Цена ошибки в работе с AI становится выше.

Раньше слабый запрос к нейросети давал слабый текст.
И это всё равно выглядело как "вау" — было вполне терпимо.

Сейчас AI-агенты получают доступ к коду, документам, проектным решениям и командным материалам. Они начинают действовать как сотрудники: предлагают варианты, меняют структуру, собирают документы, готовят решения, влияют на следующие шаги.

И здесь уже мало просто "лучше формулировать промпты".

Если агенту не задана предметная вводная, он всё равно будет работать. По общим словам, случайным признакам и вашим обрывочным пояснениям.

Иногда попадёт, принесёт приличный черновик.
Иногда создаст уверенную, связную и дорогую ошибку — такую, которую замечают уже в проде, в согласованном документе, в принятом решении или в задаче, по которой команда уже начала работать.

✅ Поэтому FPF и DPF становятся важны как рабочая грамотность нового уровня.

❤ FPF помогает направлять рабочие ходы агента: указать на проблему, проверить решение, заметить архитектурную ошибку, отделить черновик от результата.

🔧 DPF переводит правила вашей области в действия агента: применить нужное ограничение, проверить типовую ошибку, сравнить результат с критериями пригодности, запросить недостающий источник.

На серии из 5 практикумов будем делать этот переход для вашей области: от общего AI-черновика к первому рабочему DPF.

❗️ Это переход от "AI помогает с текстами и вариантами" к работе, где у агента появляются более точные предметные правила: что учитывать, что проверять и какой результат можно считать пригодным для следующего шага.

Старт — 12 июля.
Подробности в расписании — https://system-school.ru/list