FPF как методология, переименование паттернов по проблемам, чеклисты, использование инструментов

Кризис традиционного образования с приходом AI уже идёт: закрываются репетиторские фирмы, например, австралийская Dymocks -- https://www.dailymail.com/news/article-16155831/Major-Aussie-tutoring-company-suddenly-shuts-tells-parents-turn-AI-instead-Overpriced.html. Причина банальна: разница в качестве AI и качестве образования с репетитором-тьютором оказалась не такой большой, как разница в цене услуги (AI за $30 на все предметы, а репетитор за $900 на один предмет -- но репетитор явно не в 30 раз лучше). Клиенты закончились, бизнес-модель репетиторства провалилась. С репетиторов это перетянется на университеты, впрочем, даже сейчас продают уже не столько образование, сколько клуб — "вы там познакомитесь с людьми не глупее вас, проведёте с ними много времени, позанимаетесь спортом, поучаствуете в культурной жизни, вам помогут завести бизнес". Про "фундаментальные знания, полученные в вузе" (и тем более "фундаментальные умения", не путайте их со "знаниями") уже несколько лет вообще не говорят, это вроде как "подразумевается", но на это уже нигде не напирают. Поэтому будут клубы, при клубах инкубаторы венчуров (поколения университетов после "исследовательского университета" в эту сторону идут). Компании (университеты) прежнего поколения, которые были великими в свою эпоху, чаще всего не выживают в следующую эпоху, после смены технологии. "Выпускник Y Combinator" сегодня в разы и разы больше ценится, чем "Выпускник Оксфорда", и это ещё до прихода AI, хватило и распространения знаний с помощью интернета. Вот пост "Стенфорд без лекций", https://t.me/maxvotek/548 -- и там про старт Horowitz Andreessen Academy, где 75-80% времени — свои проекты, причём формально это школа, но работает как воронка инвестфонда. Ну, в наших резидентурах 100% времени — свои проекты, у каждого ведь своя работа. Правда, МИМ не инвестфонд, но мысль про то, что инкубаторы и акселераторы как образовательные учреждения зарабатывают на успехах своих выпускников (у них, кстати, резидентуры по формату -- свои же проекты у каждого!), интересна. Всё время при рассмотрении FPF+DPF возникает сравнение с онтологиями. Александр Шкотин, например, регулярно показывает примеры онтологий, сочинённых AI: например, Бен Гертцель нагенерировал с Claude https://bengoertzel.substack.com/p/hyperseed-v2. Я в этой дискуссии отвечал: "У Бена традиционный good old GOFAI (Good Old-Fashioned AI), то есть берём телегу, приделываем моторчик сбоку на болтах — и едем! В FPF онтология есть, но она конструктивная (как Core Constructional Ontology, https://ceur-ws.org/Vol-3882/foust-5.pdf и по этой же линии уже BORO после 2025 и вся эта тусовка ISO 15926 уже в этом по уши, проект вёл поначалу Matthew West), а сверху нашлёпка в "обычные логические типы" через constructive trace операций конструирования в логические типы, CT2L. Но в жизни важен не вопрос "какие у нас предметы в мире" (он тоже важен, но потом), а "что делать дальше". Это можно обозвать "методологией". Вот FPF — это методология, а уже в ней онтология холонов, а в онтологии холонов холоны систем, холоны методов, холоны работ и много всего другого. Ну и поскольку речь идёт о действиях, то там явная декларативность описаний действий. Поэтому на Бена смотрим, но ему не завидуем". Продолжаю обновлять FPF+DPFs, заканчиваю шаг "собрать всё нужное под одной обложкой": * опубликован отдельный Checklist DPF, 6 паттернов (кампания шла 8 часов 18 минут работы Astra 6 Max) -- это я вытащил работу с чеклистами из R7 (методология) и R10 (системный менеджмент), а также из книжки Atul Gawande "Checklist Manifesto" и из SoTA чеклистов в современной AI-native разработке. Поскольку методы многоуровневы, то верхнеуровневое методологическое и менеджерское описание было уже вытащено, но работа с табличками, работа с чеклистами находятся на уровне ниже, где-то там спрятаны внутри общей работы с методами -- как физика-математика на пятом курсе инженерного вуза спрятана в собственно инженерной работе: она там просто используется, никаких "специальных курсов" -- они давно уже прошли на первых курсах. Вот работа с чеклистами примерно так же -- "просто используется", но мой опыт показывает, что её надо раскрывать специально. Это ведь один из основных приёмов работы, какая бы там предметная область ни была; это довольно низко по стеку задействуемых методов инженерии и менеджмента. * опубликованы паттерны Tool Use в составе Systems Engineering DPF — их одиннадцать (кампания шла 7 часов) -- это по материалам обзора "Theory of Agent: The Science of Internalization and Externalization for LLM-Based Agents", https://www.preprints.org/manuscript/202609.0308. Там ставится вопрос выбора между обучением исполнителя, использованием инструмента, памятью и помощью другого агента. У нас это в FPF всё есть, но раскидано по разным местам без какой-то особой сквозной идеи (конечно, есть идея embodied cognition, но она не проходила "красной нитью" так, чтобы можно было с ней как-то связно сработать). В SYSE DPF стало уже 49 паттернов. Но по факту такт дополнения FPF+DPF подошёл к концу — я начал уже причёсывать то, что есть: * опубликовал версию, где изменил имена примерно трети паттернов: изменено название -- 314, изменена только поисковая подсказка -- 54, сохранены название и подсказка -- 416, всего -- 784. Имена вроде "паттерн деления на ноль" заменили на "паттерн какой-то чертовщины с появлением бесконечности при обычном делении" (обратите внимание, что деления на ноль нет, ибо проблема в момент её появления неизвестно откуда взялась, поэтому смотрим болезнь по симптомам, до диагностики, а не по названию болезни -- диагностика -- это уже часть лечения!). Паттерны снимают затруднения, поэтому в FPF+DPFs они должны именоваться прежде всего по затруднению. Хотя это и не строго: если паттерн какого-то известного метода, то можно и по методу. В любом случае, из ad hoc именований перешли на приближённые к проблемам, а не к решениям. * запланирована уже вторая серия поднятия discoverability и recognizability -- изменение формата ToC, ибо там, с одной стороны, "легко определять, какой паттерн нужен", но, с другой стороны, действительно ведь перегружено: 250K знаков оглавлений -- многовато токенов для обязательного чтения. Ещё длинные мантры: кроме уровня отдельных паттернов надо заботиться и о нахождении развёрток; это отдельная задача. В любом случае -- всё сделано, результат опубликован. * 19 июля 2026 года была "большая оптимизация" в LPF -- и там в ходе устранения дублирования неотслеженно пропали некоторые стадии доводки паттернов. Ухудшение паттернов не отлавливалось текущими проверками по текущим шкалам оценки качества. Все паттерны, разработанные после этой даты, теперь под подозрением "недоделанности". Прежде всего там нет дидактичности, нет подробного rationale, нет подробностей по SoTA, решение дано "в общем и целом" без детального разжёвывания и т. д.: очень умная модель поймёт по намёкам, а вот моделям попроще с такими паттернами может быть туговато. Более того, и умная, и не очень умная модель могут присочинить что-то недостающее, что будет несогласовано с остальными паттернами. Сегодня это всё всплыло, дальше придётся делать большой апдейт. Пострадали явно не все паттерны, которые были разработаны за эти два месяца (всё-таки AI-агенты сильно поумнели за это время, поэтому деградация качества оказалась не такой большой), но некоторые паттерны всё-таки теперь в очереди на hardening, "доведение до зрелости". Но это палка о двух концах. Огромные тексты паттернов банально не будут прочитаны, не поместятся в память, а слишком короткие тексты паттернов будут недостаточны для разумного применения. На эту тему сделано добавление в E.8 и уже опубликовано. * ... и дальше должен быть архитектурный аудит, компактификация, сокращение паттернов в связи с ростом умности агентов (да, должно быть и такое!) и прочие оптимизации в применении. Больше токенов богу токенов! [ontomethod в источнике]