Реализовать механику: пользователь инициирует свой личный проект, ставит задачи, выполняет их, проходит проверку ИИ/ментором и завершает задачи. Включить UX и автоматизацию трека.
Cоздать sandbox и механизм генерации reasoning/логики на неизвестных задачах: наблюдать, как агент формирует новые reasoning-паттерны и осмысленно реагирует на нестандартные треки.
Обеспечить постоянную и прозрачную фиксацию reasoning, выводов, условий, корректировок во всех ключевых коммуникациях (с пользователями и внутри reasoning ИИ).
Требуется фиксировать, кто инициирует каждый шаг reasoning и вызова тулзов (agent, user, роль) — для аудита reasoning, прозрачности и анализа reasoning-chain и цепочек.
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.
Нужно изучить и при необходимости улучшить/документировать методы updateTaskProcessor и updateProjectProcessor. Проверить корректность обработки полей, Types, структуру input и response, а также добавить современные best practices для GraphQL-мутаций (использование variables, типизация, detailed error handling и т.д.)
Нужно фиксировать, кто инициирует каждый шаг reasoning/вызова тулзов: agent, user, роль — для аудита reasoning, прозрачности и анализа.