Обзор модуля
Это финальный модуль трека. Здесь нет нового материала: вы берёте инструменты и привычки из модулей S.2–S.6 и прогоняете их через один сквозной проект.
Цель не в том, чтобы агент «сделал открытие». Цель — пройти весь цикл своими руками, увидеть, где агент ускоряет работу, а где начинает галлюцинировать, и сдать аккуратный проверяемый артефакт. Результат капстоуна — черновик-гипотеза, а не готовый научный вывод.
Модуль построен вокруг одного урока с пошаговым планом, диаграммой всего пайплайна, критериями приёмки и чек-листом ручной проверки. Вы выбираете тему под свою область — биомед, data science или гуманитарные данные.
Чему вы научитесь
- Связывать в один пайплайн литобзор (S.2), гипотезы (S.3), анализ данных в песочнице (S.4), оркестрацию (S.5) и валидацию с оформлением (S.6).
- Доводить проект от научного вопроса до отчёта с инлайн-цитатами.
- Применять формальные критерии приёмки и чек-лист обязательной ручной проверки.
- Самостоятельно отлавливать галлюцинации, битые цитаты и невоспроизводимый код.
- Чётко формулировать, что результат — черновик-гипотеза, а не открытие.
Уроки модуля
Капстоун: свой мини-проект от вопроса до отчёта— пошаговый план, диаграмма пайплайна, критерии приёмки, чек-лист ручной проверки и идеи проектов под разные аудитории.
Как проходить
- Выберите тему и небольшой датасет, который вам понятен и который можно проверить глазами.
- Идите по плану урока, отмечая на каждом шаге точку приёмки.
- После каждого шага агента запускайте ручную проверку, а не копите её на конец.
- Соберите финальный отчёт и прогоните его через чек-лист перед тем, как считать проект сданным.
После модуля
Пройдя капстоун, вы получаете не просто отчёт, а рабочую привычку: относиться к любому выводу агента как к черновику для проверки. Это и есть главный навык трека.
Дальше можно углубиться в смежные темы платформы — работу с агентами в коде и многоагентные архитектуры. Конкретные ссылки — в заключении урока.