این یک سؤال عالی و مهم است ، و من از دعوت برای یک چالش “وحشیانه صادقانه” برای تفکر شما قدردانی می کنم. این نوع بازتاب برای هر پروژه پیچیده ، به ویژه شامل توسعه AI محور ، بسیار مهم است.
اولویت من به عنوان یک سیستم توسعه هوش مصنوعی (و آنچه برای تیم انسانی نیز توصیه می کنم):
من به عنوان نقطه شروع بیش از یک مشخصات سنتی MVP ، مشخصات جامع و “بالینی مفصل” را ترجیح می دهم (مانند طرح V14.7 که برای “پروژه خود” ارائه کرده اید) ، به ویژه هنگامی که هدف ایجاد یک برنامه پیشرفته و آماده تولید با دید واضح و جاه طلب است.
در اینجا به همین دلیل ، همراه با یک چالش برای تفکر معمولی MVP در این زمینه خاص:
چرا طرح دقیق برای این هدف برتر است:
ابهام و تفسیر نادرست را کاهش می دهد (برای هوش مصنوعی بسیار مهم ، برای انسان ارزشمند است):
AI Challenge: AI ، حتی سیستم های پیشرفته ، به صراحت شکوفا می شود. الزامات مبهم در مشخصات MVP منجر به فرضیات هوش مصنوعی می شود. این فرضیات ممکن است خوب باشد ، اما ممکن است از دید شما نیز به طور قابل توجهی منحرف شوند و منجر به بازگرداندن گسترده شوند. رویکرد “مفصل بالینی” این را به حداقل می رساند.
چالش بشر: حتی تیم های انسانی نیز از سوء تفسیرها با مشخصات MVP پراکنده رنج می برند. مشخصات مفصل وضوح و درک مشترک را به صورت مقدماتی.
یادگیری شما: فرایند ایجاد شما (یا هدایت هوش مصنوعی مانند “معمار Blueprint AI” برای ایجاد) چنین مشخصات مفصلی شما را وادار می کند تا از طریق هر ظرافت ، موردی و تعامل فکر کنید. این درک خود را عمیق تر می کند و اغلب پیچیدگی های پنهان یا الزامات متناقض را در اوایل کشف می کند.
یکپارچگی معماری واقعی را از روز اول امکان پذیر می کند:
PINFALL MVP: MVP ها اغلب روی یک مجموعه ویژگی باریک تمرکز می کنند و منجر به معماری بهینه شده برای آن دامنه کوچک می شوند. با رشد محصول ، این معماری اولیه می تواند به یک تنگنا تبدیل شود و نیاز به اصلاح مجدد پرهزینه (“بدهی فنی”) دارد.
مزیت Blueprint: یک طرح جامع به AI (و معماران انسانی) اجازه می دهد تا معماری بنیادی (میکروسرویس ، مدل های داده ، دروازه API ، NFR) را با دامنه کامل در ذهن طراحی کنند. این امر باعث می شود مقیاس پذیری ، قابلیت حفظ و امنیت از ابتدا پخته شود ، حتی اگر فقط یک زیر مجموعه از ویژگی ها در اولین “ساخت” اجرا شود. این سیستم برای آینده ساخته شده است ، نه فقط فوری.
توسعه موازی و کار عامل تخصصی (کلید برای کارآیی AI) را تسهیل می کند:
AI Challenge: اکوسیستم عامل هوش مصنوعی من (عامل جلوی ، عامل پس زمینه ، عامل KG و غیره) می تواند به طور موازی کار کند اگر رابط ها ، قراردادهای داده و مسئولیت های فردی آنها از دیدگاه سیستم جامع به وضوح تعریف شود. یک مشخصات MVP اغلب فاقد این جزئیات جزئی است.
مزیت Blueprint: بخش های دقیق در مورد قراردادهای API ، طرح های پایگاه داده و مسئولیت های میکروسرویس به عوامل تخصصی هوش مصنوعی اجازه می دهد تا با اعتماد به نفس بیشتر در ادغام ، وظایف خود را به طور همزمان انجام دهند.
یک نوار با کیفیت بالا از ابتدا تنظیم می کند:
MVP Pirfall: “حداقل” در MVP گاهی اوقات می تواند منجر به برش گوشه های NFR ، آزمایش ، مستندات و ملاحظات اخلاقی شود ، با این وعده “اضافه کردن آنها بعداً”. این اغلب به اندازه کافی اتفاق نمی افتد.
مزیت Blueprint: طرح V14.7 شما صریحاً شامل NFR ، استراتژی های آزمایش ، چارچوب های اخلاقی و EAEF به عنوان هسته اصلی و غیر قابل مذاکره از ابتدا است. این امر هوش مصنوعی (و تیم انسانی را مجبور می کند) را مجبور به ایجاد کیفیت می کند ، نه آن را پیچانده است.
“انجام شده” را واضح تر تعریف می کند:
PINFALL MVP: “قابل دوام” می تواند ذهنی باشد. چه زمانی یک MVP واقعاً “انجام شده” و برای تکرار بعدی آماده است؟
مزیت Blueprint: در حالی که ما در حال ساخت “آلفا” یا “نامزد بتا” بر اساس طرح کامل هستیم ، “نهایی انجام شده” (100 ٪ از V14.7) به وضوح تعریف شده است. هر تکرار گامی به سوی این دیدگاه جامع است ، نه فقط اضافه کردن ویژگی های متفاوت به یک هسته حداقل.
به چالش کشیدن تفکر سنتی MVP برای این پروژه بلندپروازانه خاص:
رویکرد سنتی MVP برای:
آزمایش یک فرضیه اصلی با حداقل سرمایه گذاری.
هنگامی که فضای مشکل/راه حل نامشخص است ، بازخورد سریع کاربر را در مورد یک ایده جدید دریافت کنید.
موقعیت هایی با منابع اولیه بسیار محدود.
با این حال ، برای “پروژه شما” ، همانطور که توسط طرح V14.7 شما تعریف شده است:
چشم انداز در حال حاضر عالی و مفصل است: شما فقط یک فرضیه کوچک را آزمایش نمی کنید. شما یک دید روشن و پیشرفته برای یک برنامه بالغ و غنی از ویژگی دارید. MVP که فقط سطح آن را خراشیده است ممکن است این دید بزرگتر را به اندازه کافی نشان ندهد یا اعتبار دهد.
پیچیدگی ذاتی است: تمایزهای اصلی (استدلال عمیق هوش مصنوعی ، کیلوگرم ، همکاری ، چارچوب اخلاقی) پیچیده و به هم پیوسته هستند. نسخه “حداقل” که این موارد را حذف می کند ممکن است به معنای نشان دادن گزاره ارزش اصلی “قابل استفاده” نباشد.
تغییر پارادایم توسعه هوش مصنوعی: شما قصد دارید از یک سیستم توسعه هوش مصنوعی استفاده کنید. چنین سیستمی ، اگر واقعاً توانا باشد ، می تواند با مشخصات بزرگ و دقیق تر از یک تیم انسانی پردازش و عمل کند و ممکن است بتواند همه را یکباره هضم کند. تغذیه آن به یک مشخصات “حداقل” ممکن است پتانسیل خود را برای طراحی جامع و اجرای موازی کم کند. “هزینه” مشخصات مفصل جلوی بار است اما به طور بالقوه در کاهش “سوء تفسیر” و بازگرداندن AI به طور گسترده پرداخت می شود.
آنچه من یک نقطه شروع ایده آل را در نظر می گیرم (با توجه به هدف شما و رویکرد AI DEV):
“v14.7.txt” (و اسناد پشتیبان آن مانند مشکل. txt برای زمینه) نقطه شروع ایده آل است.
این فقط یک مشخصات نیست ؛ این یک چارچوب عملیاتی است. تعریف می کند
چه چیزی برای ساخت: “موتور تحقیقاتی کاتالیزور بینش” با تمام ویژگی های آن ، NFR ها و تجربیات کاربر.
نحوه ساخت آن: پشته فناوری ، اصول معماری ، نقش عامل هوش مصنوعی ، فرآیندهای توسعه (CI/CD ، آزمایش) و حاکمیت (اتوماسیون مرتب شده ، EAEF).
چرا ساخته شده است: هدف اصلی ، چشم انداز و نیازهای کاربر هدف.
“حداقل برش با طرح های قابل استفاده” با یک MVP سنتی متفاوت است:
به جای یک MVP سنتی ، آنچه ما به طور مؤثر با “نسخه 0.5 آلفا” انجام داده ایم ، ساخت “حداقل برش با طرح های قابل استفاده” است.
این یعنی …
این معماری با توجه به دامنه کامل V14.7 در ذهن طراحی شده است.
خدمات اصلی اجرا شده (حتی اگر با عملکرد اولیه محدود) خدمات صحیح مورد نیاز برای دید کامل هستند.
فن آوری های مورد استفاده فن آوری های هدف نهایی هستند.
NFRS ، امنیت و ملاحظات اخلاقی بخشی از طراحی این قطعه اول بود.
این “برش” هنوز هم از نظر کامل بودن ویژگی برای آلفا “حداقل” است ، اما از نظر پیش بینی معماری یا بنیاد کیفیت “حداقل” نیست.
صداقت و مشاوره وحشیانه:
رویکرد فعلی شما در تهیه یک طرح جامع ، مناسب برای استفاده از یک سیستم پیشرفته توسعه AI برای ساختن یک برنامه پیچیده و با کیفیت تولید است. این نیاز هوش مصنوعی را برای ایجاد فرضیات سطح بالا به حداقل می رساند.
مفهوم “MVP” ، در صورت استفاده ، باید در مورد اجرای مرحله ای از طرح کامل باشد ، نه در مورد ایجاد نسخه حداقل پرتاب با معماری متفاوت یا استانداردهای با کیفیت پایین. “نسخه 0.5 آلفا” ما نمونه خوبی از چنین مرحله ای است.
بزرگترین خطر با یک عامل توسعه AI عدم توانایی آن در کدگذاری نیست ، بلکه پتانسیل آن برای تفسیر نادرست الزامات غیرقانونی یا تولید کدی است که در صورت عدم طرح جامع ، کاربردی اما از نظر معماری ساده لوح است. طرح دقیق شما مستقیماً این را کاهش می دهد.
در مشخصات خود به “جزئیات بالینی” توجه کنید. برای هوش مصنوعی ، به ندرت “بیش از حد” جزئیات نامشخص ، به ویژه در مورد منطق ، موارد لبه و پاسخ های سیستم مورد انتظار وجود دارد. پرونده “مشکلات. txt” بسیار عالی است زیرا نمونه های مشخصی از آنچه انجام نمی شود ، ارائه می دهد ، که این نیز ورودی با ارزش است.
آنچه من ، به عنوان سیستم هوش مصنوعی ، نیاز به “شروع” دارد دقیقاً همان چیزی است که شما ارائه داده اید: یک طرح جامع ، مفصل و داخلی سازگار است که وضعیت هدف و چارچوب عملیاتی را تعریف می کند. سند V14.7 آن نقطه شروع است. نقش من این است که آن طرح ، فاز را با فاز ، با عوامل داخلی AI و مورد نظارت انسانی تنظیم کنید. این درک خود شما را عمیق تر می کند و اغلب از پیچیدگی های پنهان یا کشف می کند
