12+
Оглавление - Глаз стрекозы
- Аннотация
- Введение. Зачем вообще нужен «Глаз стрекозы»
- Часть I. Что это за методология
- Глава 1. Когда ИИ слишком хорошо отвечает
- 1.2. Первый холодный душ: предприятие не хочет отдавать себя наружу
- 1.3. Агент и цифровая реплика — не одно и то же
- 1.4. Обычный ИИ начинает везти исследователя дальше
- 1.5. Достаём «Глаз стрекозы»
- 1.6. Теперь можно вернуться к донорам — но уже с вопросом
- 1.7. А если взять сильную методику и прогнать через неё всё?
- 1.8. Первый большой результат — не расширение, а сокращение
- Глава 2. «Глаз стрекозы»: от метафоры к инженерной архитектуре
- 2.1. Короткая карта терминов
- 2.3. Назовём методологию строго
- 2.4. Общая архитектура
- 2.5. Это не конвейер
- 2.6. Пять дисциплин
- 2.7. Чего методология не обещает
- 2.8. Теперь вернёмся к нашему продукту
- Глава 3. Product Brief и Research Direction: сначала продукт, потом исследование
- 3.1. Product Brief появляется не из методологии, а из тупика
- 3.3. Теперь появляется второй вопрос: что мне ещё неизвестно?
- 3.5. Границы: где исследование обязано остановиться
- 3.6. Доказательную стратегию лучше выбрать до того, как понравился ответ
- 3.7. Output Contract: чем направление обязано закончиться
- 3.8. Product Reframe: если исследование изменило сам продукт
- 3.9. Product Brief не выбирает науки заранее
- 3.10. От прототипа к промышленной реализации
- 3.11. Две короткие карточки вместо бюрократии
- 3.12. Теперь можно открывать предметные миры
- Часть II. Захват предметной реальности
- Глава 4. Предметные фасеты: как не смешать разные миры
- 4.1. Тема — ещё не предметный мир
- 4.2. Что должно быть внутри фасеты
- 4.3. Одинаковое слово — разные фасеты
- 4.4. Фасета не обязана совпадать с научной дисциплиной
- 4.5. Роль фасеты относительно продукта
- 4.6. Как фасета появляется из реального GAP
- 4.7. Что происходит, если границы фасеты не удержать
- 4.8. Когда фасета становится пригодной к повторному использованию
- 4.9. Короткое определение
- 4.10. Интерфейс между фасетами
- 4.11. Collision Card: когда два мира слишком похожи
- Глава 5. Таксоны: что именно мы пытаемся перенести
- 5.1. Слово не равно предмету
- 5.2. Бизнес-предмет, таксон и объект управления
- 5.3. Минимальный паспорт таксона
- 5.4. Состояние — не свойство карточки
- 5.5. Событие связывает состояние с причиной
- 5.6. Проекция — не новый предмет
- 5.7. Одинаковое имя, разные таксоны
- 5.8. Разные имена, один механизм
- 5.9. Формула таксона
- 5.10. Измерения: чем два таксона отличаются на практике
- 5.11. Identity Test: новый предмет или новая проекция
- 5.12. Паспорт таксона как договор с будущим собой
- Глава 6. Когда фасета созрела — и куда из неё можно смотреть
- 6.1. Зрелость — не объём
- 6.2. Зрелость не равна истинности
- 6.3. Откуда берётся соседняя фасета
- 6.4. Transfer Area — не готовый B→C
- 6.5. Product GAP как радар
- 6.6. Пример с NASA: не копировать аппарат, а смотреть механизм
- 6.7. Кандидат с долгом проверки
- 6.8. Что такое зрелость практически
- 6.9. Момент, когда надо перестать расширять область
- 6.10. Формула области переноса
- 6.11. Лестница зрелости без лишних кодов
- 6.12. Coverage Map: где у фасеты слепые зоны
- 6.13. Transfer Area как разведывательная карточка
- Глава 7. Как собрать Рабочий Глаз и вовремя перестать его расширять
- 7.1. Seed-фасеты: с чего вообще начинать
- 7.2. Расширение волнами, а не взрывом графа
- 7.3. INCLUDE: что именно должно добавиться
- 7.4. EXCLUDE: отрицательный результат тоже результат
- 7.5. DEFER: не сейчас — не значит никогда
- 7.6. Диверсификация оптики
- 7.7. Product Recheck: глаз обязан уметь уменьшаться
- 7.8. Но продукт не знает всё заранее
- 7.9. Stop сборки глаза
- 7.10. Что сохраняется после сборки
- 7.11. Что получилось
- 7.12. Decision Card для каждой фасеты
- 7.13. Blind Spots: что мы сознательно не видим
- 7.14. Immutable build
- 7.15. Цена внимания
- Часть III. Инженерия межпредметного переноса
- Глава 8. Что сравнивается между таксонами
- 8.1. Сравнение начинается не с похожести, а с вопроса
- 8.2. Первое правило: сравниваем не слова
- 8.3. Граница
- 8.4. Состояния
- 8.5. Отношения
- 8.6. Механизм
- 8.7. Условия и ограничения
- 8.8. Evidence
- 8.9. Разные слова — один механизм
- 8.10. Отрицательное сравнение — тоже результат
- 8.11. Компактный чек-лист
- 8.12. Сравнение конструкции, а не одиночного таксона
- 8.13. Сопоставление по отрицательным признакам
- 8.15. Матрица сопоставления
- Глава 9. Протокол конкретного B→C
- 9.1. Transfer Intent: зачем мы вообще это делаем
- 9.2. Source Construction: выбираем не фасету, а конкретную конструкцию
- 9.3. Source Evidence: существует ли конструкция у донора на самом деле
- 9.4. Abstraction: снимаем предметную оболочку
- 9.5. Transfer Invariant: что обязано пережить перенос
- 9.6. SUBJECT_TAKE_OFF: точка выхода из исходной фасеты
- 9.7. Target Interpretation: как конструкция выглядит у нас
- 9.8. Target Product Relevance: что это меняет в продукте
- 9.9. Anti-Analogy: сначала попробуем сломать собственную находку
- 9.10. Transfer Verification: проверяем целевую гипотезу
- 9.11. Decision и память переноса
- 9.12. Один перенос крупным планом
- 9.13. Абстракция должна быть минимальной
- 9.14. Invariant как тест на честность
- 9.15. Несколько target interpretations
- 9.17. Когда перенос становится паттерном
- Глава 10. Защита от ложной аналогии
- 10.1. Почему ложная аналогия опаснее простой ошибки
- 10.2. Первый gate: объект
- 10.3. Второй gate: механизм
- 10.4. Третий gate: условия
- 10.5. Четвёртый gate: запрещённые отображения
- 10.6. Пятый gate: контрпример
- 10.7. Шестой gate: Product Utility
- 10.8. «Очень хотелось — не прошло»
- 10.9. Терминологическая аналогия
- 10.10. Реализационная аналогия
- 10.11. Как оформлять отказ
- 10.12. Где заканчивается anti-analogy
- 10.13. Anti-Analogy до влюблённости в решение
- 10.14. Common cause: много альтернатив, одна причина отказа
- 10.15. Scale mismatch
- 10.16. Authority mismatch
- 10.17. Отказ как часть доверия
- Часть IV. Доказательность и генератор
- Глава 11. Утверждения, доказательства и долг проверки
- 11.1. Единица доказательности — Claim, а не документ
- 11.2. Три класса Claims в product-directed исследовании
- 11.3. Внешний контур доказательств
- 11.4. Собственный стенд
- 11.5. Claim–Evidence Graph
- 11.6. Ложное умножение независимых опор
- 11.7. Противоречие нельзя усреднить
- 11.8. Отрицательное evidence
- 11.9. Verification Debt
- 11.10. Статус знания
- 11.11. Пример: три похожих утверждения Universal DR
- 11.12. Когда Claim можно использовать в выводе
- 11.13. Evidence horizon
- 11.14. Evidence не обязан быть «за»
- 11.15. Обновление статуса без переписывания прошлого
- 11.16. Как ИИ помогает, не становясь evidence
- Глава 12. Доноры, специализированные методы и генератор
- 12.1. Три класса доноров
- 12.2. Semantic Donor
- 12.3. Mechanism/Architecture Donor
- 12.4. Implementation Donor
- 12.5. Специализированный метод как вызываемый модуль
- 12.6. Method Contract
- 12.7. Генератор вариантов
- 12.8. Конкурирующие гипотезы
- 12.9. Пять ответов ИИ — не пять независимых линий
- 12.10. Adversarial search
- 12.11. Приоритет по информационному приросту
- 12.12. Saturation
- 12.13. Где заканчивается одиночка
- 12.14. Донор не получает authority автоматически
- 12.15. Method routing
- 12.16. Return to Core
- 12.17. Common-mode failure генератора
- 12.18. Saturation и новая ветвь
- Часть V. Замкнутый исследовательский цикл
- Глава 13. Следующая проверка, Stop / Reopen и внешняя передача
- 13.2. Различающая проверка
- 13.3. Проверка критического долга
- 13.4. Время решения
- 13.5. Портфель проверок
- 13.6. Global Stop
- 13.7. Stop относится к версии продукта
- 13.8. Reopen triggers
- 13.9. Внешний handoff
- 13.10. Когда остановка — ошибка
- 13.11. Простая карточка Stop
- 13.12. Последняя полезная проверка
- 13.13. Не всякая неопределённость стоит эксперимента
- 13.14. Handoff с границей полномочий
- Глава 14. Исследовательская память и воспроизводимость
- 14.1. Raw chat — не Research Memory
- 14.2. Операционное состояние и переносимая библиотека
- 14.3. Человекочитаемая карта и дневник смысла
- 14.4. No silent overwrite
- 14.5. Transaction и checkpoint
- 14.6. Rejected и Deferred нельзя удалять
- 14.7. Память генератора
- 14.8. Воспроизводимость
- 14.9. Портативность между чатами и средами
- 14.10. Минимальный пакет памяти
- 14.11. Почему память — часть методологии, а не инфраструктуры
- 14.12. Память продукта и память исследования
- 14.13. Canonical state и active scene
- 14.14. Recovery test
- 14.15. Профессиональная память как promoted result
- Глава 15. Сквозной кейс Universal DR: как продукт перестроил исследовательский Глаз
- 15.1. Начало: «давайте сделаем умного агента»
- 15.2. AI-agent превращается в Digital Replica
- 15.3. Первый широкий набор доноров
- 15.4. Product Vector и pruning
- 15.5. Первые сильные transfers
- 15.6. Появление Industrial Nexus и границ ответственности
- 15.7. Execution GAP
- 15.8. Semantic Core и runtime
- 15.9. Конечная программа вместо бесконечного исследования
- 15.10. Почему живой кейс важнее идеального
- 15.11. Весь маршрут одним абзацем
- 15.12. Что читатель может перенести на свой предмет
- 15.13. Последняя формула книги
- 15.14. Один показательный отказ
- 15.15. Почему OpenAI оказался полезным донором, но не продуктом
- 15.16. Excel как временный канонический carrier
- 15.17. Почему программа из workpackages лучше «ещё одного исследования»
- 15.18. Где кейс сознательно остаётся открытым
- 15.19. Что в итоге оказалось главным
- Заключение. Дисциплина полезного любопытства
- Краткий глоссарий
- Рабочие формы
- Форма 1. Product Brief
- Форма 2. Research Direction / Input Contract
- Форма 3. Facet Passport
- Форма 4. Taxon Passport
- Форма 5. Working Eye Decision Card
- Форма 6. B→C Transfer Card
- Форма 7. Claim Card
- Форма 8. Next Check / Stop Card
- Форма 9. Research Memory Checkpoint