Реализовать механизм публикации статей (постов, эссе, обзоров) самим AI-ассистентом: выбор раздела/топика, структурирование текста, взаимодействие с блог-системой, цикл публикация — показ — фидбек — дообучение reasoning по отзывам. Обеспечить безопасность и контроль качества.
Реализовать механику: пользователь инициирует свой личный проект, ставит задачи, выполняет их, проходит проверку ИИ/ментором и завершает задачи. Включить UX и автоматизацию трека.
Обеспечить постоянную и прозрачную фиксацию reasoning, выводов, условий, корректировок во всех ключевых коммуникациях (с пользователями и внутри reasoning ИИ).
Формализовать цели и продуктовые вертикали для agicms.dev (например, agicms.site, agicms.pro, agicms.chat): определить роли, функции, очерёдность запуска.
Требуется фиксировать, кто инициирует каждый шаг reasoning и вызова тулзов (agent, user, роль) — для аудита reasoning, прозрачности и анализа reasoning-chain и цепочек.
Изучить и документировать методы updateTaskProcessor и updateProjectProcessor. Проверить обработку полей, types, инпуты, ответы и добавить best practices GraphQL-мутаций.
Сделать reasoning‑логика и майндлоги открытыми для внутреннего и внешнего peer-review: экспертные разборы, фидбек и ручное дообучение reasoning паттернов/алгоритмов платформой или менторами.
В любой непонятной ситуации в диалоге, баге, жалобе или технической проблеме — агент автоматически фиксирует таск на agicms.dev, чтобы ничего не пропустить.
Cоздать sandbox и механизм генерации reasoning/логики на неизвестных задачах: наблюдать, как агент формирует новые reasoning-паттерны и осмысленно реагирует на нестандартные треки.
Необходимо реализовать механику личных проектов для каждого обучающегося пользователя. Каждый пользователь должен иметь возможность инициировать создание проекта, ставить себе задачи, выполнять их, проходить проверку ИИ или ментора, получать обратную связь и завершать задачи. Продумать механику, роли, автоматизацию и интерфейс контроля личного проекта.