Skip to content

title: "Gather — Iteration 3: "What do we NOT know?"" source: "tasks/TFW-32__methodology_and_positioning/research3/gather.md"


Gather — Iteration 3: "What do we NOT know?"

Parent: HL-TFW-32 Predecessors: RES1 (D1-D9), RES2 (D10-D14) Goal: Варианты нейминга (факты + визуализация), формализация multi-iteration.

Findings

G1: Нейминг секций — позиция в информационной иерархии

Внешний ресерч подтверждает чёткую иерархию зрелости информации:

Data → Observations → Findings → Signals → Insights
(сырое)  (что видим)   (паттерны)  (ранние   (почему и 
                                   тренды)    что делать)
Уровень Определение Вопрос TFW-аналог
Data Необработанные логи, метрики «Что записано?» Код, логи, conversation history
Observations Конкретные факты, замеченные поведения «Что происходит?» RF §5 Observations (уже есть)
Findings Паттерны и тренды в агрегированных данных «Что показывают данные?» — (не формализовано)
Signals Ранние индикаторы изменений, ещё не паттерн «Что может начинаться?» — (RES2 предложил)
Insights Глубокое понимание «почему» + action «Почему это важно и что делать?» HL §11 (частично)

Ключевое наблюдение: TFW имеет «Observations» (нижний уровень — агент видит) и «Strategic Session Insights» (верхний уровень — человек знает). Между ними — пробел. «Fact Candidates» пытается закрыть ВСЁ среднее. Отсюда и вагность.

G2: Naming-as-prompting — название = промпт

Ресерч подтверждает мета-принцип пользователя: - Section headers = cognitive frames для LLM. Конкретное название запускает конкретный режим мышления - «Описательные метки» (Primary Objective) >>> «общие» (Overview, Details) - Consistent formatting + описательные headers = stable model behavior - «Framing effect»: LLM чувствителен к тому КАК информация представлена, даже при идентичной семантике

Прямое подтверждение D28 (Naming Creates Behavior): НЕ интуиция, а подтверждённый исследованиями факт. Название секции = micro-prompt.

G3: Comparison table — секция §6/§7 (что агент наблюдает + что человек знает)

Текущее в TFW: §6 «Fact Candidates» (смесь), HL §11 «Strategic Session Insights». RES1 предложил: «Doc Candidates + Knowledge Candidates» → отменено RES2. RES2 предложил: §6 «Fact Candidates» (keep) + §7 «Strategic Signals» (new).

COMPARISON TABLE — секция ЧЕЛОВЕЧЕСКИХ знаний (§11/§7 equivalents):

# Название Фрейминг (что оно говорит агенту) ЗА ПРОТИВ
A Strategic Insights (текущее HL §11) «Ищи бизнес-контекст, мотивы, стратегию» Точное. Работает в HL. Люди понимают. «Insight» = индустриальный стандарт для top-level understanding «Strategic» сужает до бизнес-стратегии. Эмоция юзера, предпочтение процесса — не «стратегические»
B Strategic Signals (RES2 D10) «Ищи всё что должно изменить наши действия» «Signal» = шире чем insight, ловит ранние индикаторы. Покрывает все 3 сценария из RES2 (бизнес-факт, процесс, эмоция) «Signal» абстрактно. Без контекста новый агент не поймёт — сигнал ЧЕГО? Требует learning curve
C Stakeholder Intelligence «Ищи высокоценную информацию от стейкхолдеров для принятия решений» «Intelligence» = формальный, серьёзный, высокий статус. Говорит: это НЕ наблюдения, это стратегическая разведка Звучит военным/корпоративным. Может отпугнуть не-инженеров. «Intelligence» = intimidating
D Discoveries «Ищи новое — то, чего раньше не знали» Позитивный, exploratory, forward-looking. Естественный для R&D, research Слишком неформальный для operations. Не говорит ЧТО искать — только что это должно быть «новое»
E Key Learnings «Запиши главные уроки из разговора» Индустриальный стандарт (PMI, retrospectives). Все знают Ретроспективный фокус (что БЫЛО). Не ловит forward-looking сигналы. «Learning» ≠ «то что ещё не стало фактом»
F Domain Signals «Ищи доменные знания от человека — то, чего нет в проекте» Точно отвечает на Human-Only Test. «Domain» = предметная область, «Signal» = нечто важное «Domain» может быть непонятно бизнес-юзеру. Менее интуитивно чем «Strategic»
G Field Notes «Записывай всё важное от первоисточника (человека)» Этнографический термин. Точно описывает ПРОЦЕСС: ты в поле, записываешь от наблюдателя. Cross-domain понятно НЕ говорит ЗАЧЕМ записывать. Может спровоцировать «dump everything». Новый термин для TFW

COMPARISON TABLE — секция АГЕНТСКИХ наблюдений (§6 equivalents):

# Название Фрейминг ЗА ПРОТИВ
a Fact Candidates (текущее) «Записывай факты-кандидаты для верификации» Работает 31 таск. Established. Говорит: это НЕ верифицированные факты, это кандидаты Вагность: «fact» = слишком широко, агент пишет всё подряд. Нет фильтра
b Project Patterns «Замечай повторяющиеся паттерны проекта» Точный фильтр: только паттерны, не одноразовые факты. Шарпит capture Теряет одноразовые важные факты (constraint, convention). Паттерн ≠ единичный факт
c Operational Findings «Записывай операционные находки проекта» «Findings» = паттерны в данных (иерархия G1). «Operational» = про проект, не про domain «Operational» звучит enterprise/DevOps. Может сбить если проект не software
d Project Observations «Наблюдай за проектом и записывай» Чёткое. Низкий уровень — правильно. Observations = «что происходит» Конфликтует с RF §5 «Observations» (уже есть для tech debt). Дубликат имени
e Fact Candidates (with tighter instructions) «Записывай факты-кандидаты…» + усиленный instruction block в шаблоне Не меняет ничего, только instruction. Backwards compatible. Минимальный риск Не решает D28 — если название вагное, instructions компенсируют только частично

G4: Comparison table — секция визуализации

# Название Фрейминг ЗА ПРОТИВ
1 Diagrams (RES2 D12) «Нарисуй диаграммы» Самое простое и универсальное. Все знают. arc42 использует Code-centric ассоциация. «Diagram» = UML, DB schema. Бизнес-юзер думает «это для разработчиков»
2 Visual Models «Создай визуальные модели» Высокий уровень абстракции. «Model» = правила и логика системы «Model» двусмысленно (ML model? data model?). Тяжеловесно
3 Process Maps «Нарисуй карту процесса» Точно для BPM, workflow. Бизнес-юзеры знают «process map» Сужает до процессов. А если нужна architecture diagram без процесса?
4 Blueprints «Создай чертёж/план» Метафорически сильно: «blueprint» = master plan. Cross-domain Engineering-heavy ассоциация. «Blueprint» = тяжёлый, детальный. Не для vision-level
5 Visual Evidence (Q5 из RES2) «Покажи визуальные доказательства» Сильный фрейминг: ДОКАЗАТЕЛЬСТВА, не украшения. Подталкивает к содержательным диаграммам «Evidence» = юридический/научный тон. Может быть awkward в HL (vision ≠ evidence)
6 Value Maps «Нарисуй карту ценности» Value-centric, прямо из TFW философии. Говорит: покажи ГДЕ создаётся ценность Придуманный термин. Не индустриальный. Нужно обучение. Не покрывает технические диаграммы
7 Flows «Покажи потоки» Короткое, интуитивное, cross-domain. «User flow», «data flow», «value flow» — всё ложится Слишком общее. «Flow» чего? Может быть и text flow. Не подсказывает РИСОВАТЬ
8 Visual Overview «Покажи визуальный обзор» Мягкое, инклюзивное. Не пугает бизнес-юзеров. «Overview» = обзор на том уровне, где мы сейчас «Overview» = поверхностно. Может дать агенту разрешение на shallow diagrams

G5: Многоэтапный ресерч — анализ реальной практики

VLM-3 (4 итерации) — ЧТО ФАКТИЧЕСКИ ПРОИЗОШЛО:

Итерация Папка Файлы Кто запустил Мотивация
1 research/ briefing, gather, extract, challenge User Начальный ресерч по HL гипотезам
2 research2/ briefing, gather, extract, challenge User (после чтения RES1) Верификация фактов — RES1 исследовал не тот репо
3 research3/ briefing, gather, extract, challenge User (после чтения RES2) Sycophancy check — RES2 «зеркалил» user direction
4 research4/ briefing, gather, extract, challenge User (после чтения RES3) Thinking traces — конкретный новый инсайт от RES3

TFW-32 (2 итерации) — ЧТО ФАКТИЧЕСКИ ПРОИЗОШЛО:

Итерация Папка Файлы Кто запустил Мотивация
1 research/ briefing, gather, extract, challenge User Базовый ресерч по 8 гипотезам
2 research2/ briefing, gather, extract, challenge + RES file inside User Gaps от RES1 (naming, viz, multi-iter)

Паттерны из практики:

  1. Каждая итерация имела КОНКРЕТНУЮ мотивацию — не «продолжить», а «проверить/углубить/исправить»
  2. Briefing iteration 2+ ВСЕГДА ссылался на предыдущий RES — Predecessor link + список проблем
  3. Папки нумеровались researchN/ — ad-hoc, не стандартизировано
  4. RES файлы нумеровались по-разному:
  5. VLM-3: RES__, RES2__, RES3__, RES4__ (на уровне task root)
  6. TFW-32: RES__ (task root) + RES__iter2__ (внутри research2/)
  7. Coordinator (user) контролировал:
  8. Когда запускать следующую итерацию
  9. Фокус итерации (гипотезы, проблемы)
  10. Решение «хватит» или «ещё»
  11. Researcher НЕ контролировал:
  12. Сколько итераций будет
  13. Будет ли вообще следующая
  14. Но RES2 TFW-32 добавил «Iteration Status» блок — полезно

ЧТО ОТСУТСТВОВАЛО и МЕШАЛО:

Проблема Где видна Как решалась
Нет control file — coordinator помнил state в голове VLM-3: 4 iteration без файла Работало потому что один человек. Не масштабируется
Нет стандартного exit block от researcher VLM-3 R1-R3: RES не говорил «вот что осталось» User сам читал и решал. Отсутствие exit block = researcher «закрыл» без рекомендаций
Нет стандартного briefing template для iteration 2+ TFW-32 R2, VLM-3 R2-R4: каждый briefing ad-hoc Работало, но каждый раз заново изобретали формат
Нет naming convention для папок research2/ vs numbered ad-hoc
RES файлы — нет единого места VLM-3: все на task root. TFW-32: RES2 внутри research2/ Путаница

ЧТО РАБОТАЛО ХОРОШО:

Паттерн Почему работает
Каждый researcher = fresh agent = fresh perspective RES3 VLM-3 поймал sycophancy в RES2 именно потому что был другой агент
Predecessor link в briefing Researcher знает историю, не начинает с нуля
User-driven focus для iteration 2+ Coordinator видит gaps которые researcher не видит
RES2 TFW-32 «Iteration Status» block Структурированный exit: итерация X of Y, что tested, что deferred, recommendation

Checkpoint

Found Remaining
Иерархия: Data → Observations → Findings → Signals → Insights. TFW покрывает edges (Observations + Insights), middle (Fact Candidates) = вагное Decision: какие варианты для обеих секций (§6 + §7) финальные
Naming-as-prompting = подтверждённый факт, не интуиция Apply: критерий для decision matrix
7 вариантов для §7 (человеческие знания), 5 для §6 (агентские наблюдения) Narrow: decision matrix в Extract
8 вариантов для визуализации Narrow: decision matrix в Extract
Полная картина multi-iteration из двух проектов Design: flow, файлы, exit protocol, briefing template

Sufficiency: - [x] External source used? (KM hierarchy, naming-as-prompting research, tacit knowledge terminology, visualization methodology) - [x] Briefing gap closed? (все 3 направления покрыты вариантами)

Deep mode criteria: - [x] Hypothesis tested? H5c (варианты собраны, D28 confirmed), H6c (варианты собраны), H7c (практика проанализирована) - [x] Counter-evidence sought? Для каждого варианта есть «ПРОТИВ». Для multi-iteration проверено что НЕ работало

Metacognitive check: Обнаружил конкретную вещь — TFW information hierarchy. «Observations» (bottom) и «Insights» (top) УЖЕ правильно названы. «Fact Candidates» = вагное middle. Это не «два типа» (agent vs human), а ТРИ уровня зрелости информации. Это меняет framing решения.

Stage complete: YES → User decision: ___