
агентная разработка
Что доказывает зелёный тест: от задачи агента к наблюдаемому результату
Какие доказательства связывают зелёный тест агента с пользовательским результатом, внешним эффектом и человеческой приёмкой.
Читать статьюБлог
Канонические определения, статьи и разборы про Source map, System Context Pack, Review Findings, Task Pack и AI для системных аналитиков.

агентная разработка
Какие доказательства связывают зелёный тест агента с пользовательским результатом, внешним эффектом и человеческой приёмкой.
Читать статьюНовые статьи в глоссарии
Что такое SCP, когда он нужен, из каких блоков состоит и как на кейсе Acme Pay отделить факты от конфликтующих источников.
Как фиксировать противоречия, пробелы и риски требований с evidence, severity и следующим действием.
Как собрать рабочую постановку задачи с требованиями, вопросами, рисками, evidence и acceptance criteria.
Страницы под SEO и GEO: короткие определения, связанные термины и канонические URL, на которые можно ссылаться из постов и докладов.
Если число получено обычной просьбой «укажи уверенность», его полезность ещё нужно проверить. Само наличие процента не означает, что он соответствует реальной частоте правильных решений.
Если из 100 обращений 90 переданы правильному отделу, точность на этой проверке составляет 90%. Это результат проверки всей группы. Отдельному новому обращению он не присваивает вероятность правильности 90%.
Если среди обращений с оценкой около 80% примерно 80% распределены правильно, оценка хорошо соответствует результатам в этой группе. Если правильно распределена только половина, система переоценивает свою надёжность. Калибровку проверяют на данных; для отдельного ответа она не гарантирует правильность.
Порог выбирают по результатам испытаний и допустимой цене ошибки. Число 90% само по себе не делает правило надёжным. Также нужно проверить, помогает ли оценка отличать более надёжные решения от менее надёжных.
Помогает аналитику понять, чему можно доверять, где источники расходятся и какие вопросы нужно закрыть до анализа.
Ограничивает поиск source map, Confluence, Git, PDF, переписками и артефактами конкретной задачи, чтобы ответ был проверяемым.
Фиксирует роли, термины, ограничения, открытые вопросы и границы задачи до постановки.
Показывает, что должен проверить человек перед тем, как задача уйдёт в разработку.
Собирает результат анализа в форму, которую можно обсуждать с PM, разработкой и владельцами процесса.

системный анализ
Как разобрать конфликт официальной документации, старой Wiki, прототипа и письма поддержки до постановки задачи в разработку.
Читать →
агентная разработка
Выполнение завершилось, артефакт существует, результат принят — это три разных состояния.
Читать →
системный анализ
Как связать бизнес-проблему, источники, требования, сценарии, NFR и evidence приёмки, сохранив человеческую ответственность за результат.
Читать →
локальные модели
Как разделить завершённость, детерминированные проверки и человеческую приёмку, чтобы технический обрыв не превращался в ошибку качества.
Читать →системный анализ
Шаблон журнала аналитических решений на одну строку в минуту. Зачем он нужен агенту, чем отличается от ADR и как начать вести на текущем проекте.
Читать →системный анализ
System Context Pack за час: карта источников с датой и статусом, структурированные утверждения с цитатами, Review Findings и Task Pack на кейсе миграции API Acme Pay v2.1.
Читать →постановка
Task Pack собирает требования, вопросы, риски, ссылки на источники и критерии готовности в черновик решения.
Читать →системный анализ
Двенадцать мест, где спецификация оставляет ИИ-агенту свободу додумывать: источники, язык, границы, решения и проверка посторонним человеком.
Читать →