Что доступно
Публичная методика, структурированная схема фактов и гипотез, локальный демонстрационный сценарий и JSON для чтения агентами.
AINQUEST / Independent research prototype
Исследовательский GDG-модуль показывает, как превратить наблюдения в проверяемые факты, обозначенные гипотезы и небольшой следующий шаг. Цель — помочь человеку понять основания рекомендации и границы знания.
Машиночитаемые данные JSON · Описание для AI-агентов · Состав релиза
Публичная методика, структурированная схема фактов и гипотез, локальный демонстрационный сценарий и JSON для чтения агентами.
Это отдельная безопасная публичная версия. Здесь опубликовано 0 профилей гостей; полного покрытия участников нет. Персональная рабочая версия не представлена как завершённый релиз.
Ниже — синтетический пример обработки контекста. Кнопка показывает заранее заданный результат. Gemini не вызывается; это не ответ модели и не измерение её качества.
«Сессия мероприятия посвящена проверке AI-процессов».
Во входном тексте упомянута проверка процессов. Источник: синтетический текст выше; это не подтверждённая сессия реального мероприятия.
Проверка ответа агента по первоисточнику может быть полезным сценарием. Полезность ещё не измерена.
Сопоставить один ответ с указанным источником и записать расхождения.
В этот релиз не включены личные заметки, персональные оценки, черновики обращений, фотографии или секреты. Здесь нет форм отправки, аналитических трекеров, микрофона, API, OAuth и внешних действий.
Нет анализа речи в реальном времени, автоматической проверки всех источников, гарантии совместимости с каждым агентом или заявлений об интересе участников к сотрудничеству.
Эти разделы описывают подход. Backend-граф, автоматические оценки и мультиагентное выполнение сейчас не реализованы. Публичная версия неполная: 0 профилей гостей; персональная панель не опубликована.
Неизвестное ≠ 0. Отсутствие данных не означает отсутствие пользы или связи. В JSON неизвестное обозначается null; персональных баллов здесь нет.
Приоритет относится к действию в конкретном контексте, а не к ценности человека. Смена цели, стадии проекта или набора свидетельств может изменить порядок действий. Универсального рейтинга людей нет.
В концепции история оценки хранит версию, дату, цель, стадию, источники и причину изменения. Автоматическая история оценок пока не реализована.
История публичного содержания: v1.0 — методика и синтетический demo; v1.1 — модель сущностей, измерения, неизвестность, конфликты и критерии результата.
Сохранять обе версии со ссылками и датами, отмечать противоречие и область расхождения. Не выбирать удобный источник молча и не усреднять несовместимые факты. До проверки статус — unresolved. Это описанный метод, не работающая автоматическая проверка.
Синтетический пример: проверить одно утверждение по указанному первоисточнику. Критерий результата: записаны ссылка, дата проверки и исход — подтверждено, опровергнуто или неизвестно. Неизвестность допустима; обещать подтверждение заранее нельзя. Внешнее действие автоматически не выполняется.
Сейчас: статическая страница, раскрываемые разделы, публичный JSON и JSON-LD, документация llms.txt, детерминированный синтетический demo без API.
Концепция: backend-граф сущностей и связей, автоматическая история оценок, разрешение конфликтов источников, мультиагентное выполнение и интеграция Gemini. Эти функции не заявлены как работающие.