Они:
– решают конкретную когнитивную задачу (например: «выявить допущения»),
– имеют структуру, применимую в пайплайне (где ставится, как работает, что вызывает),
– и обладают связями с другими юнитами (как модули reasoning-системы).
Таким образом, книга – это не линейный текст, а рабочая библиотека.
Вы можете:
– открыть её как справочник,
– читать по диагонали,
– собирать собственные reasoning-фреймворки,
– встраивать её в автоматизацию,
– или использовать для построения любых агентных систем.
Как устроен каждый юнит
Чтобы книга была по-настоящему рабочим инструментом, мы сделали все юниты одинаково структурированными. Вы быстро привыкнете к логике подачи и сможете использовать их как модули мышления и проектирования, комбинируя под свою задачу.
Структура каждого юнита
Название и краткое определение
Каждая техника начинается с понятного названия (на русском и английском), чтобы её можно было легко запомнить, искать, цитировать или использовать как тег внутри документации, агента или пайплайна.
Например:
Friction testing prompting → Стресс-тест логики
«Вводим помеху в рассуждение, чтобы проверить его устойчивость»
Здесь вы сразу видите, зачем нужна техника.
Какая мыслительная задача решается? Что активируется в модели?
Этот раздел помогает быстро понять, когда стоит применить юнит – и чего от него ожидать.
Раздел, описывающий типовые кейсы и сценарии, в которых эта техника особенно эффективна. Пишу не как теоретик, а как инженер и практик: с ориентацией на реальные задачи.
Например:
– анализ гипотез,
– моделирование поведения под давлением,
– разбор бизнес-идей,
– критический этап в стратегии.
Это ключевая часть каждого юнита:
как работает эта техника на когнитивном уровне?
Что происходит внутри модели, когда вы её используете?
Я объясняю последовательно:
– какую роль играет структура запроса,
– как активируются нужные паттерны вывода,
– как модель обрабатывает логические или ролевые конструкции,
– какие процессы (размышление, сравнение, критика, проверка) происходят в ней.
Это позволяет не просто применять технику, но и понимать, модифицировать и встраивать её в автоматизацию.
ИИ легко сбивается с курса.
В каждом юните мы указываем:
– типичные ошибки применения (например: «модель не видит помеху», «перепрыгивает фазу», «переходит в генерацию вместо анализа»),