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

• 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 разделено по ролям

? Основные компоненты

? Как устроено внутри: от логов до автоматических агентов

Проект организует взаимодействие с ChatGPT как структурированный поток данных: каждый диалог — это не просто переписка, а осмысленный лог с разметкой, статусом и метаинформацией.

Каталоги строго регламентированы:

ai-dialog-system/
├── dialogs/        # ? Логи с ChatGPT (по шаблону)
├── templates/      # ? Шаблоны логов и итогов
├── metadata/       # ?️ Метаданные: intent, статус, важность
├── prompts/        # ? Агенты: поиск, TL;DR, промты
├── config/         # ⚙️ Настройки поведения
├── structure/      # ? Документация по архитектуре

? Пример лог-файла (dialog_entry_template.md)

Все логи следуют единому шаблону, чтобы их можно было автоматически обрабатывать и искать:

# Настройка docker-контейнера без GUI
? Дата: 2025-06-28  
? Важность: ???  
? Intent: docker-setup  
? Модель: GPT-4-turbo  
? Контекст: установка CLI-инструментов без использования GUI

---

**User (12:03):** Как настроить Docker без десктопа?

**ChatGPT (12:04):** Для этого используйте docker-machine или простой shell-скрипт...

? Выводы:
- Использовать CLI-only установку
- Избегать Docker Desktop для минимализма

? Разметка логов (metadata/tags.json)

Все логи индексируются с помощью JSON-файла, где фиксируются:

• intent: цель диалога

• importance: приоритет от 1 до 5

• status: актуальность (active, done, archived)

• tags: ключевые темы

{
  "dialogs/2025-06-28-docker.md": {
    "intent": "Docker CLI без GUI",
    "importance": 3,
    "status": "active",
    "tags": ["docker", "cli", "rust"]
  }
}

? Агент поиска (prompt_retrieval_agent.md)

Специальный промт позволяет агенту искать нужные логи по intent, дате или ключевым словам:

Ты — агент поиска логов в AI Dialog System.
Задача: найти релевантный диалог по intent, ключевым словам или дате.
Используй структуру tags.json и _index.md.
Верни:

• Название лог-файла

• Краткое описание

• Почему релевантно

? Это позволяет реализовать поиск по смыслу, а не просто по тексту.

? Агент TL;DR (prompt_summarizer.md)

Этот агент умеет автоматически обобщать лог на основе важности и контекста. Благодаря строгому шаблону логов он «понимает», где что искать:

# Итог по теме: docker-setup
? Выводы:
- CLI-инструменты = минимум зависимостей
- Подходит для серверов без GUI
- Используемые команды: `docker run`, `systemctl`, `buildx`

? Что это даёт:

• Чёткое представление о намерении каждого диалога

• Возможность поиска и фильтрации по теме, приоритету, статусу

• Удобную базу для повторного использования решений

• Возможность автоматической сводки и аналитики

? Вся эта система реализована без внешних зависимостей — только на Markdown, JSON и ChatGPT.

? 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

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