# Материалы СИИ

> Справочник курса — то, что нужно для лаб, и ничего лишнего

_Источник: https://sii.sergeivolchkov.ru/materials_



Порядок разделов повторяет ход семестра: сначала разбираемся, что строим,
потом как это устроено, потом как это запускается и как за этим смотреть.
Всё написано под конкретные артефакты лаб — если материал не нужен ни
одной лабе, его здесь нет.

## Use cases [#use-cases]

### Требования, которые можно прожить [#требования-которые-можно-прожить]

Формат UC as-code, образцовый пример, критерий проживаемости и диаграмма
по правилам UML.

* [Use cases: как писать, чтобы их можно было прожить](/materials/use-cases/writing)
* [Use-case диаграмма по правилам UML](/materials/use-cases/uml)

## Работа с агентом (все лабы) [#работа-с-агентом-все-лабы]

### Как сидеть за агентной разработкой [#как-сидеть-за-агентной-разработкой]

Цикл из трёх фаз: подготовка, генерация под присмотром, машинный
контроль. И артефакты, из которых агент собирает контекст.

* [Цикл работы с агентом](/materials/agent/workflow)
* [Контекст и харнесс: AGENTS.md, спеки, sensors](/materials/agent/context)

## Работа с моделью [#работа-с-моделью]

### База роли AI Engineer [#база-роли-ai-engineer]

Порядок усложнения, baseline за полдня, промпт как артефакт, выбор модели
с ценой решения, RAG и план деградации.

* [Работа с моделью: от baseline до продакшена](/materials/ai/working-with-model)

## Архитектура [#архитектура]

### C4, aact и мультиагентные системы [#c4-aact-и-мультиагентные-системы]

Как описывать архитектуру as-code, проверять её машиной и не разводить
хаос там, где агентов больше одного.

* [C4: четыре уровня архитектуры](/materials/architecture/c4-levels)
* [aact: архитектуру проверяет машина](/materials/architecture/aact)
* [Мультиагентные системы: принципы](/materials/architecture/multi-agent)

## Качество и безопасность [#качество-и-безопасность]

### База роли AI Quality & Safety [#база-роли-ai-quality--safety]

Evals выводятся из use cases, пороги ставятся от baseline, регрессия в CI —
определение «сделано». Плюс инъекции и модель угроз.

* [Evals: качество, доказанное цифрами](/materials/quality/evals)
* [Безопасность LLM: инъекции и модель угроз](/materials/quality/security)

## Docker [#docker]

### Вся система одной командой [#вся-система-одной-командой]

Образ, слои, multi-stage и compose — ровно та база, которая нужна для
«прода с первой недели».

* [Docker: база, которой хватит](/materials/docker/basics)
* [Compose: вся система одной командой](/materials/docker/compose)

## Мониторинг [#мониторинг]

### Видно ли, что происходит с продуктом [#видно-ли-что-происходит-с-продуктом]

Метрики, логи, трейсы и отдельно — трассировка LLM-вызовов со стоимостью
и качеством.

* [Наблюдаемость: метрики, логи, трейсы](/materials/observability/three-pillars)
* [Langfuse: трейсы LLM-вызовов](/materials/observability/langfuse)

## Оценивание и документация [#оценивание-и-документация]

### Как сдавать и как считаются баллы [#как-сдавать-и-как-считаются-баллы]

Правила игры на семестр: из чего складывается оценка и что должно лежать
в репозитории.

* [Как оценивается работа](/materials/labs/grading-system)
* [Автопроверка PR: что видит агент](/materials/labs/auto-check)
* [Документация проекта](/materials/labs/documentation-guide)

## Шаблоны проектов [#шаблоны-проектов]

### Для тех, кто формулирует тему [#для-тех-кто-формулирует-тему]

Структура описания темы и заполненный пример.

* [Шаблон описания темы проекта](/materials/project-templates/template)
* [Пример: AI Closet Inventory](/materials/project-templates/example-ai-closet)

***

Сами лабораторные — с задачами по ролям, чек-листами и markdown-версиями
для агента — живут на [странице лабораторных](/labs).