Экономия токенов начинается раньше токенов.

Дорогая работа с AI часто начинается не в счёте за API, а в неясной задаче.

Если предметная логика не собрана, агенту приходится угадывать: что важно, какие ограничения держать, где нужен источник, что считать ошибкой, какой результат годится для следующего шага.

Чем сильнее модель, тем убедительнее выглядит её ответ. И тем труднее заметить, где она промахнулась.

В итоге человек платит не только токенами.

🔧 Он платит временем, вниманием, ручной доводкой, повторными объяснениями и разбором гладких, но непригодных черновиков.

Поэтому, важнее — какое мышление должно быть у человека и AI-агента, чтобы они могли работать в одной предметной области?

FPF даёт общий язык рабочих различений: проблемная ситуация, решение, архитектурный вопрос, проверка, документ, выполненная работа, пригодность результата, следующий ход.

DPF переводит этот язык в выбранную предметную область: правила отрасли, ограничения, типовые ошибки, проверки, примеры и признаки пригодного результата.

И здесь ценность появляется не только для агента.

✅ Когда человек собирает DPF, он сам пересматривает свою предметную логику: где действует по привычке, где метод выбран под задачу и ресурсы, какие ошибки повторяются, что уже изменилось в области и где тем же ресурсом можно получать более точный результат.

Это уже не про экономию пары фраз в промпте.

Это про смену класса работы: от надежды на хороший ответ модели — к рабочему языку, на котором человек и AI-агент могут удерживать задачу, проверку, архитектуру и пригодность результата.

Серия по FPF и DPF — редкая возможность разобрать это с Анатолием Левенчуком на новом содержании FPF: архитектурном мышлении, точности языка, предметных моделях и сборке DPF для выбранной области или класса задач.

Пять 3-часовых практикумов стартуют 12 июля.

Можно выбрать один практикум или пройти весь маршрут.

Подробная программа: https://system-school.ru/list
Оплата иностранными картами и для юрлиц: @Gelya1848