AI вышел на работу. А в курс дела его кто вводил?

Желательно, сразу по регламенту — чтобы потом не платить за ошибки.

В МИМ часто сравнивают AI-агентов с сотрудниками. И это очень точное сравнение.

Умный сотрудник без вводной тоже будет стараться. Он задаст пару вопросов, принесёт приличный черновик, местами даже попадёт в задачу. Но дальше начнётся знакомое: "не то понял", "не это имели в виду", "нужно переделать", "давай я сам объясню заново".

На картинке — разбор примера Анатолия: как один и тот же запрос к AI меняется, если вести его через FPF и доводить до DPF.

Задача была собрать DPF для нарративизации: правила, по которым AI-агент сможет превращать сложные материалы — FPF, архитектуру, граф понятий, транскрипты, материалы семинара — в понятный маршрут для читателя и сохранять связь с источником.

⚫️ Без FPF AI даёт хороший универсальный совет. Такой ответ может помочь с черновиком, но каждый следующий результат снова зависит от удачи, формулировки запроса и ручной доводки.

⚫️ С FPF появляется управление результатом. Агент начинает удерживать источник, выбранную структуру, назначение, потери, проверки и возврат к исходному материалу.

⚫️ Дальше появляется первый DPF/SPF-0. Это уже предметный черновик правил: какие рабочие паттерны нужны, какие ошибки типичны, что проверять, как безопасно использовать AI-черновик, где результат ещё требует человеческого решения.

Но DPF/SPF-0 — это стартовая версия.

⚫️ После 5 практикумов участник доводит её до рабочего DPF для своей области: с правилами, проверками, ограничениями, примерами, приёмочными кейсами и следующими рабочими ходами.

Вот здесь и происходит главный переход.

✅ AI-агент получает предметную среду, по которой можно делать, проверять и усиливать результат уже внутри логики вашей области.

Для всей команды это означает:
— меньше повторного ввода контекста,
— меньше ручного спасения удачных, но сырых ответов,
— меньше зависимости от "повезло с промптом",
— больше рабочих материалов, у которых понятны источник, ограничения, проверки и следующий шаг.

И больше материалов, которые действительно двигают работу дальше.

Это переход от разового удачного ответа к правилам, по которым результат можно получать повторяемо.

Именно его будем делать на практикумах для вашей области: от общего AI-черновика к первому рабочему DPF.

Подробности в расписании — https://system-school.ru/list