Поэтому на разработку и адаптацию Методологии ушло больше всего времени. Сейчас это девять документов: нагрузка и пороги, планирование, восстановление и готовность, питание, условия, параметры атлета, прогноз, техника плавания и словарь. У каждого числа есть источник и пометка, насколько ему можно доверять. Больше доверия к профильным организациям, меньше к нашим собственным осторожным допущениям.
Методологию собирали AI-агенты: искали научные работы, перепроверяли друг друга, спорили, выкидывали то, что не подтверждается первоисточником и доказательной базой. И это далеко не одна итерация. Кроме того, именно относительно Методологии есть отчетливое понимание стратегии - процесс непрерывного совершенствования. Например, когда выходит новая флагманская модель OpenAI или Claude (скоро добавятся и китайские), методологию перечитываем целиком. Каждая модель замечает что-то своё: на одной из последних ревизий набралась 31 находка, по каждой заведена задача, все это постепенно докатывается до релиза. Параллельно отслеживаются новые научные работы. Если выходит исследование, с которым расчёт станет точнее или безопаснее, разбираем его и решаем, брать или нет.
Ни одна новая функция не выходит, пока не пройдёт целый ряд проверок, например:
🔹 по методологии: не спорит ли с тем, на чем сейчас стоит движок;
🔹 юридическую: персональные и медицинские данные, 152-ФЗ;
🔹 на соответствие пользовательскому соглашению: не обещаем/нарушаем ли мы того, чего нет в документах
Иногда из-за этого функция откладывается или выходит "скромнее" задуманного. Но это нормальная цена.
Отдельно про язык и терминологию. Мы понимаем, что
LU, форма или баланс нагрузки со стороны звучат как нечто непонтяное. А прозрачность - один из базовых принципов платформы: если движок что-то посчитал или решил, вы должны понимать, что это, зачем и почему. Поэтому почти у каждого числа есть расшифровка. Нажимаете на нагрузку тренировки - видите формулу с вашими же цифрами. У блоков есть подсказки: что это, откуда число и чего оно не значит. У каждой тренировки в плане есть "Зачем это?". А если и этого мало, можно просто спросить ИИ-тренера, и он объяснит человеческим языком. Как это выглядит см. картинки.И да, все о чем я говорю, конечно открыто: как принимаются решения и почему где-то платформа непреклонна, а где-то даёт выбрать, и полный список источников - 123 записи с уровнем доказательности у каждой.
P.S. Если вы видите место, где платформа не права, или знаете свежую работу, которую стоит посмотреть, пишите разберём.
#концепции