# Отчет ментору за 19 февраля 2026

## 1) Цель работы за день

Сфокусироваться на двух треках:
1. Прокачать качество взаимодействия с LLM (формулировка задач, уточнение терминов, разделение extraction/ideation).
2. Довести до практики: транскрибация аудио, извлечение гипотез ценностных предложений, запуск измеримого спринта по сбору трендов.

## 2) Что сделано по факту

### A. Методология: от "идеи" к рабочей структуре гипотез

- Уточнен термин: для текущего контекста "идея" переопределена как связка `Сегмент -> Проблема -> Решение -> Польза -> Метрика`.
- Отделены два режима работы с LLM:
  - `Extraction`: только факты из текста.
  - `Ideation`: новые гипотезы с явной маркировкой допущений.
- Сформированы 2 промпта (двухшаговый пайплайн), чтобы не смешивать факт и догадку.

### B. Операционка: транскрибация и подготовка данных

- Приняты 6 аудиофайлов `.ogg` в `/home/deploy/transcribe_in`.
- Поднят рабочий стек транскрибации на сервере:
  - установка зависимостей (`ffmpeg`, `cmake`, `python3.12-venv`);
  - сборка `whisper.cpp` из исходников;
  - загрузка модели `ggml-base`.
- Выполнена пакетная транскрибация:
  - индивидуальные `.txt` в `/home/deploy/transcribe_out`;
  - объединенный файл `/home/deploy/transcribe_out/all_transcripts.txt`.

### C. Аналитика: результаты extraction + ideation

- Подготовлены и выданы:
  - evidence-based гипотезы (строго из текста);
  - генеративные гипотезы (с пометкой допущений и тестов).
- Итог: появилась рабочая матрица гипотез для дальнейшей валидации, а не просто список "мыслей".

### D. Экспериментальный контур (7-дневный спринт)

Создан отдельный набор для трекинга экспериментов:
- `trend_sprint/scripts/collect_suggestions.py` (сбор подсказок + метрики),
- `trend_sprint/experiments/experiment_sheet.csv`,
- `trend_sprint/logs/daily_log.csv`,
- `trend_sprint/results/day1_summary_2026-02-19.md`.

Проведен Day 1 baseline (run_id: `day1-baseline-20260219T042103Z`):
- Google: success 100%, unique 155, avg latency 319.42ms
- Bing: success 100%, unique 69, avg latency 362.50ms
- Yandex: success 100%, unique 172, avg latency 390.74ms
- DuckDuckGo: success 100%, unique 54, avg latency 351.55ms

### E. Инфраструктура взаимодействия

- Подготовлен переезд на удобную среду работы:
  - `vscode_codex_setup/windows_setup.ps1`
  - `vscode_codex_setup/server_setup.sh`
- Проработан сценарий подключения Windows -> VS Code Remote SSH -> Codex CLI.
- Разобраны реальные проблемы (PATH, SSH config, alias resolution, passphrase flow).

## 3) Оценка качества взаимодействия с LLM (для ментора)

### Что уже хорошо

1. Есть итеративное уточнение задачи: от широкого "что такое идея?" к строго формализуемому фрейму.
2. Запросы стали параметризованными: формат выхода, ограничения, критерии качества.
3. Появился навык разделения режимов мышления модели (`extraction` vs `ideation`).
4. Фокус на проверяемость: метрики, baseline, next-step эксперименты.

### Что улучшать

1. Сразу указывать контекст выполнения команды (одна команда = одна строка в `cmd`), чтобы избегать технических залипаний.
2. Раньше фиксировать "definition of done" (что считается готовым артефактом).
3. При генерации идей сразу задавать шкалу приоритизации (impact / confidence / effort).

## 4) Краткий вывод

За день сделан переход от "теоретического разговора с LLM" к продуктово-инженерному циклу:
`терминология -> структурные промпты -> транскрибация -> extraction/ideation -> baseline -> спринт`.

Это хороший уровень управляемого взаимодействия с LLM: не только получать тексты, но строить воспроизводимый рабочий процесс с измеримыми шагами.