add plan.md
This commit is contained in:
@@ -1,126 +1,102 @@
|
||||
# AI Fluency — Персональный план
|
||||
# AI Fluency — Персональный план (на основе курса Anthropic)
|
||||
|
||||
## О курсе
|
||||
|
||||
Пройден курс «AI Fluency Framework Foundations» от Anthropic, основанный на 4D‑фреймворке: Delegation, Description, Discernment и Diligence (ответственное и безопасное использование AI).
|
||||
Курс помогает выстроить практичный, этичный и безопасный подход к работе с AI‑системами, чтобы использовать их эффективно, осознанно и с учётом ограничений моделей.
|
||||
**Курс:** AI Fluency: Framework & Foundations (Anthropic)
|
||||
**Модель:** Claude 3.7 Sonnet
|
||||
**Целевой срок:** 3 месяца
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Персональные цели
|
||||
## 1. Оценка текущего уровня (4D Фреймворк)
|
||||
|
||||
### Домен 1: Delegation (Делегирование)
|
||||
|
||||
- **Текущий уровень**: 3/5
|
||||
- **Цель**: 4/5 к концу семестра
|
||||
|
||||
**Фокус:** научиться осознанно решать, какие части задач в ML/CV и учёбе отдавать AI, а какие оставлять себе как критически важные (дизайн, финальные решения, проверка).
|
||||
|
||||
**Действия:**
|
||||
|
||||
- Составить список типовых задач (кодинг, ресерч, подготовка отчётов, работа с ботами/агентами) и пометить, что можно делегировать AI, а что лучше делать самой.
|
||||
- Определить критерии «AI‑подходящих» задач: рутинность, повторяемость, работа с текстом/кодом без чувствительных данных, приемлемый риск ошибки.
|
||||
- Практиковать делегирование ежедневно: минимум 3 задачи в день (например, «сгенерировать черновик кода», «структурировать конспект», «сделать список идей экспериментов»).
|
||||
- Раз в две недели пересматривать список делегируемых задач и обновлять его, исходя из опыта (что AI делает хорошо, а где чаще ошибается).
|
||||
| Компетенция | Текущий уровень (1-5) | Целевой уровень (через 3 мес) | Главная проблема сейчас |
|
||||
|---|---|---|---|
|
||||
| **Delegation** | 3/5 | 4/5 | Делегирую простые задачи, но не умею разбивать сложные проекты. |
|
||||
| **Description** | 3/5 | 5/5 | Промты работают, но с 3-й попытки. Хочу получать годный результат с 1-го раза. |
|
||||
| **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. |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Домен 2: Description (Описание)
|
||||
## 2. Персональные цели и действия по доменам
|
||||
|
||||
- **Текущий уровень**: 3/5
|
||||
- **Цель**: 5/5 к концу семестра
|
||||
### Домен 1: Delegation (Планирование и передача задач)
|
||||
|
||||
**Фокус:** выработать чёткий, системный стиль промптов, особенно для кода, CV‑тасок и учебных задач.
|
||||
> *Цель:* Научиться раскладывать сложную задачу на «кодзадачу для ИИ» и «кодзадачу для человека».
|
||||
|
||||
**Действия:**
|
||||
- **Текущий уровень:** 3/5
|
||||
- **Цель:** 4/5 (самостоятельно составлять блок-схему задачи за 5 минут)
|
||||
- **Конкретные действия:**
|
||||
1. Составить чек-лист «AI-подходящих задач» (нет важных последствий ошибки, есть четкий паттерн, объем данных большой).
|
||||
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.
|
||||
|
||||
- Изучить и применять техники Chain‑of‑Thought, Few‑shot и Role‑prompting для сложных задач (разбор статьи, дизайн пайплайна, генерация кода с комментариями).
|
||||
- Создать 5–10 шаблонов промптов для типовых задач:
|
||||
- объяснение сложной темы в ML/DL;
|
||||
- генерация скелета кода (PyTorch / TensorFlow);
|
||||
- проектирование CV‑пайплайна (OCR, детекция, сегментация);
|
||||
- подготовка конспекта и плана подготовки к экзамену;
|
||||
- идеи для AI‑агентов/ботов и их шагов.
|
||||
- При каждом запросе следовать структуре: **контекст → задача → формат ответа → критерии качества → ограничения**.
|
||||
- Вести небольшой лог «удачных промптов» с пометками, что именно сработало (примеры, роль, структура, уточняющие вопросы).
|
||||
### Домен 2: Description (Точное описание и промпт-инжиниринг)
|
||||
|
||||
> *Цель:* Писать промты по шаблону «Роль + Контекст + Формат + Примеры + Ограничения» без пропусков.
|
||||
|
||||
- **Текущий уровень:** 3/5
|
||||
- **Цель:** 5/5 (промт дает нужный результат с первой попытки в 70% случаев)
|
||||
- **Конкретные действия:**
|
||||
1. Изучить техники из курса: **Chain-of-Thought** (цепочка мыслей), **Few-shot** (2-3 примера), **Role-prompting** (назначить эксперта).
|
||||
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).
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Домен 3: Discernment (Оценка)
|
||||
## 3. Таймлайн и измеримые результаты
|
||||
|
||||
- **Текущий уровень**: 2/5
|
||||
- **Цель**: 4/5 к концу семестра
|
||||
|
||||
**Фокус:** сделать критическую оценку AI‑ответов встроенной привычкой, особенно для кода, технических объяснений и выводов по статьям.
|
||||
|
||||
**Действия:**
|
||||
|
||||
- Всегда проверять технические ответы:
|
||||
- запускать предложенный код на маленьком тестовом примере;
|
||||
- сверять ключевые факты с документацией, статьями или другими источниками;
|
||||
- просить AI объяснить решение шаг за шагом и проверять логику.
|
||||
- Вести журнал минимум 10 случаев, когда AI ошибся или сгенерировал «галлюцинацию», и фиксировать паттерны: в каких задачах и формулировках это чаще происходит.
|
||||
- Для важных решений (архитектура модели, дизайн пайплайна, выбор метрик) всегда сравнивать несколько вариантов: свои идеи, идеи AI и внешние источники.
|
||||
- Раз в неделю делать «разбор полётов» 2–3 AI‑ответов: что было полезно, что рискованно, как можно было задать задачу лучше.
|
||||
| Период | Фокус | Конкретные результаты (к концу периода) |
|
||||
|---|---|---|
|
||||
| **Неделя 1-2** | Delegation + Description | ✅ Список из 10 задач, которые можно делегировать. <br> ✅ 5 готовых шаблонов промптов. <br> ✅ Журнал из 7 диалогов с разбором. |
|
||||
| **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. |
|
||||
| **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. |
|
||||
| **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). |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Домен 4: Diligence (Ответственность и Итерации)
|
||||
## 4. Инструменты для отслеживания
|
||||
|
||||
> В курсе Diligence связывают с ответственным использованием AI и осознанной итерацией: не останавливаться на первом ответе, учитывать риски, конфиденциальность и собственную ответственность за результат.
|
||||
- **Журнал промтов и итераций:** Notion (база данных с тегами по 4D)
|
||||
- **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?
|
||||
|
||||
- **Текущий уровень**: 2/5
|
||||
- **Цель**: 4/5 к концу семестра
|
||||
|
||||
**Фокус:** не брать первый ответ как финальный, работать итеративно и при этом помнить про этику, приватность и рамки использования.
|
||||
|
||||
**Действия:**
|
||||
|
||||
- Не останавливаться на первом ответе AI: задавать уточняющие вопросы, просить альтернативные подходы, пробовать другие формулировки промптов.
|
||||
- Использовать технику «уточняющих вопросов»: «какие есть альтернативы?», «покажи пошаговое объяснение», «какие ограничения и риски у этого подхода?».
|
||||
- Вести журнал итераций для 5–10 задач: *промпт → ответ → уточнение → улучшенный результат* и анализировать, какие уточнения сильнее всего повышали качество.
|
||||
- Соблюдать базовые правила ответственности:
|
||||
- не загружать приватные датасеты и закрытый код;
|
||||
- не использовать AI для обхода академической честности (не просить «сделать работу за меня»);
|
||||
- по возможности помечать, где именно в работе помогал AI, если это важно для контекста (университет, команда).
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Таймлайн (на 3 месяца)
|
||||
|
||||
| Период | Фокус | Ожидаемый результат |
|
||||
|--------------|------------------------------|---------------------------------------------------------------------|
|
||||
| Неделя 1–2 | Delegation + Description | Список делегируемых задач, 5–7 шаблонов промптов. |
|
||||
| Неделя 3–4 | Discernment | Журнал анализа 10 AI‑ответов с ошибками/рисками. |
|
||||
| Месяц 2 | Diligence + Итерации | 3 улучшенных рабочих процесса с AI (учёба, код, CV‑задачи). |
|
||||
| Месяц 3 | Все домены | Итоговая самооценка 4D‑компетенций, обновлённый план на следующий семестр. |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Self‑Assessment (кратко)
|
||||
|
||||
| Компетенция | Уровень (1–5) | Комментарий |
|
||||
|----------------------------------------|---------------|------------------------------------------------------------|
|
||||
| Prompt Engineering / Description | 3 | Базовые промпты работают, но нет полностью системного стиля. |
|
||||
| Discernment (критическая оценка AI) | 2 | Часто есть доверие к ответу, даже если проверка минимальна. |
|
||||
| Delegation (что и как отдавать AI) | 3 | Уже делегирую рутину, но не всегда делаю это осознанно. |
|
||||
| Diligence (ответственность, этика, итерации) | 2 | Понимаю риски, но не всегда явно проговариваю рамки и не всегда достаточно итераций. |
|
||||
| Интеграция AI в рабочий процесс | 2 | Использую AI эпизодически, а не как стабильную часть процесса. |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Ресурсы и метрики прогресса
|
||||
|
||||
**Ресурсы:**
|
||||
|
||||
- Материалы курса AI Fluency от Anthropic.
|
||||
- AI Fluency Framework (документация и описания 4D).
|
||||
- Документация к используемым фреймворкам (PyTorch, TensorFlow, библиотеки CV, инструменты для агентов).
|
||||
- Статьи и гайды по prompt engineering, AI‑агентам и ответственному использованию AI.
|
||||
|
||||
**Метрики прогресса:**
|
||||
|
||||
- Снижение времени на типичные задачи (код, конспект, поиск информации) при сохранении или повышении качества.
|
||||
- Рост доли задач, где AI встроен в процесс (а не используется «от случая к случаю»).
|
||||
- Улучшение самооценки по 4D‑компетенциям каждые 3 месяца.
|
||||
- Количество реальных артефактов: библиотека промптов, один или несколько AI‑агентов, рабочий LLM‑пайплайн под учебные/проектные задачи.
|
||||
> **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»**.
|
||||
Reference in New Issue
Block a user