## 🎯 Цели этапа:
- Освоить продвинутые техники промпт-инжиниринга
- Научиться работать с контекстом и ролями
- Изучить специализированные подходы для разных задач
- Создать библиотеку эффективных промптов

## 📚 Теоретические материалы:

### День 1-3: Продвинутые техники промптинга
1. **Chain-of-Thought (CoT)**
   - Пошаговое рассуждение
   - Примеры использования
   - Zero-shot CoT: "Let's think step by step"
   
2. **Few-shot и One-shot learning**
   - Обучение на примерах
   - Форматирование примеров
   - Выбор репрезентативных примеров

3. **Структурированный вывод**
   - JSON и markdown форматы
   - Таблицы и списки
   - Шаблоны ответов

### День 4-6: Работа с ролями и персонами
1. **Техника "Act as"**
   - Создание экспертных персон
   - Примеры эффективных ролей
   - Комбинирование ролей
   
2. **Системные промпты**
   - Установка общего контекста
   - Правила и ограничения
   - Стиль коммуникации

### День 7-9: Специализированные техники
1. **Для креативных задач**
   - Temperature и творчество
   - Брейнсторминг с ИИ
   - Итеративная генерация идей
   
2. **Для аналитических задач**
   - Структурированный анализ
   - Работа с данными
   - Критическое мышление

3. **Для обучения**
   - Сократический диалог
   - Объяснение концепций
   - Создание упражнений

## 💡 Практические задания:

### Задание 1: Chain-of-Thought мастерство (День 1-3)
- Решить 5 логических задач с использованием CoT
- Сравнить результаты с и без пошагового подхода
- Создать шаблон CoT для своей области

### Задание 2: Мастер примеров (День 4-5)
- Создать few-shot промпты для 3 разных задач:
  - Классификация текста
  - Генерация в определенном стиле
  - Извлечение информации
- Экспериментировать с количеством примеров (1, 3, 5)

### Задание 3: Ролевая игра (День 6-7)
- Создать 5 разных экспертных персон:
  - Бизнес-консультант
  - Психолог
  - Программист
  - Учитель
  - Креативный директор
- Решить одну задачу с каждой персоной
- Проанализировать различия в подходах

### Задание 4: Структурированный вывод (День 8-9)
- Создать промпты для генерации:
  - JSON с данными о продукте
  - Markdown документации
  - CSV таблицы
  - HTML страницы
- Обеспечить консистентность формата

### Задание 5: Специализированный проект (День 10-14)
**Выберите одно направление:**

А) **Креативный проект**
- Написать короткий рассказ в соавторстве с ИИ
- Использовать итеративный подход
- Применить различные креативные техники

Б) **Аналитический проект**
- Провести анализ данных/текста
- Создать структурированный отчет
- Использовать ИИ для проверки выводов

В) **Образовательный проект**
- Создать мини-курс по любой теме
- Разработать упражнения и тесты
- Использовать ИИ как тьютора

## 📊 Критерии успешного завершения:
- [ ] Освоены минимум 5 продвинутых техник
- [ ] Создано 10+ эффективных промптов
- [ ] Собрана личная библиотека промптов
- [ ] Выполнен специализированный проект
- [ ] Документированы best practices

## 🛠️ Инструменты для практики:
1. **Prompt управление**
   - Notion/Obsidian для каталога промптов
   - GitHub для версионирования
   - Prompt chaining tools

2. **Тестирование**
   - A/B тестирование промптов
   - Метрики эффективности
   - Логирование результатов

## 🔗 Дополнительные ресурсы:
1. Anthropic's Prompt Engineering Interactive Tutorial
2. OpenAI Cookbook на GitHub
3. Курс "ChatGPT Prompt Engineering for Developers" от DeepLearning.AI
4. Awesome ChatGPT Prompts репозиторий
5. LangChain документация

Углубленное изучение техник написания промптов, работа с контекстом и ролями

Неделя 3-4: Эффективный промпт-инжиниринг

## 🎯 Цели этапа:
- Освоить использование ИИ в профессиональном контексте
- Изучить специализированные инструменты
- Научиться автоматизировать рутинные задачи
- Создать персональные рабочие процессы

## 📚 Области применения и инструменты:

### 1. Работа с текстом и контентом
**Инструменты:**
- ChatGPT/Claude для написания
- Grammarly с ИИ
- Jasper AI
- Copy.ai

**Задачи:**
- Написание статей и постов
- Редактирование и корректура
- Перевод и локализация
- SEO-оптимизация
- Email-маркетинг

### 2. Программирование и разработка
**Инструменты:**
- GitHub Copilot
- Cursor
- Tabnine
- Amazon CodeWhisperer

**Задачи:**
- Генерация кода
- Отладка и рефакторинг
- Написание документации
- Code review
- Тестирование

### 3. Дизайн и творчество
**Инструменты:**
- Midjourney
- DALL-E 3
- Stable Diffusion
- Adobe Firefly
- Canva AI

**Задачи:**
- Создание иллюстраций
- Дизайн презентаций
- Генерация идей
- Прототипирование
- Брендинг

### 4. Анализ данных и исследования
**Инструменты:**
- ChatGPT Advanced Data Analysis
- Julius AI
- Pandas AI
- DataRobot

**Задачи:**
- Анализ датасетов
- Визуализация данных
- Статистические выводы
- Прогнозирование
- Отчетность

### 5. Продуктивность и управление
**Инструменты:**
- Notion AI
- Mem.ai
- Otter.ai
- Motion

**Задачи:**
- Планирование задач
- Ведение заметок
- Транскрипция встреч
- Управление знаниями
- Автоматизация workflow

## 💡 Практические задания:

### Задание 1: Контент-проект (День 1-3)
**Создайте серию контента на выбранную тему:**
- 5 постов для соцсетей
- 1 longread статья (2000+ слов)
- Email-рассылка (3 письма)
- Landing page текст

**Требования:**
- Использовать разные ИИ-инструменты
- Оптимизировать под целевую аудиторию
- A/B тестировать варианты

### Задание 2: Код-проект (День 4-6)
**Разработайте небольшое приложение с помощью ИИ:**
- Выберите идею (калькулятор, todo-list, игра)
- Используйте ИИ для генерации кода
- Добавьте тесты и документацию
- Проведите рефакторинг

**Альтернатива для не-программистов:**
- Создайте автоматизацию в Zapier/Make
- Настройте ChatGPT API интеграцию
- Разработайте Google Sheets с формулами

### Задание 3: Визуальный проект (День 7-9)
**Создайте визуальные материалы:**
- Серия из 10 иллюстраций в едином стиле
- Презентация на 15 слайдов
- Инфографика
- Мудборд для проекта

**Фокус:**
- Консистентность стиля
- Prompt engineering для визуала
- Пост-обработка и доработка

### Задание 4: Аналитический проект (День 10-12)
**Проведите исследование:**
- Найдите открытый датасет
- Проанализируйте с помощью ИИ
- Создайте визуализации
- Напишите отчет с выводами

**Или альтернатива:**
- Анализ конкурентов в вашей нише
- Исследование трендов рынка
- Аудит контента/сайта

### Задание 5: Интеграционный проект (День 13-14)
**Создайте полный workflow:**
- Объедините несколько ИИ-инструментов
- Автоматизируйте процесс
- Документируйте pipeline
- Измерьте эффективность

**Примеры:**
- Контент-pipeline: идея → текст → визуал → публикация
- Исследование: данные → анализ → визуализация → презентация
- Разработка: требования → код → тесты → документация

## 📊 Метрики эффективности:

### Измеряйте для каждого проекта:
1. **Время:**
   - До использования ИИ
   - После внедрения ИИ
   - Экономия времени в %

2. **Качество:**
   - Субъективная оценка (1-10)
   - Объективные метрики (ошибки, конверсия)
   - Обратная связь

3. **ROI:**
   - Стоимость инструментов
   - Экономия ресурсов
   - Дополнительная ценность

## 🛠️ Best Practices:

1. **Не полагайтесь слепо на ИИ**
   - Всегда проверяйте результаты
   - Редактируйте и дорабатывайте
   - Сохраняйте критическое мышление

2. **Итеративный подход**
   - Начинайте с черновика
   - Улучшайте промпты
   - Комбинируйте подходы

3. **Документирование**
   - Сохраняйте успешные промпты
   - Ведите лог экспериментов
   - Делитесь опытом

4. **Этика и безопасность**
   - Не передавайте конфиденциальные данные
   - Указывайте использование ИИ
   - Соблюдайте авторские права

## 🔗 Полезные ресурсы:
1. Product Hunt AI раздел - новые инструменты
2. There's An AI For That - каталог ИИ-инструментов
3. AI Tool Master List на GitHub
4. Сообщества в Discord/Slack по специализациям
5. YouTube каналы с обзорами и туториалами

Практическое применение ИИ для решения рабочих задач в различных областях

Неделя 5-6: ИИ в профессиональной деятельности

## 🎯 Цели этапа:
- Освоить работу с API различных ИИ-сервисов
- Создавать сложные многоэтапные workflow
- Автоматизировать повторяющиеся процессы
- Интегрировать ИИ в существующие системы

## 📚 Технические навыки:

### 1. Работа с API
**Основные API для изучения:**
- OpenAI API (GPT-4, DALL-E)
- Anthropic API (Claude)
- Google AI API (Gemini)
- Stability AI API
- Hugging Face API

**Ключевые концепции:**
- Аутентификация и токены
- Rate limits и квоты
- Streaming responses
- Error handling
- Стоимость и оптимизация

### 2. Инструменты автоматизации
**No-code решения:**
- Zapier с ИИ-интеграциями
- Make (Integromat)
- n8n (self-hosted)
- Bubble с ИИ-плагинами

**Low-code решения:**
- LangChain
- Flowise
- Dust
- Relevance AI

### 3. Продвинутые техники
**Prompt chaining:**
- Последовательная обработка
- Conditional logic
- Loop и итерации
- Parallel processing

**Memory и контекст:**
- Vector databases (Pinecone, Weaviate)
- Embeddings
- Semantic search
- Long-term memory

**Fine-tuning и адаптация:**
- Custom models
- Few-shot fine-tuning
- RLHF basics
- Model evaluation

## 💡 Практические проекты:

### Проект 1: Персональный ассистент (День 1-4)
**Создайте ИИ-ассистента с памятью:**

**Функционал:**
- Запоминание предпочтений пользователя
- Контекстные ответы на основе истории
- Интеграция с календарем/почтой
- Проактивные напоминания

**Технический стек:**
- OpenAI API для диалогов
- Vector DB для памяти
- Zapier/n8n для автоматизации
- Telegram/Discord bot

**Этапы:**
1. Настройка базового бота
2. Добавление памяти через embeddings
3. Интеграция внешних сервисов
4. Тестирование и оптимизация

### Проект 2: Контент-машина (День 5-7)
**Автоматизированная система создания контента:**

**Pipeline:**
1. RSS/новости → анализ трендов
2. Генерация идей для контента
3. Создание текста + визуала
4. Адаптация под платформы
5. Планирование публикаций

**Инструменты:**
- GPT-4 для текста
- DALL-E/Midjourney для визуала
- Make/Zapier для orchestration
- Buffer/Hootsuite для публикации

**Метрики:**
- Количество контента в день
- Engagement rate
- Время на создание
- Стоимость генерации

### Проект 3: Аналитическая система (День 8-10)
**ИИ-powered analytics dashboard:**

**Компоненты:**
- Сбор данных из разных источников
- Автоматический анализ
- Генерация инсайтов
- Визуализация результатов
- Алерты и уведомления

**Реализация:**
- Python + OpenAI API
- Streamlit для UI
- Plotly для визуализации
- GitHub Actions для автоматизации

### Проект 4: Learning companion (День 11-14)
**Адаптивная система обучения:**

**Функции:**
- Оценка уровня знаний
- Персонализированные уроки
- Интерактивные упражнения
- Отслеживание прогресса
- Адаптивная сложность

**Архитектура:**
- Frontend: React/Vue
- Backend: Node.js/Python
- ИИ: Multiple models для разных задач
- DB: PostgreSQL + Vector store

## 🛠️ Технические навыки для освоения:

### Обязательные:
1. **Базовое программирование**
   - Python основы
   - Работа с JSON
   - HTTP requests
   - Async programming

2. **API взаимодействие**
   - REST API principles
   - Authentication methods
   - Error handling
   - Rate limiting

3. **Prompt engineering 2.0**
   - System prompts
   - Function calling
   - Structured outputs
   - Token optimization

### Продвинутые:
1. **Vector databases**
   - Embeddings понимание
   - Similarity search
   - Index optimization
   - Hybrid search

2. **LangChain/LlamaIndex**
   - Chains и agents
   - Memory management
   - Tool integration
   - Custom components

3. **Deployment**
   - Cloud platforms (AWS, GCP, Azure)
   - Containerization (Docker)
   - CI/CD pipelines
   - Monitoring и logging

## 📊 Оценка результатов:

### KPIs для проектов:
1. **Технические метрики**
   - Response time
   - Error rate
   - API costs
   - Uptime

2. **Бизнес-метрики**
   - Time saved
   - Quality improvement
   - User satisfaction
   - ROI

3. **Масштабируемость**
   - Concurrent users
   - Data volume handling
   - Cost per operation
   - Maintenance effort

## 🚀 Next steps после завершения:

1. **Специализация**
   - Выберите область фокуса
   - Углубите экспертизу
   - Создайте портфолио

2. **Коммерциализация**
   - SaaS продукт
   - Консалтинг
   - Фриланс проекты
   - Корпоративные решения

3. **Сообщество**
   - Open source вклад
   - Блог/YouTube канал
   - Менторство
   - Конференции

## 🔗 Ресурсы для углубления:
1. LangChain документация и курсы
2. OpenAI Cookbook (advanced examples)
3. Hugging Face courses
4. FastAPI + AI tutorials
5. Vector database comparisons
6. Production AI best practices

Создание сложных workflow, работа с API, автоматизация процессов с использованием ИИ

Неделя 7-8: Продвинутые техники и автоматизация

## 🎯 Цель финального проекта:
Создать полноценное решение с использованием ИИ, которое решает реальную проблему и может быть использовано другими людьми. Проект должен продемонстрировать все полученные навыки и стать частью вашего портфолио.

## 📋 Варианты проектов на выбор:

### Вариант 1: AI-Powered Learning Platform
**Платформа персонализированного обучения**

**Функционал:**
- Адаптивные учебные траектории
- ИИ-тьютор для ответов на вопросы
- Автоматическая генерация упражнений
- Отслеживание прогресса
- Рекомендации контента

**Технологии:**
- Frontend: React/Vue + Tailwind
- Backend: FastAPI/Node.js
- AI: OpenAI API + LangChain
- DB: PostgreSQL + Pinecone
- Deploy: Vercel/Railway

### Вариант 2: Content Creation Suite
**Комплексное решение для создания контента**

**Функционал:**
- Генерация идей на основе трендов
- Создание текста в разных форматах
- Автоматическая генерация визуала
- SEO-оптимизация
- Мультиканальная публикация

**Технологии:**
- UI: Streamlit/Gradio
- Orchestration: n8n/Zapier
- AI: GPT-4 + DALL-E + Claude
- Storage: S3/Cloudinary
- Analytics: Plausible/Mixpanel

### Вариант 3: Business Intelligence Assistant
**ИИ-ассистент для анализа бизнес-данных**

**Функционал:**
- Загрузка и анализ данных
- Автоматические инсайты
- Визуализация результатов
- Прогнозирование метрик
- Генерация отчетов

**Технологии:**
- Framework: Dash/Panel
- Analysis: Pandas + OpenAI
- Viz: Plotly/Altair
- ML: Scikit-learn
- Deploy: Heroku/AWS

### Вариант 4: Personal AI Agent
**Персональный ИИ-помощник с памятью**

**Функционал:**
- Долгосрочная память о пользователе
- Интеграция с календарем/почтой
- Проактивные рекомендации
- Автоматизация задач
- Мультимодальное взаимодействие

**Технологии:**
- Bot: Telegram/Discord API
- Memory: Vector DB + Redis
- AI: Multiple models
- Automation: Celery/BullMQ
- Monitoring: Sentry

## 📅 План реализации (2 недели):

### Неделя 1: Планирование и MVP

**День 1-2: Исследование и планирование**
- Анализ целевой аудитории
- Определение ключевых функций
- Выбор технологического стека
- Создание mockups/wireframes
- Настройка окружения разработки

**День 3-5: Базовая реализация**
- Создание основной архитектуры
- Интеграция с ИИ API
- Реализация core функционала
- Базовый UI/UX
- Первые тесты

**День 6-7: MVP и тестирование**
- Завершение MVP версии
- Тестирование основных сценариев
- Исправление критических багов
- Подготовка к показу

### Неделя 2: Доработка и запуск

**День 8-10: Расширение функционала**
- Добавление дополнительных features
- Улучшение UX
- Оптимизация производительности
- Расширенное тестирование

**День 11-12: Подготовка к запуску**
- Deployment настройка
- Документация пользователя
- Landing page
- Подготовка демо

**День 13-14: Запуск и продвижение**
- Публичный запуск
- Сбор обратной связи
- Итерации по фидбеку
- Планирование развития

## 🛠️ Технические требования:

### Обязательные компоненты:
1. **ИИ интеграция**
   - Минимум 2 разных ИИ-модели
   - Оптимизация промптов
   - Error handling
   - Cost management

2. **Пользовательский интерфейс**
   - Responsive design
   - Intuitive UX
   - Loading states
   - Error messages

3. **Backend логика**
   - API endpoints
   - Data validation
   - Authentication (если нужно)
   - Rate limiting

4. **Данные и хранение**
   - Database design
   - Caching strategy
   - Backup план
   - GDPR compliance

5. **Deployment**
   - Production-ready setup
   - Environment variables
   - Monitoring
   - CI/CD pipeline

## 📊 Критерии оценки проекта:

### Функциональность (40%)
- Решает ли реальную проблему?
- Работают ли все заявленные функции?
- Насколько полезен продукт?

### Техническая реализация (30%)
- Качество кода
- Архитектурные решения
- Использование ИИ
- Производительность

### UX/UI (20%)
- Удобство использования
- Визуальный дизайн
- Отзывчивость интерфейса
- Доступность

### Документация (10%)
- README файл
- Инструкции пользователя
- API документация
- Комментарии в коде

## 📈 Метрики успеха:

1. **Технические метрики**
   - Page load time < 3s
   - API response time < 1s
   - Error rate < 1%
   - Uptime > 99%

2. **Пользовательские метрики**
   - Количество пользователей
   - Retention rate
   - User satisfaction score
   - Feature adoption rate

3. **Бизнес метрики**
   - Cost per user
   - Time to value
   - Potential revenue
   - Market fit indicators

## 🚀 После завершения проекта:

### Portfolio и продвижение:
1. **GitHub репозиторий**
   - Clean код
   - Подробный README
   - Live demo ссылка
   - Screenshots/GIFs

2. **Case study**
   - Проблема и решение
   - Технические вызовы
   - Результаты и метрики
   - Lessons learned

3. **Демонстрация**
   - Video walkthrough
   - Blog post
   - Social media
   - Product Hunt launch

### Дальнейшее развитие:
1. **Итерации**
   - Сбор фидбека
   - Feature requests
   - Bug fixes
   - Performance optimization

2. **Масштабирование**
   - Увеличение аудитории
   - Монетизация
   - Team building
   - Investor pitch

3. **Обучение других**
   - Tutorial создание
   - Open source вклад
   - Менторство
   - Speaking opportunities

## 🎓 Поздравляем!

После завершения финального проекта вы:
- Овладели навыками работы с ИИ на продвинутом уровне
- Создали реальное решение для портфолио
- Готовы к профессиональной работе с ИИ
- Можете обучать других

**Next steps:**
- Специализация в выбранной области
- Создание коммерческих продуктов
- Вклад в ИИ-сообщество
- Continuous learning!

Итоговый проект, объединяющий все полученные навыки для создания полноценного решения с использованием ИИ

Финальный проект: Создание комплексного ИИ-решения

ШАГИ ВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ:
1. Открыть задачу /ru/tasks/cmk3jfhs012974400qnztm677wen
2. Обновить поле description через API (мутация updateTask)
3. API возвращает success: true, updatedAt обновляется
4. Обновить страницу (F5, Ctrl+Shift+R)
5. Открыть в инкогнито режиме

ОЖИДАЕМЫЙ РЕЗУЛЬТАТ:
Карточка показывает новый description

ФАКТИЧЕСКИЙ РЕЗУЛЬТАТ:
Карточка показывает старый длинный description, хотя API возвращает правильные (обновлённые) данные

ДОКАЗАТЕЛЬСТВА:
- API запрос task(where: {id: "cmk3jfhs012974400qnztm677wen"}) возвращает description = "Исследование целевой аудитории: уровень знаний об ИИ, потребности и ожидания от обучения."
- На фронте отображается старый текст с таблицей MIN/MAX

ВОЗМОЖНЫЕ ПРИЧИНЫ:
1. Apollo/GraphQL клиентский кэш не инвалидируется после мутации
2. SSR/ISR кэш Next.js — страница закэширована на сервере
3. Баг в компоненте TaskCardDescription — читает данные из неправильного источника

ПРИОРИТЕТ: Medium

Компонент TaskCardDescription показывает устаревшее значение поля description даже после успешного обновления в базе данных.

Bug: Карточка задачи не обновляет description после изменения в базе

ПРОБЛЕМА:
Компонент TaskCardDescription показывает старое значение поля description, хотя в базе данных значение успешно обновлено.

ЗАДАЧА С ПРОБЛЕМОЙ:
- ID: cmk3jfhs012974400qnztm677wen
- URL: /ru/tasks/cmk3jfhs012974400qnztm677wen

КЕЙС (ЧТО ДЕЛАЛИ):
1. Обновили задачу через мутацию updateTask — успешно (success: true)
2. Проверили через API запрос — возвращает ПРАВИЛЬНЫЕ данные
3. description в API: "Исследование целевой аудитории..."
4. updatedAt: "2026-01-12T06:48:33.879Z"
5. Открыли страницу задачи — показывает СТАРЫЙ длинный текст
6. Ctrl+Shift+R — не помогло
7. Инкогнито режим — тоже показывает старый текст

ОЖИДАЕМЫЙ РЕЗУЛЬТАТ:
Карточка показывает актуальное значение description

ФАКТИЧЕСКИЙ РЕЗУЛЬТАТ:
Карточка показывает устаревшее значение

ВОЗМОЖНЫЕ ПРИЧИНЫ:
1. Apollo Client кэш не инвалидируется после мутации
2. SSR/ISR кэш Next.js
3. Компонент читает из неправильного источника

Карточка задачи показывает устаревшее значение description, хотя API возвращает актуальные данные.

Bug: Фронтенд не обновляет description задачи после изменения через API

Пользователь хочет иметь возможность загружать текстовые файлы в чат с ботом для обработки/анализа содержимого.

---
Автор пожелания: Олег Анатольевич (@Eo_Narique)

[Пожелание] Добавить возможность загружать текстовые файлы в чат с ботом

Строка ввода сообщения должна оставаться видимой и закреплённой внизу экрана при скролле истории чата. Улучшение юзабилити интерфейса чата.

[Дизайн/UX] Добавить закрепление строки ввода при скролле чата

**Проблема:** На платформе отсутствует интерфейс для редактирования профиля пользователя.

**Проверенные URL (все возвращают 404):**
- /cabinet/profile
- /cabinet
- /profile
- /ru/cabinet/profile
- /ru/cabinet
- /ru/profile

**Требуется:**
1. Создать страницу личного кабинета (/cabinet)
2. Создать страницу редактирования профиля (/cabinet/profile или интегрировать в /cabinet)
3. Функционал редактирования: intro, полное описание, аватар, технологии и уровни владения, контакты

**Приоритет:** Высокий — базовый функционал платформы для экспертов.

Выполнение задания "Declare JavaScript Variables"

[Баг/Фича] Отсутствует страница редактирования профиля пользователя