Перейти к основному содержимому

Рабочие сценарии Noesis

Обзор​

15 канонических рабочих сценариев — типичные случаи использования Noesis. Каждый покрывает отдельный пользовательский путь с измеримыми результатами.

WF-1: Загрузка теории​

Случай использования: исследователь хочет загрузить новую теорию в Noesis.

Шаги:

  1. knowledge/create — создать объект знания.
  2. Импорт markdown-документов (по статье, по главе).
  3. LLM-ассистент: автоматическое извлечение утверждений из текста (с проверкой пользователем).
  4. Агент предлагает зависимости на основе перекрёстных ссылок.
  5. Пользователь уточняет; claim/add_dependency для исправлений.
  6. knowledge/audit — начальная проверка когерентности.
  7. axiom/check — соответствие по каждому утверждению.

Результат: структурированная теория, готовая к запросам.

Время: ~30 мин для статьи в 100 страниц против ~2-3 дней вручную.

WF-2: Обнаружение парадоксов​

Случай использования: в теории обнаружена самореференция.

Шаги:

  1. Пользователь: claim/set_status T-X C "paradox".
  2. Noesis: propagation/preview показывает 18 затронутых утверждений.
  3. Агент: анализирует альтернативные цепочки (можно ли обойтись без T-X?).
  4. Пользователь: просматривает распространение, принимает или переопределяет.
  5. propagation/apply — атомарное обновление.
  6. Git-коммит с аудит-следом.

Результат: согласованное состояние восстановлено за <5 мин (против 2-4 часов вручную).

WF-3: Перевод между теориями​

Случай использования: понять, как концепт в T_1 соотносится с T_2.

Шаги:

  1. translate/claim T_1:X --target T_2.
  2. Noesis вычисляет аппроксимацию расширения Кана.
  3. Агент предлагает топ-3 кандидатов с уверенностью + препятствиями.
  4. Пользователь просматривает; выбирает лучший или уточняет.
  5. functor/create — если установлен новый мост.
  6. SMT-верификация функториальности.

Результат: формальный перевод с верифицируемой уверенностью.

WF-4: Аудит когерентности​

Случай использования: проверить целостность теории перед подачей.

Шаги:

  1. knowledge/audit T — полный аудит (5 типов нарушений).
  2. coherence/check --cross T --target all — когерентность между теориями.
  3. Агент: суммирует результаты.
  4. Пользователь устраняет каждое нарушение.
  5. Финальный аудит → зелёный.

Результат: теория, готовая к публикации.

WF-5: Интеграция литературы​

Случай использования: включить результаты новой статьи в существующую теорию.

Шаги:

  1. knowledge/import — парсинг статьи markdown/PDF.
  2. Агент: извлекает утверждения, предлагает зависимости.
  3. Пользователь проверяет извлечения.
  4. claim/add_dependency — соединение с существующими утверждениями.
  5. coherence/check — обнаружение конфликтов с существующим корпусом.
  6. Разрешение конфликтов (обновление статусов, уточнение утверждений).

Результат: новая статья структурно интегрирована за дни, а не недели.

WF-6: Структурирование диссертации​

Случай использования: аспирант структурирует диссертацию в Noesis.

Шаги:

  1. knowledge/create thesis.
  2. Начальные аксиомы = фоновые допущения.
  3. Утверждения = главы, разделы, результаты.
  4. Зависимости между главами.
  5. Переводы к литературе (IIT, GWT, UHM).
  6. Агент: обнаруживает неисследованные пробелы.
  7. meta/patterns выявляет повторяющиеся темы.

Результат: диссертация с формальным структурным каркасом + анализ пробелов.

WF-7: Регуляторное соответствие​

Случай использования: фармкомпания подаёт NDA в нескольких юрисдикциях.

Шаги:

  1. Загрузить регламенты: FDA, EMA, PMDA (каждый как объект знания).
  2. Загрузить данные клинических испытаний как утверждения.
  3. Агент: вычисляет переводы между регуляторными каркасами.
  4. coherence/check — обнаружение регуляторных конфликтов.
  5. Генерация пакетов подачи по юрисдикциям с разрешениями конфликтов.

Результат: мультиюрисдикционная подача за дни против 18+ месяцев.

WF-8: Патентный анализ​

Случай использования: определить, имеет ли изобретение предшественников.

Шаги:

  1. Описать изобретение как структуру утверждений.
  2. graph/search — поиск по сходству в базе патентов.
  3. Агент: ранжирует кандидатов по структурному пересечению.
  4. morita/check — проверить, Morita-эквивалентно ли изобретение существующему патенту.
  5. obstruction/compute — количественная оценка новизны.

Результат: структурный отчёт о предшественниках с метриками препятствий.

WF-9: Критичная по безопасности спецификация​

Случай использования: инженер аэрокосмической отрасли создаёт системную спецификацию.

Шаги:

  1. Загрузить соответствующие стандарты (ISO 26262, DO-178C, ARP4754A).
  2. Создать спецификацию как объект знания.
  3. Зависимости от утверждений к стандартам.
  4. axiom/check — верификация удовлетворения аксиом безопасности.
  5. coherence/check — согласованность между стандартами.
  6. SMT-верифицированный отчёт о соответствии.

Результат: формально верифицированная спецификация безопасности.

WF-10: Воспроизводимость исследований​

Случай использования: исследовательская команда обеспечивает воспроизводимость результатов.

Шаги:

  1. Каждый эксперимент → утверждение с зависимостями.
  2. Данные + код анализа связаны как свидетельство.
  3. Утверждения-предсказания с протоколами тестирования.
  4. verum/verify — запуск конвейера верификации.
  5. Проверки когерентности между экспериментами.

Результат: воспроизводимые исследования с аудит-следом.

WF-11: Проектирование учебного курса​

Случай использования: профессор разрабатывает новый курс.

Шаги:

  1. knowledge/create course_X.
  2. Утверждения = цели обучения, темы.
  3. Зависимости = отношения предпосылок.
  4. Переводы к учебникам (Knuth, Cormen и т.д.).
  5. Агент: предлагает оптимальный порядок.
  6. coherence/check — убедиться, что нет циклических предпосылок.

Результат: структурированный учебный курс с анализом зависимостей.

WF-12: Due diligence в M&A​

Случай использования: due diligence при корпоративном приобретении.

Шаги:

  1. Документы целевой компании импортируются как объекты знания.
  2. Знания покупателя структурированы аналогично.
  3. morita/check — обнаружение дублирующей ИС.
  4. coherence/check — идентификация конфликтов.
  5. obstruction/compute — количественная оценка стоимости интеграции.
  6. Комплексный отчёт о due diligence.

Результат: структурный M&A-анализ за дни против месяцев.

WF-13: Совместные исследования​

Случай использования: международный исследовательский консорциум.

Шаги:

  1. Каждое учреждение поддерживает локальный экземпляр Noesis.
  2. Протокол федерации соединяет узлы.
  3. Общие объекты знания (публичные утверждения).
  4. Приватные утверждения (институциональные).
  5. Агент: обнаруживает межинституциональные возможности.
  6. coherence/check --scope federation.

Результат: скоординированные исследования с сохранением конфиденциальности.

WF-14: Синтез доказательств​

Случай использования: систематический обзор в медицине.

Шаги:

  1. Импорт исследований как объектов знания.
  2. Каждое исследование: утверждения = результаты, зависимости = методология.
  3. Агент: извлекает сопоставимые утверждения между исследованиями.
  4. morita/check — идентификация методологически эквивалентных исследований.
  5. Мета-анализ обеспечивается структурным выравниванием.

Результат: формальный систематический обзор.

WF-15: Мета-исследование (Noesis о Noesis)​

Случай использования: старший исследователь изучает собственную структуру знаний.

Шаги:

  1. meta/audit — проверка адекватности T_meta.
  2. meta/patterns — поиск повторяющихся проблем.
  3. Агент: предлагает структурные расширения.
  4. meta/suggest_extension — новые типы зависимостей.
  5. Пользователь подтверждает; структура эволюционирует (L-II / L-III).

Результат: адаптированная инфраструктура знаний.

Интеграция с существующими инструментами​

Из Obsidian / Roam​

Путь миграции: существующее хранилище → импорт → структурная аугментация.

Noesis читает обычный markdown; добавляет YAML-frontmatter; строит граф зависимостей.

Существующие заметки остаются валидными; обогащаются типизированной структурой.

Из Lean4 / Coq / Agda​

Двунаправленная интеграция:

  • Экспорт утверждений Noesis в Lean4 для формального доказательства.
  • Импорт Lean4-верифицированных теорем как утверждений [Т·L1].
  • SMT-фильтр использует ту же базовую технологию.

Из Git-репозиториев​

Авто-импорт: сканирование репозитория → извлечение документации → структурирование как утверждений.

Полезно для:

  • Спецификаций в программных проектах.
  • ADR (Architecture Decision Records).
  • Регуляторной документации.

Из Notion / Confluence / SharePoint​

Корпоративная интеграция:

  • Импорт только для чтения.
  • Дополнение структурными метаданными.
  • Публикация через конечные точки NP.

Из академических баз статей​

Интеграция литературы:

  • PubMed, arXiv, Semantic Scholar.
  • Извлечение через OCR + NLP.
  • Агент строит структуру утверждений.
  • Проверка + уточнение исследователем.

Сценарий онбординга​

Неделя 1: настройка​

  • Установить Noesis (локально или в облаке).
  • Подключить к существующему источнику данных (git-репозиторий, Notion и т.д.).
  • Импортировать первый объект знания.
  • Начальный аудит.

Неделя 2: структура​

  • Уточнить структуру утверждений.
  • Добавить зависимости.
  • Создать первый функтор к связанному знанию.

Неделя 3: автоматизация​

  • Включить агента для рутинных задач.
  • Настроить мониторинг когерентности.
  • Сконфигурировать уведомления.

Месяц 2-3: принятие​

  • Полная интеграция процессов.
  • Онбординг команды.
  • Доменно-специфичная настройка.

Месяц 3+: федерация​

  • Подключение к партнёрам.
  • Межорганизационный обмен знаниями.
  • Зрелые совместные процессы.

Тесты производительности​

ЗадачаВручнуюNoesisУскорение
Аудит когерентности корпуса в 400 страниц40 часов10 минут240×
Загрузка новой теории3 дня30 минут144×
Перевод между теориями1 неделя2 часа84×
Проверка мультирегуляторного соответствия3 недели4 часа126×
Обзор когерентности диссертации20 часов2 часа10×
Патентный поиск предшественников2 недели6 часов56×

(Тесты основаны на кейсе UHM + доменная экстраполяция.)

Следующий шаг​

Для доменных применений: 09 — Наука, 10 — Инженерия.

Для кейсов: 14 — Кейсы.