academylessonsbad ai course task

AI Academy

Active
AI Academy/Building Grand Service with AI/От идеи к ограниченной задаче

Почему «сделай мне AI-курс» — плохая задача

Разбираем, почему широкие промпты раздувают архитектуру, и как сузить идею до вертикального среза.

Not started22 min

Фраза «сделай мне AI-курс» звучит естественно для человека, но для AI-агента это почти приглашение построить слишком много. В такой формулировке нет границ: неясно, это учебник, LMS, база знаний, редактор контента, система прогресса, генератор заданий или полноценная внутренняя академия. Агент видит много возможных направлений и часто пытается закрыть их все сразу, потому что его базовый рефлекс — быть полезным максимально широко.

В реальном Grand Service первоначальная идея AI Academy действительно была большой. Она включала Courses, Prompt Library, Code Library, Knowledge Base, Search, Bookmarks, Notes, AI Tutor, RAG, certificates и будущие обсуждения. Это хорошая продуктовая картина, но плохая задача на первую итерацию. Если дать агенту реализовать всё разом, он почти неизбежно создаст много страниц, таблиц, заглушек и абстракций, которые выглядят серьезно, но не доказывают, что продукт работает.

Идея продукта и задача на итерацию

Широкая идея
  • Описывает желаемое будущее продукта.
  • Содержит много направлений развития.
  • Полезна для стратегии и roadmap.
  • Опасна как прямое задание агенту.
Итерационная задача
  • Описывает один проверяемый пользовательский путь.
  • Имеет явный scope и out of scope.
  • Завершается проверками и финальным handoff.
  • Позволяет увидеть реальный риск раньше.

Первая правильная развилка — отделить амбицию от рабочего среза. Амбиция AI Academy: стать внутренней базой знаний, академией и практической документацией Grand Service. Рабочий срез Phase 1: пользователь открывает Academy, видит один курс, открывает урок, читает контент, отмечает урок завершенным, видит прогресс и может продолжить последний урок. Это не вся Academy, но это уже живой продуктовый путь.

Что такое вертикальный срез

Вертикальный срез — это не кусочек UI и не набор будущих папок. Это минимальная версия, проходящая через все нужные слои продукта: route, content model, UI, user action, state, progress calculation и verification. В нашем кейсе срез был таким: `/academy`, страница курса, страница урока, локальный typed content, progress mutation, Continue Learning и not-found states. Этого достаточно, чтобы проверить логику Academy без построения Prompt Library, RAG или сертификатов.

  1. 1
    Назови конечный пользовательский путь

    Не «сделать академию», а «пользователь открывает урок, читает его, завершает и видит прогресс курса».

  2. 2
    Оставь только необходимые слои

    Для первого среза нужен content source, reader, progress action и навигация. Поиск, заметки и AI Tutor можно честно отложить.

  3. 3
    Запрети лишние соседние изменения

    Если задача про Academy, она не должна случайно менять Scanner, Docker или auth infrastructure.

  4. 4
    Заранее определи проверку

    Срез считается рабочим не когда страница красивая, а когда routes, progress, повторные actions и build проходят проверку.

Почему AI строит слишком много

AI-агент часто воспринимает широкий список будущих возможностей как список задач на сейчас. Если не написать out of scope, он может реализовать архитектурную витрину вместо маленького рабочего продукта.

Первый срез должен доказывать жизнеспособность подхода, а не демонстрировать весь будущий roadmap.
Принцип Phase 1 для AI Academy
  • Сформулируй широкую идею одним предложением.
  • Выдели один пользовательский путь, который можно пройти от начала до конца.
  • Отметь, какие будущие разделы не входят в первую итерацию.
  • Назови проверку, которая докажет, что срез действительно работает.

Practice

A real WorkerHubs scenario for this lesson.

Сузить большую идею до вертикального среза

Возьми идею собственного продукта и сократи ее до одной рабочей итерации. Не описывай весь продукт. Опиши только путь пользователя, минимальные слои и out of scope.

Запиши исходную широкую идею.
Выбери один пользовательский workflow.
Опиши, какие файлы или подсистемы нельзя трогать.
Определи 3–5 проверок, после которых срез можно принять.

Resources