Говорить с AI
на одном языке.

Способ разработки, в котором человек ставит задачи AI-агентам, задаёт границы, направляет выполнение и независимо принимает результат.

Это не просто генерация кода: сюда входят контекст, планирование, контроль изменений, тестирование и ответственная поставка.

Сохранённый и доступный результат работы: файл, документ, код, схема, журнал, отчёт или опубликованная ссылка.

Ответ, оставшийся только в чате, обычно ещё не является устойчивым рабочим артефактом.

Практическая проверка того, может ли человек самостоятельно применить навык в заданных условиях и получить наблюдаемый результат.

Диагностика оценивает действие и evidence, а не знакомство с термином или субъективную уверенность.

Минимальный набор фактов, файлов, правил и ограничений, который нужен AI-системе для выполнения конкретной задачи.

Больше контекста не всегда лучше: лишние или противоречивые материалы затрудняют работу и повышают риск ошибки.

Заранее сформулированное наблюдаемое условие, по которому можно однозначно проверить готовность результата.

Хороший критерий говорит не только что должно быть верно, но и каким способом это будет проверено.

Способность человека воспроизводимо выполнить наблюдаемое действие в заданных условиях и подтвердить результат evidence.

Навык не равен знанию термина, установленному инструменту или одному удачному результату.

Среда, доступы или инструменты, необходимые для выполнения задачи, но не являющиеся частью самого навыка.

Например, доступ к редактору — условие работы с Markdown, а умение структурировать материал — навык.

Способность применить освоенный способ действия в новой задаче без пошаговой подсказки или копирования готового решения.

Перенос показывает, что человек действительно владеет навыком, а не только повторил упражнение.

Другой навык, без которого целевой навык нельзя надёжно выполнить или проверить.

Рекомендуемый порядок отличается от предпосылки: рекомендация помогает учиться, но не блокирует выполнение.

Группа связанных навыков, относящихся к одной области практики или этапу развития.

Трек помогает ориентироваться в реестре, но не задаёт строгую последовательность — её определяют зависимости и карта навыков.

Короткий документ, который фиксирует важное архитектурное решение, его контекст, альтернативы и последствия.

ADR сохраняет не только итоговый выбор, но и причины, по которым команда его сделала.

Переиспользуемый пакет инструкций, ресурсов и иногда инструментов, который расширяет возможности AI-агента для определённого процесса.

На Human Skill слово «навык» без уточнения означает человеческий навык. AI skill — отдельный технический объект.

AI-система, которая получает цель, использует доступный контекст и инструменты и выполняет несколько связанных действий для получения результата.

От обычного чата отличается тем, что может не только отвечать текстом, но и работать с файлами, кодом, браузером или другими инструментами в заданных границах.

Согласованный способ, которым одна программа запрашивает данные или действия у другой программы.

API описывает доступные операции, входные данные, ответы и ошибки; внутреннее устройство системы при этом может оставаться скрытым.

Часть приложения, которая выполняется на сервере и отвечает за данные, бизнес-логику, авторизацию и интеграции.

Пользователь обычно взаимодействует с backend через frontend или API.

Проблема или отсутствующее условие, из-за которого работа не может содержательно продолжаться.

Blocker нужно отличать от затруднения: блокер останавливает результат, а затруднение только делает путь дороже или медленнее.

Явное разделение областей данных, полномочий, ответственности или частей системы.

Границы помогают понять, что входит в задачу, кто владеет решением и к каким данным агент действительно имеет доступ.

Отдельная линия изменений в Git, которую можно развивать независимо от основной истории.

Ветка не является резервной копией сама по себе: незакоммиченные изменения остаются только в рабочем дереве.

Автоматизированный процесс проверки, сборки и поставки изменений после обновления кода.

CI обычно запускает проверки, а CD готовит или выполняет доставку в окружение. Автоматизация не отменяет критерии приёмки и human gates.

Способ управлять программой текстовыми командами в терминале.

CLI удобен для повторяемых операций и автоматизации, но требует точного понимания команды, аргументов и текущей директории.

Именованная точка истории Git, которая сохраняет выбранный набор изменений и ссылку на предыдущую историю.

Хороший commit имеет понятную цель и не захватывает случайные или чужие изменения.

Условие, которое сужает допустимые способы выполнения задачи или характеристики результата.

Ограничение отличается от цели: цель описывает желаемый результат, constraint — рамки, которые нельзя нарушать.

Данные, которыми система подтверждает личность или право доступа: пароль, токен, ключ или сертификат.

Credentials нельзя помещать в публичный код, логи, промпты или документацию; для них используют защищённые хранилища и переменные окружения.

Компонент, библиотека, сервис или предварительный результат, от которого зависит работа другой части системы.

Зависимости бывают техническими и процессными; их версии и доступность влияют на воспроизводимость результата.

Доставка и запуск определённой версии приложения в целевом окружении.

Успешная команда deploy ещё не доказывает доступность результата: после неё проверяют состояние сервиса и пользовательский путь.

Файл или представление, которое автоматически создаётся из канонического источника.

Производный артефакт не редактируют вручную: исправляют источник или генератор и затем пересобирают результат.

Представление различий между двумя версиями текста, файлов или состояния системы.

Diff позволяет проверить фактический scope изменения до commit, review или публикации.

Система, которая связывает доменные имена с адресами и другими сетевыми записями.

Изменение DNS может распространяться не мгновенно из-за кэширования и времени жизни записей.

Набор повторяемых сценариев и критериев, которыми проверяют качество и границы работы AI-системы.

Evals помогают сравнивать версии и находить устойчивые ошибки, а не судить о системе по одному удачному примеру.

Наблюдаемый материал, по которому можно независимо проверить выполненное действие или освоенный навык.

Например: сохранённый файл, журнал проверки, ссылка на результат или воспроизводимый тест. Уверенность человека сама по себе не является evidence.

Заранее подготовленная задача, данные и условия, в которых навык или AI-систему можно проверить воспроизводимо.

Хороший fixture фиксирует исходное состояние и не подсказывает пошаговое решение.

Часть приложения, с которой непосредственно взаимодействует пользователь: страницы, интерфейсы и поведение в браузере или приложении.

Проверка frontend включает не только внешний вид, но и реальные пользовательские сценарии, состояния ошибок и адаптивность.

Распределённая система контроля версий, которая хранит историю изменений файлов и помогает объединять параллельную работу.

Git работает локально; удалённый сервис вроде GitHub — отдельный слой совместной работы.

Сервис для хранения Git-репозиториев и совместной работы через issues, pull requests, review и автоматические проверки.

GitHub использует Git, но не заменяет его: commit и локальная история существуют до отправки на сервер.

Протокол запросов и ответов, по которому браузеры, API и серверы обмениваются данными в вебе.

Код ответа показывает класс результата: например, 200 — успех, 404 — ресурс не найден, 500 — ошибка сервера.

Момент процесса, в котором продолжение требует явного решения человека.

Human gate нужен перед рискованным, публичным, платным или труднообратимым действием: публикацией, отправкой сообщения, удалением данных или принятием результата.

Запись о проблеме, запросе или планируемом изменении с контекстом, обсуждением и состоянием выполнения.

Issue описывает работу; фактическое изменение обычно живёт в commit или pull request и должно ссылаться на задачу.

Текстовый формат структурированных данных из объектов, массивов, строк, чисел и логических значений.

JSON удобен для API и конфигурации, но не поддерживает комментарии и требует строгого синтаксиса.

Большая языковая модель, которая обрабатывает и создаёт текст, код и другие представления на основе полученного контекста.

LLM может быть основой чата или AI-агента, но сама по себе не гарантирует проверенный или истинный результат.

Простой текстовый формат разметки для заголовков, списков, ссылок, таблиц и блоков кода.

Markdown остаётся обычным текстом, поэтому одинаково удобен человеку, Git и AI-агенту.

Объединение изменений из разных линий истории Git.

Если изменения затрагивают одни и те же строки несовместимо, возникает конфликт, который нужно разрешить осознанно.

Контролируемое изменение структуры данных, формата, инфраструктуры или размещения системы.

Безопасная migration имеет проверяемое исходное состояние, порядок шагов, валидацию и план отката.

Минимальная версия продукта, достаточная для проверки ключевой пользовательской ценности на практике.

MVP не означает небрежный результат: критический пользовательский путь должен работать и быть проверяемым.

Последовательность автоматических или ручных этапов, где результат одного шага становится входом следующего.

Pipeline должен явно показывать этапы, ошибки и evidence прохождения, иначе сбой трудно локализовать.

Рабочее окружение, которым пользуются реальные пользователи и где изменения могут влиять на реальные данные и процессы.

Изменения production требуют явной авторизации, проверенного артефакта, наблюдения после выпуска и возможности отката.

Сообщение или инструкция, которую человек передаёт AI-системе в конкретной сессии.

Промпт — только часть рабочего контракта. Качество результата также зависит от контекста, границ, инструментов и способа проверки.

Предложение объединить набор изменений из одной ветки Git в другую с обсуждением, review и автоматическими проверками.

Pull request — место совместной приёмки изменения, а не просто кнопка для merge.

Изменение внутренней структуры кода без намеренного изменения его внешнего поведения.

Рефакторинг требует тестов или других проверок, подтверждающих, что наблюдаемое поведение сохранилось.

Идентифицированная версия продукта или компонента, подготовленная для поставки пользователям или в окружение.

Release может быть собран, но ещё не развёрнут; deploy — отдельное действие доставки этой версии.

Хранилище проекта вместе с его файлами, историей версий и правилами совместной работы.

Один репозиторий обычно имеет чёткую область ответственности и канонические источники своих данных и кода.

Зафиксированная потребность или обязательное свойство системы, процесса или результата.

Требование должно быть однозначным и проверяемым; иначе невозможно уверенно определить его выполнение.

Независимое рассмотрение результата или изменений для поиска дефектов, рисков и несоответствий требованиям.

Review формулирует замечания; acceptance решает, достаточно ли evidence для принятия результата.

Возврат системы к предыдущему рабочему состоянию после неудачного изменения.

План rollback готовят до рискованного deploy и проверяют, что предыдущий артефакт и данные действительно восстановимы.

Среда и период, в которых программа фактически запускается и работает.

Ошибка runtime возникает во время выполнения, даже если код успешно прошёл синтаксическую проверку или сборку.

Явно определённая часть работы, данных и результатов, которые входят в текущую задачу.

Scope отвечает на вопрос «что меняем сейчас» и защищает задачу от незаметного расширения.

Цикл создания и изменения программного продукта: от понимания задачи и проектирования до реализации, проверки и поставки.

В агентной разработке часть действий выполняет AI, но ответственность за границы, приёмку и публикацию остаётся у человека.

Программа, которая читает команды пользователя, запускает процессы и управляет переменными, путями и потоками данных.

Терминал показывает интерфейс, а shell интерпретирует введённую команду.

Каноническое место, которому доверяют как владельцу конкретного факта, данных или определения.

Если копии расходятся, исправляют source of truth и затем обновляют производные представления.

Окружение, максимально похожее на production и предназначенное для проверки версии перед выпуском.

Успех на staging снижает риск, но не заменяет проверку production после deploy.

Краткий рабочий контракт задачи: цель, ожидаемая поставка, входные данные, границы, открытые вопросы и условия остановки.

Task brief объясняет, что и в каких границах нужно сделать. Критерии приёмки отдельно определяют, как проверить готовность.

Воспроизводимая проверка ожидаемого поведения системы при заданных входных данных и условиях.

Unit-тест проверяет малую часть, integration — взаимодействие компонентов, end-to-end — полный пользовательский путь.

Проверка того, что созданный результат решает нужную задачу пользователя в реальных или близких к реальным условиях.

Коротко: validation отвечает на вопрос «мы сделали нужную вещь?».

Проверка того, что результат соответствует заданным требованиям, спецификации или критериям приёмки.

Коротко: verification отвечает на вопрос «мы сделали вещь правильно?».

Определённая последовательность действий, ролей и переходов, которая приводит от входа к результату.

Workflow может включать ручные шаги, автоматизацию и human gates.

Организованное пространство задачи: папка проекта, открытые инструменты, файлы и активные рабочие сессии.

Workspace помогает удерживать контекст, но сам по себе не определяет права доступа и не гарантирует изоляцию данных.

Текстовый формат структурированных данных, часто используемый для конфигурации и описания инфраструктуры.

YAML чувствителен к отступам, поэтому визуально похожий файл может иметь другой смысл или быть невалидным.