К содержимому
К лабораторным
Лаба 03/Спринт 3, Недели 5–6

ПрототипированиеMVP

Вопрос спринта

Работает ли концепция?

Первый рабочий прототип: API отвечает, база хранит, baseline-модель генерирует, интерфейс показывает — и evals уже меряют, насколько это хорошо.

14 дней14 артефактов10 баллов4 роли
Сдача — PR от каждой роливетказаголовок PRlab3.md — версия для агента
01

МАРШРУТ ТВОЕЙ РОЛИ

Выбери роль — она запомнится и откроется сразу в следующих лабах. Клик по номеру шага отмечает его сделанным, прогресс сохраняется. Часы у шагов — твоё время на решения и проверку; генерацию агентом мы в них не считаем.

PRODUCT / VO

Момент истины: прототип против use cases

~8–11 часов на спринт

Ответственность

Отвечает за то, что прототип решает боли из PRD, а не просто работает. Спека сверяется с реальностью — и обновляется.

Валидация UC на прототипе

3–4 часа

Прототип — момент истины для use cases из лабы 2.

  • Каждый UC прогнан на живом прототипе
  • Сквозной прогон всего сценария, а не отдельных кусков
  • Разрывы стали задачами с владельцами, а не строчкой «надо починить»
  • Что удивило — записано
Сдаёшь:Требования после валидации UCдокумент·
Советы
  • Прототип врёт меньше, чем презентация
  • Отклонение от спеки — находка, не провал
  • Долг записанный — управляемый
  • Синхрон команды — каждый день, 10 минут
PRODUCT / VO
  • Требования после валидации UC
    docs/use-cases/
  • Отчёт «где врём»
    docs/quality/eval-report-1.md
  • Отчёт: что изменилось после прототипа
    docs/iteration-notes.md
AI ENGINEER
  • Baseline-модель
    ml/models/baseline.py
  • Трассировка вызовов
    ml/tracing/
  • AI-эндпоинты
    backend/routers/ai.py
  • Записка: цифры baseline и что из них следует
    docs/experiments/lab3.md + ноутбук приложением
DELIVERY
  • Каркас приложения
    frontend/ + backend/
  • БД с миграциями
    backend/models/ + migrations/
  • Compose всех сервисов
    compose.yml
  • Прототип на прод-URL + отчёт
    docs/agent-workflow.md
QUALITY & SAFETY
  • Первый eval-прогон
    tests/evals/
  • Eval-джоб в CI
    .github/workflows/evals.yml
  • Golden dataset v2
    docs/quality/golden-dataset/
02

ГОТОВО — ЭТО КОГДА

Чек-лист — твой рабочий прогресс. DoD — те же критерии, которые видит автопроверка.

0/12
Система работает
Качество измерено
03

МАТЕРИАЛЫ К ЛАБЕ

Что понадобится по ходу спринта. Полный справочник курса — в разделе «Материалы».

BASELINE
Простое решение и первые цифры
COMPOSE
Вся система одной командой
LANGFUSE
Трейсы LLM-вызовов
ИНСТРУМЕНТЫ АГЕНТУ
Обёртка и скилл вместо MCP
ОЦЕНИВАНИЕ
Баллы агента и приёмка человеком
Все материалы курса

СПРИНТ 3 ГОТОВ К ЗАПУСКУ

К концу спринта концепция доказана кодом: пользователь вводит запрос, модель отвечает, evals показывают, насколько хорошо. Дальше — сделать это production-ready.