AI-диалоги под контролем: как структурный подход улучшает архитектуру, аналитику и разработку

Или как шаблоны, метаданные и строгие правила делают из хаоса — систему.

🤯 Проблемы, с которыми сталкиваются команды

🔍 «Что? Где? Когда?»

• Кто писал этот диалог?

• Почему ассистент ответил именно так?

• Откуда взялся этот интент?

• Почему диалог изменился?

Всё это — признак отсутствия структуры.

📉 Невозможно масштабировать

• Новые сценарии — тяжело встроить

• Разработчики дублируют поведение ^[1]

• Аналитики не могут агрегировать данные

🧪 Тестировать нечего

• Нет стандартов → нет валидаторов

• Изменения ломают старые сценарии

🧭 Когда это точно пригодится

• Если в проекте >20 диалогов

• Если команда >2 человек

• Если хочется подключить CI, аналитику и масштабирование

✅ Что даст подход ai-dialog-system

Архитектурно-строгую систему управления диалогами, где всё:

• Шаблонизировано

• Тегировано

• Логично ^[2] разделено по ролям

🧰 Основные компоненты

🧱 Архитектура: как это устроено

Каждый диалог — это markdown-файл с чётко заданными метаданными:

## intent: clarify-requirements
## importance: high
## status: resolved

User: Что даст ваш подход?
Assistant: Привожу плюсы по ролям: архитектор, разработчик, аналитик...

💡 Возможности, которые открываются

🏗️ Архитектурные схемы

• Микросервис, где каждый сервис — домен интентов

• CI/CD-пайплайн с валидацией по шаблону и тегам

• Интеграция с RAG-системами (retrieval-augmented generation)

☁️ Инфраструктурные применения

• GitHub Actions для проверки шаблонов

• Jupyter-аналитика по тегам (intent → частота → качество)

• Интеграция с dashboards для Product Owner’ов

🔄 Режимы работы

• archive-centric: модель отвечает только на основе архива, игнорируя внешние знания

• Расширяемый словарь тегов без изменения кода

📈 Автоматизированная аналитика

• Отчёты по распределению intent/importance

• Выявление неразрешённых status: unresolved

• Аудит качества ответов по шаблону

👥 Польза для ролей

📍 Хочу поделиться

Этот подход — часть моего живого рабочего процесса с LLM. Проект не коммерческий, просто инструмент, который реально помогает:

• ускорять анализ,

• стандартизировать работу с диалогами,

• и наводить порядок в хаосе запросов.

🎁 Делюсь открыто — можете взять, доработать, использовать под свои нужды.

💬 Подключайтесь — проект открыт для всех

Если идея вам откликнулась — подключайтесь:

• ⭐️ Отметьте проект на GitHub, если считаете полезным

• 💬 Напишите, как у вас устроено — интересно сравнить подходы

• 🔁 Поделитесь с командой — может сэкономить им недели работы

• 🧪 Попробуйте в бою и дайте фидбек — всегда есть что улучшить

📎 GitHub: nigdanil/ai-dialog-system ^[5]

🛠️ Могу прислать готовые CI-валидаторы, шаблоны и аналитику — пишите!