
||||||
|
4. Повысить уровень «AI‑безопасности»: ясно понимать, какие данные нельзя передавать ИИ, как распознавать потенциальные галлюцинации и как снижать риски при использовании моделей.
|
||||||
|
|
||||||
---
|
---
|
||||||
|
|
||||||
## 1. Оценка текущего уровня (4D Фреймворк)
|
## 2. Delegation: что и как я буду делегировать ИИ
|
||||||
|
|
||||||
| Компетенция | Текущий уровень (1-5) | Целевой уровень (через 3 мес) | Главная проблема сейчас |
|
### Общий принцип делегирования
|
||||||
|---|---|---|---|
|
|
||||||
| **Delegation** | 3/5 | 4/5 | Делегирую простые задачи, но не умею разбивать сложные проекты. |
|
- ИИ выполняет: черновую и рутинную работу, вариативные наброски, первичный анализ паттернов в тексте и коде, помощь в генерации идей.
|
||||||
| **Description** | 3/5 | 5/5 | Промты работают, но с 3-й попытки. Хочу получать годный результат с 1-го раза. |
|
- Я выполняю: формулировку задач и целей, определение критериев качества, итоговую проверку результатов, принятие решений и всё, что связано с этикой, безопасностью и ответственностью.
|
||||||
| **Discernment** | 2/5 | 4/5 | Часто ловлю себя на том, что принимаю ответ ИИ как истину без проверки фактов. |
|
|
||||||
| **Diligence** | 2/5 | 4/5 | Останавливаюсь на первом ответе и не всегда думаю о безопасности данных. |
|
### Конкретные зоны делегирования
|
||||||
|
|
||||||
|
#### Учёба и исследования
|
||||||
|
|
||||||
|
- Делегирую ИИ:
|
||||||
|
- краткое изложение статей, глав книг и лекций с сохранением структуры и основных тезисов;
|
||||||
|
- генерацию вопросов для самопроверки по прочитанному материалу;
|
||||||
|
- предложение структур для обзоров литературы, курсовых и исследовательских проектов.
|
||||||
|
- Оставляю за собой:
|
||||||
|
- проверку интерпретаций по оригинальным источникам;
|
||||||
|
- отбор ключевых идей и аргументов;
|
||||||
|
- финальное написание и редактирование академических текстов.
|
||||||
|
|
||||||
|
#### Код и ML‑проекты
|
||||||
|
|
||||||
|
- Делегирую ИИ:
|
||||||
|
- генерацию шаблонов кода, boilerplate и тестов;
|
||||||
|
- идеи экспериментов, варианты архитектур и гиперпараметров;
|
||||||
|
- черновые скрипты для препроцессинга данных и базовой аналитики.
|
||||||
|
- Оставляю за собой:
|
||||||
|
- дизайн общей архитектуры системы или эксперимента;
|
||||||
|
- интерпретацию метрик и принятие решений по моделям;
|
||||||
|
- ревью и рефакторинг кода перед использованием и коммитом.
|
||||||
|
|
||||||
|
#### Организация и продуктивность
|
||||||
|
|
||||||
|
- Делегирую ИИ:
|
||||||
|
- разбиение крупных задач на пошаговые действия;
|
||||||
|
- составление расписания на день/неделю с учетом дедлайнов;
|
||||||
|
- черновики писем, описаний проектов, резюме и профилей.
|
||||||
|
- Оставляю за собой:
|
||||||
|
- расстановку приоритетов и распределение времени;
|
||||||
|
- принятие решений о нагрузке и дедлайнах;
|
||||||
|
- утверждение финальных версий писем и описаний.
|
||||||
|
|
||||||
---
|
---
|
||||||
|
|
||||||
## 2. Персональные цели и действия по доменам
|
## 3. Description: как я буду описывать задачи ИИ
|
||||||
|
|
||||||
### Домен 1: Delegation (Планирование и передача задач)
|
### Правила хорошего промпта
|
||||||
|
|
||||||
> *Цель:* Научиться раскладывать сложную задачу на «кодзадачу для ИИ» и «кодзадачу для человека».
|
1. Всегда указывать:
|
||||||
|
- роль модели (например: «Ты мой AI‑ассистент по Python и ML»);
|
||||||
|
- цель (чего именно я хочу добиться и к какому сроку);
|
||||||
|
- контекст (уровень аудитории, формат, объём, тип задания);
|
||||||
|
- ограничения (язык, длина, стиль, что нельзя делать или предполагать).
|
||||||
|
|
||||||
- **Текущий уровень:** 3/5
|
2. Структурировать запросы:
|
||||||
- **Цель:** 4/5 (самостоятельно составлять блок-схему задачи за 5 минут)
|
- шаг 1: просить ИИ задать уточняющие вопросы, если задача сформулирована слишком широко;
|
||||||
- **Конкретные действия:**
|
- шаг 2: заранее договариваться о формате ответа (список шагов, таблица, код‑блоки, структура документа);
|
||||||
1. Составить чек-лист «AI-подходящих задач» (нет важных последствий ошибки, есть четкий паттерн, объем данных большой).
|
- шаг 3: итеративно улучшать результат через циклы «ревью → правки → уточнение промпта».
|
||||||
2. Каждый понедельник декомпозировать 1 рабочую задачу: «Что делает Claude? Что делаю я?»
|
|
||||||
3. Практиковать **«Reverse Delegation»** — просить Claude предложить, какие части его ответа не стоит доверять ИИ.
|
|
||||||
|
|
||||||
### Домен 2: Description (Точное описание и промпт-инжиниринг)
|
### Практические шаблоны запросов
|
||||||
|
|
||||||
> *Цель:* Писать промты по шаблону «Роль + Контекст + Формат + Примеры + Ограничения» без пропусков.
|
- Для кода:
|
||||||
|
«Вот фрагмент кода / ошибка, вот среда и версии библиотек, вот что я уже пробовал и какой результат хочу получить. Предложи решение, объясни, почему оно должно сработать, и укажи, какие места уязвимы для ошибок».
|
||||||
- **Текущий уровень:** 3/5
|
- Для учебы:
|
||||||
- **Цель:** 5/5 (промт дает нужный результат с первой попытки в 70% случаев)
|
«Вот текст/статья/конспект. Выдели 5–7 ключевых идей, сформулируй 5 вопросов для самопроверки, а также отметь, какие утверждения могут быть галлюцинациями модели и требуют проверки по оригиналу».
|
||||||
- **Конкретные действия:**
|
- Для планирования:
|
||||||
1. Изучить техники из курса: **Chain-of-Thought** (цепочка мыслей), **Few-shot** (2-3 примера), **Role-prompting** (назначить эксперта).
|
«Я студент, у меня такие-то курсы, дедлайны и ограничения по времени. Составь реалистичный план на неделю с буферами, временем на отдых и возможностью адаптации под изменения».
|
||||||
2. Создать 5 шаблонов промптов для частых сценариев:
|
|
||||||
- Анализ таблицы / данных
|
|
||||||
- Рерайт текста под голос бренда
|
|
||||||
- Генерация идей для контента
|
|
||||||
- Объяснение сложной концепции простым языком
|
|
||||||
- Поиск логических ошибок в моем тексте
|
|
||||||
3. Вести журнал «Удачных / неудачных промтов» с разбором причин.
|
|
||||||
|
|
||||||
### Домен 3: Discernment (Критическая оценка результатов ИИ)
|
|
||||||
|
|
||||||
> *Цель:* Системно проверять факты и смещения в ответах Claude до того, как использовать результат.
|
|
||||||
|
|
||||||
- **Текущий уровень:** 2/5
|
|
||||||
- **Цель:** 4/5 (автоматически применять 5-пунктовый чек-лист проверки)
|
|
||||||
- **Конкретные действия:**
|
|
||||||
1. **Чек-лист Discernment** (распечатать и держать на столе):
|
|
||||||
- [ ] Все ли цифры и даты совпадают с оригиналом?
|
|
||||||
- [ ] Нет ли явных галлюцинаций (вымышленных статей, законов, имен)?
|
|
||||||
- [ ] Не упущены ли важные контраргументы или нюансы?
|
|
||||||
- [ ] Есть ли в ответе неявные допущения, которые могут быть неверны?
|
|
||||||
- [ ] Не звучит ли ответ подозрительно гладко (overconfidence)?
|
|
||||||
2. Завести **журнал галлюцинаций**: записывать, когда и как Claude ошибался, чтобы знать слабые места.
|
|
||||||
3. Раз в неделю анализировать 3 старых диалога с ИИ через этот чек-лист.
|
|
||||||
|
|
||||||
### Домен 4: Diligence (Итерации, безопасность и этика)
|
|
||||||
|
|
||||||
> *Цель:* Сделать итеративное уточнение привычкой и никогда не отправлять конфиденциальные данные в ИИ.
|
|
||||||
|
|
||||||
- **Текущий уровень:** 2/5
|
|
||||||
- **Цель:** 4/5 (в 90% сессий — 2+ цикла уточнения, нулевая утечка PII)
|
|
||||||
- **Конкретные действия:**
|
|
||||||
1. **Правило трех итераций:** Никогда не заканчивать диалог после первого ответа. Всегда задавать уточняющий вопрос или просить улучшить.
|
|
||||||
2. Использовать технику **«Description → Discernment → Refined Description»** (как в курсе).
|
|
||||||
3. Создать **Diligence-памятку**:
|
|
||||||
- «Что нельзя: имена, адреса, паспортные данные, финансовая отчетность компании, пароли».
|
|
||||||
- «Что можно: обезличенные метрики, публичные данные, черновики идей».
|
|
||||||
4. Вести журнал итераций в Notion (промпт → ответ → уточнение → финал).
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
---
|
||||||
|
|
||||||
## 3. Таймлайн и измеримые результаты
|
## 4. Discernment: как я буду оценивать ответы ИИ
|
||||||
|
|
||||||
| Период | Фокус | Конкретные результаты (к концу периода) |
|
### Критерии качества ответов
|
||||||
|---|---|---|
|
|
||||||
| **Неделя 1-2** | Delegation + Description | ✅ Список из 10 задач, которые можно делегировать. <br> ✅ 5 готовых шаблонов промптов. <br> ✅ Журнал из 7 диалогов с разбором. |
|
1. Проверяемость:
|
||||||
| **Неделя 3-4** | Discernment | ✅ Чек-лист проверки применяется автоматически. <br> ✅ Журнал галлюцинаций содержит 5+ записей. <br> ✅ Нашел и исправил 3 критических ошибки Claude до того, как они ушли в работу. |
|
- все фактические утверждения (даты, определения, формулы, ссылки, цитаты) я воспринимаю как потенциально ошибочные, пока не проверил их по надёжным источникам;
|
||||||
| **Месяц 2** | Diligence + Итерации | ✅ В 90% диалогов — 2 или более итераций. <br> ✅ Ни одного случая отправки PII. <br> ✅ 3 рабочих процесса стали короче на 30% благодаря итерациям. |
|
- отсутствие ссылок или объяснения происхождения факта повышает вероятность галлюцинации.
|
||||||
| **Месяц 3** | Все домены + Интеграция | ✅ Итоговая самооценка: Delegation 4/5, Description 5/5, Discernment 4/5, Diligence 4/5. <br> ✅ Публичный пост / заметка с рефлексией «Как AI Fluency изменил мою работу». <br> ✅ План апгрейда на следующий семестр (например, освоение MCP или fine-tuning). |
|
|
||||||
|
2. Соответствие задаче:
|
||||||
|
- ответ должен явно закрывать исходный запрос и соблюдать заданные ограничения по формату, языку, объёму и стилю;
|
||||||
|
- если ответ размытый, я прошу краткое резюме (executive summary) и список конкретных следующих шагов.
|
||||||
|
|
||||||
|
3. Самооценка модели:
|
||||||
|
- я буду регулярно просить ИИ:
|
||||||
|
- отмечать области, где он не уверен;
|
||||||
|
- предлагать, какие части ответа следует отдельно проверить;
|
||||||
|
- давать альтернативные трактовки, если тема спорная или исследовательская.
|
||||||
|
|
||||||
|
### Практики снижения риска ошибок
|
||||||
|
|
||||||
|
- Для кода: запускать и тестировать сгенерированный код, писать простые юнит‑тесты и проверять edge‑cases, а не доверять решению «на слово».
|
||||||
|
- Для учебы: сверяться с оригинальными учебниками и статьями, особенно когда речь идёт о формальных определениях, теоремах и доказательствах.
|
||||||
|
- Для проектов: при выборе архитектуры, модели или стека решений сравнивать несколько вариантов, а не принимать первый ответ ИИ как окончательный.
|
||||||
|
|
||||||
---
|
---
|
||||||
|
|
||||||
## 4. Инструменты для отслеживания
|
## 5. Diligence: этика, безопасность и ответственность
|
||||||
|
|
||||||
- **Журнал промтов и итераций:** Notion (база данных с тегами по 4D)
|
### Работа с данными
|
||||||
- **Чек-лист Discernment:** на стикере на монитор
|
|
||||||
- **Diligence-памятка:** в закрепленном сообщении в рабочем чате (для команды)
|
|
||||||
- **Еженедельный 15-минутный ретро:** отвечать на вопросы:
|
|
||||||
- Где Claude сэкономил мне больше всего времени?
|
|
||||||
- Где я доверился ему зря?
|
|
||||||
- Какой домен (D в 4D) сегодня страдал больше всего?
|
|
||||||
|
|
||||||
> **Примечание:** План составлен на основе курса `ai-fluency-framework-foundations` от Anthropic и примера пользователя. Успешное выполнение плана = сданное задание **«Build a personal AI fluency plan»**.
|
- Я не буду отправлять в ИИ:
|
||||||
|
- персональные данные других людей;
|
||||||
|
- закрытую корпоративную или университетскую информацию без явного разрешения;
|
||||||
|
- данные, подпадающие под NDA или внутренние политики организаций.
|
||||||
|
- При необходимости работы с чувствительными данными:
|
||||||
|
- по возможности использовать локальные или он‑премис решения, либо обезличенные датасеты;
|
||||||
|
- удалять явные идентификаторы, а не просто «маскировать» их в тексте.
|
||||||
|
|
||||||
|
### Этические принципы
|
||||||
|
|
||||||
|
- Использовать ИИ как инструмент поддержки обучения, а не как замену собственному пониманию:
|
||||||
|
- не сдавать сгенерированные тексты как полностью свои академические работы;
|
||||||
|
- использовать ИИ для генерации структуры, идей и черновиков, но всегда переписывать, дополнять и осмысливать результат самостоятельно.
|
||||||
|
- Соблюдать прозрачность там, где это важно:
|
||||||
|
- указывать использование ИИ, если этого требуют правила курса, университета или компании;
|
||||||
|
- не выдавать ответы ИИ за экспертные рекомендации в чувствительных областях (медицина, право, финансовые решения и т.п.).
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 6. Дорожная карта развития AI Fluency
|
||||||
|
|
||||||
|
### Горизонт 3 месяца
|
||||||
|
|
||||||
|
1. Учёба и практика 4D‑framework:
|
||||||
|
- пересмотреть и законспектировать ключевые уроки курса «AI Fluency: Framework & Foundations», сформулировать свои правила для каждой из четырёх D (Delegation, Description, Discernment, Diligence);
|
||||||
|
- раз в неделю проводить короткую ретроспективу: какие задачи я делегировал ИИ успешно, где столкнулся с ошибками или галлюцинациями и как могу улучшить промпты и проверки.
|
||||||
|
|
||||||
|
2. Внедрение в учебу:
|
||||||
|
- для каждого нового задания заранее решать, что делегирую ИИ, а что точно делаю сам;
|
||||||
|
- вести компактный лог: «задача → промпт → результат → что сработало/что нет и почему».
|
||||||
|
|
||||||
|
3. Внедрение в кодинг и проектов:
|
||||||
|
- настроить стабильный workflow, где ИИ выступает в роли «pair programmer» в IDE и отдельного ассистента по планированию проекта;
|
||||||
|
- хотя бы для одного ML/AI‑проекта за семестр сознательно построить весь процесс с участием ИИ: от выбора идеи и датасета до финального отчёта.
|
||||||
|
|
||||||
|
### Горизонт 6–12 месяцев
|
||||||
|
|
||||||
|
- Выйти на уровень «smart tooling / system builder»:
|
||||||
|
- связать ИИ с другими инструментами (скрипты, API, агентные фреймворки) для полуавтоматических пайплайнов в учебе и исследованиях;
|
||||||
|
- разработать 1–2 собственных мини‑гайда или небольших воркшопа по практическому использованию AI Fluency для одногруппников или коллег.
|
||||||
|
- Сформировать устойчивый набор личных «AI‑ритуалов»:
|
||||||
|
- еженедельное планирование с участием ИИ‑ассистента;
|
||||||
|
- разбор завершённых проектов с анализом вклада ИИ и качества его работы;
|
||||||
|
- периодическое обновление собственной «AI‑policy» (что можно и нельзя делегировать, как проверять результаты и управлять рисками).
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 7. Краткое текстовое резюме плана (англ., для вставки в форму)
|
||||||
|
|
||||||
|
In the next 3–6 months, I plan to develop my personal AI fluency by systematically applying the 4D framework (Delegation, Description, Discernment, Diligence) to my daily study and development workflows. I will delegate routine, exploratory, and drafting tasks to AI while keeping goal‑setting, critical evaluation, and final decisions under my control. I will design clearer prompts by always specifying role, goal, context, and constraints, and I will iterate on outputs using explicit quality criteria. I will apply structured discernment by double‑checking factual claims, testing generated code, and asking AI to highlight its own uncertainties and potential errors. I will follow strict diligence guidelines by avoiding sensitive data, being transparent about AI use where required, and ensuring that AI supports rather than replaces my own learning. Over time, I aim to move from ad‑hoc usage to stable, documented AI‑supported processes in my coursework and ML projects, and to reflect regularly on what works and what needs adjustment.
|
||||||
Reference in New Issue
Block a user