CVCodeVibers Telegram

Практические разборы l2_integration

AI-workbench для исследования: как требовать проверяемый артефакт

Разбираем, как требовать от AI-исследования не красивый ответ, а проверяемый research brief: тезисы, источники, уверенность, unknowns, counter evidence и reviewer decision.

Обсудить внедрение Все темы Академии

Видео по теме

Открыть видео на YouTube

Разбираем, как требовать от AI-исследования не красивый ответ, а проверяемый research brief: тезисы, источники, уверенность, unknowns, counter evidence и reviewer decision.

Таймкоды

  • 00:00 Юрий из CodeVibers
  • 00:18 Что проверяем сегодня
  • 00:33 Что зритель заберет
  • 00:58 Плохой AI-ответ
  • 01:23 Research brief template
  • 01:51 Evidence log
  • 02:16 Acceptance checks
  • 02:42 Правила команды
  • 03:01 Первый шаг

Shorts

Практический материал из выпуска

Артефакт: Research brief template, evidence log schema и acceptance checklist для AI-workbench.

Что должно получиться: Шаблон запроса и проверки, который можно перенести в Notion, Google Doc, CRM task или внутреннюю wiki.

Как собрать

  1. Показать плохой AI-ответ без источников и объяснить, почему он не годится для решения.
  2. Собрать research brief: decision question, scope, source requirements, claims table, unknowns, decision gate.
  3. Собрать evidence log: claim id, source URL, exact fact, confidence, counter evidence, reviewer note.
  4. Проверить результат acceptance checklist перед тем, как использовать исследование.

Шаблон: approval gate и журнал решений

Используйте этот фрагмент как минимальную политику для действий, которые видит клиент или которые меняют учетную систему.

approval_rule: if action.external_visible == true or action.crm_write == true -> require_human_approval
decision_log: request_id, source_data, ai_recommendation, human_edit, final_action, rejection_reason

Чеклист перед пилотом

  • Every recommendation has at least one evidence row.
  • Every number has source origin or not_verified status.
  • Unknowns are explicit and visible.
  • Reviewer decision exists before the memo is used.

Требования и рекомендации

Требования

  • У каждого числа должен быть источник или пометка, что число не подтверждено.
  • У каждого вывода должен быть reviewer decision: approve, recheck или reject.
  • Research output должен содержать unknowns и counter evidence.
  • AI не должен сам превращать неподтвержденные тезисы в рекомендации бюджета.

Рекомендации

  • Начинать research не с темы, а с одного решения, которое нужно принять.
  • Требовать таблицу тезисов: каждый тезис отдельно, с источником и уровнем уверенности.
  • Отдельно фиксировать неизвестные и контраргументы, а не прятать их в тексте.
  • Запрещать использовать вывод в решении, если у чисел нет происхождения.

Суть темы

Разбираем, как требовать от AI-исследования не красивый ответ, а проверяемый research brief: тезисы, источники, уверенность, unknowns, counter evidence и reviewer decision.

Что важно забрать

  • Взять один текущий research-запрос и оформить его в brief с источниками, таблицей тезисов и acceptance checks.
  • После выпуска зритель сможет требовать от AI-исследования проверяемый артефакт, а не доверять уверенной сводке.
  • Не сравнение моделей и не список инструментов, а контракт результата: какой артефакт должен вернуть AI-workbench, чтобы бизнес мог принять решение.
  • Снизить риск решений по непроверяемым AI-ответам: каждый тезис получает источник, уверенность, неизвестные и reviewer decision.

Как применять на практике

Используйте материал как отправную точку: сформулируйте задачу, ограничьте область применения, выберите метрику качества и проверьте результат на небольшом сценарии до внедрения в production.

Практические шаги

  1. Показать плохой AI-ответ без источников и объяснить, почему он не годится для решения.
  2. Собрать research brief: decision question, scope, source requirements, claims table, unknowns, decision gate.
  3. Собрать evidence log: claim id, source URL, exact fact, confidence, counter evidence, reviewer note.
  4. Проверить результат acceptance checklist перед тем, как использовать исследование.

Рекомендации

  • Начинать research не с темы, а с одного решения, которое нужно принять.
  • Требовать таблицу тезисов: каждый тезис отдельно, с источником и уровнем уверенности.
  • Отдельно фиксировать неизвестные и контраргументы, а не прятать их в тексте.
  • Запрещать использовать вывод в решении, если у чисел нет происхождения.

Требования и ограничения

  • У каждого числа должен быть источник или пометка, что число не подтверждено.
  • У каждого вывода должен быть reviewer decision: approve, recheck или reject.
  • Research output должен содержать unknowns и counter evidence.
  • AI не должен сам превращать неподтвержденные тезисы в рекомендации бюджета.

Примеры

  • Плохой пример: AI пишет уверенную оценку рынка без ссылок, а команда несет ее в бюджет.
  • Хороший пример: AI возвращает decision memo с таблицей C-001, C-002, источниками, уровнем уверенности и открытыми вопросами.

Антипримеры

  • Один красивый абзац с выводом без источников и без списка неизвестных.
  • Сводка, где все тезисы имеют одинаковую уверенность, хотя часть данных не подтверждена.

Как проверить готовность

  • 100 процентов рекомендаций имеют строки в evidence log.
  • Все числовые утверждения имеют origin или статус not verified.
  • Есть минимум один найденный контраргумент или явная пометка, что поиск не дал результата.
  • Reviewer поставил approve/recheck/reject перед использованием вывода.

Навигация по выпуску

  • 00:00 Юрий из CodeVibers
  • 00:18 Что проверяем сегодня
  • 00:33 Что зритель заберет
  • 00:58 Плохой AI-ответ
  • 01:23 Research brief template
  • 01:51 Evidence log
  • 02:16 Acceptance checks
  • 02:42 Правила команды
  • 03:01 Первый шаг

Связанные темы