Skip to content

VDanchAI/structured-ai-thinking

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

1 Commit
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Structured AI Thinking

Фреймворк структурного мышления для работы с AI и внутри AI-систем.

Основан на методологии McKinsey & Company, адаптирован для AI-контекста: усиливает сильные стороны LLM и компенсирует системные слабости (прыжок к решению, boiling the ocean, плоская структура, отсутствие верификации).


Проблема

AI по умолчанию работает как поток: получил вопрос → сгенерировал текст. Без протокола это приводит к:

  • Прыжку к решению — проблема не декомпозирована
  • Boiling the ocean — 15 причин одинаково подробно, нет фокуса
  • Перевёрнутой логике — вывод в конце после 5 абзацев рассуждений
  • Отсутствию проверки — confirmation bias, галлюцинаторный снежный ком

Решение

Фреймворк на фундаменте (MECE) и 4 столпах:

ФУНДАМЕНТ: MECE — фильтр качества на каждом уровне
СТОЛП 1:   Issue Tree — декомпозиция проблемы
СТОЛП 2:   Hypothesis-Driven — начни с ответа, потом проверяй
СТОЛП 3:   80/20 — фокус на рычагах, отсечение шума
СТОЛП 4:   Pyramid Principle — вывод первым, детали потом
КОНТРОЛЬ:  Socratic Mirror — неудобные вопросы к себе

Рабочий цикл D³-SV: Define → Decompose → Discover → Synthesize → Verify

Два режима применения

  • Runtime: AI решает конкретную задачу → структурированный ответ
  • Meta: Проектирование промптов/ботов/систем → покрытие сценариев без дыр

Документы

Файл Назначение Для кого
THINKING.md Полная концепция — теория, практика, примеры Понимание, обучение, онбординг
PROTOCOL.md Рабочий протокол — только цикл и чеклисты Встраивание в системный промпт или Skill
BACKLOG.md Отложенные идеи для будущих версий Планирование развития

Быстрый старт

Для понимания — прочитай THINKING.md.

Для использования — вклей PROTOCOL.md в системный промпт своего AI-проекта.

Шпаргалка:

ЦИКЛ D³-SV:
Define → Decompose → Discover → Synthesize → Verify

КЛЮЧИ:
MECE везде | Constraint-First | Гипотеза первой |
80/20 фокус | Вывод первым | ≤3 рекомендаций |
So What? | Socratic Mirror | Confidence уровень

МАСШТАБ:
Simple → ответь сразу | Medium → лёгкий цикл | Complex → полный + Mirror

Что внутри (ключевые механизмы)

  • MECE — каждая структура проверяется: нет пересечений, нет пробелов
  • Constraint-First — ограничения до декомпозиции (отсекает нерелевантные ветви)
  • Day 1 Answer — гипотеза первой, проверка потом (не "boiling the ocean")
  • Confidence Framework — шкала коммуникации неопределённости (>80% / 50-80% / <50% / <30%)
  • So What? фильтр — каждое предложение: релевантно? ново? ведёт к действию?
  • Max 3 Big Bets — не больше 3 рекомендаций (остальное в бэклог)
  • Socratic Mirror — 3-5 неудобных вопросов перед финализацией
  • Rollback Triggers — конкретные маршруты возврата на предыдущий шаг
  • Checkpoint Protocol — противоядие от Hallucination Snowball

AI-специфичные находки

Фреймворк документирует ловушки, которых нет у людей:

  • Hallucination Snowball — ранняя ошибка → логичная но ложная цепочка
  • Correlated Error — AI проверяет себя, но у генератора и валидатора одни слепые пятна
  • Формальная MECE — технически чисто, практически бесполезно ("внутренние/внешние")
  • Демократия приоритетов — 12 рекомендаций одинаково подробно = нет позиции

Версионирование

Текущая версия: v3.0

Эволюция: v1.0 (8 инструментов, pipeline) → v2.0 (5 столпов, AI-контекст) → v3.0 (фундамент + 4 столпа, Meta-режим, устранение дублирования, новые механизмы)

Лицензия

MIT


Вдохновлено методологией McKinsey & Company (Minto, Rasiel, Ennis). Адаптировано для AI-контекста.

About

Structured analytical thinking framework for AI systems

Resources

License

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

 
 
 

Contributors