В чате появился хороший вопрос от одного из наших резидентов:
"Я не понимаю, это такие тексты крутые рекламные или просто мне это и правда нужно, потому что я уже в вашей теме?"
С FPF и DPF легко перепутать красивое обещание и рабочую догадку.
Красивое обещание звучало бы так: за 5 практикумов у вас появится готовый регламент организации для AI, агент начнёт работать по вашим правилам, проблемы решатся, счастье наступит.
❗️Такого мы не обещаем.
За 5 практикумов не появится готовый регламент вашей организации. Не будет переноса всей вашей работы на AI. Не будет гарантии, что агент после серии сам начнёт стабильно решать рабочие проблемы.
Будет другое — менее сказочное, но гораздо более полезное для работы.
Можно сделать первый серьёзный проход к DPF для выбранной предметной области или класса задач: собрать правила, ограничения, типовые ошибки, проверки, примеры и признаки пригодного результата.
Это не волшебная кнопка.
✅ Это вход в новый рабочий язык, который становится всё важнее по мере того, как AI-агенты оказываются ближе к реальной работе: коду, документам, решениям, источникам и материалам команды.
Обычный запрос каждый раз просит AI что-то сделать.
Сила DPF в том, что это не знание кнопок конкретного сервиса, а рабочий язык для AI-агента, который можно переносить между интерфейсами и моделями: какие различения важны, что нужно проверить, где нужен источник, где остановиться и вернуть вопрос человеку.
Тут проще проверять не по тексту, а по своей работе. Узнаёте?
— AI отвечает вроде бы разумно, но часто мимо вашей предметной логики;
— хороший черновик всё равно приходится долго разбирать руками;
— хочется перестать каждый раз повторять одно и то же агенту.
❤ Тогда серию стоит проверить на своей задаче.
Можно прийти без готового DPF/SPF.
Можно прийти без полного набора пройденных руководств.
Достаточно принести свою область, повторяющиеся задачи, типовые ошибки, материалы команды или AI-ответы, которые хочется сделать пригоднее для работы.
И здесь есть отдельная ценность не только для AI-агента.
✅ Работа над DPF помогает провести инвентаризацию собственного предметного мышления: где вы действуете потому что "так повелось", где метод действительно выбран под задачу и ресурсы, какие ошибки повторяются, что уже изменилось в области и где тем же ресурсом можно получать более пригодный результат.
✅ Задача серии — не обещать готовое мастерство за пять встреч, а дать вход в новую рабочую практику:
1️⃣ от общего AI-черновика — к предметным правилам;
2️⃣ от случайно удачного ответа — к проверкам и ограничениям;
3️⃣ от "сделай хорошо" — к уточнению, какой результат годится для следующего рабочего шага.
Если у вас уже появилась догадка, что здесь меняется не интерфейс, а сам способ включать AI в свою работу, её стоит проверить на практике.
На бесплатной встрече многие уже увидели первый сдвиг: один и тот же AI-агент начинает отвечать иначе, когда получает FPF, описание предметной области и более точную постановку.
Серия из пяти 3-часовых практикумов с Анатолием Левенчуком, научным руководителем МИМ, стартует 12 июля. Можно начать с одного практикума или пройти весь маршрут.
Оплатить участие можно через бота:
@SystemsSchool_bot (Меню → Оплатить участие)
Оплата иностранными картами и для юрлиц: @Gelya1848