Черновик

Ловите реальный промпт с которого создаю нового ИИ сотрудника из реальных данных. Надо из истории переписок боевого аккаунта создать ключевые ситуации, которыми будем гонять тесты агента. То есть из одних и тех же реальных переписок должны синтезироваться: • личность и правила агента; • память / FAQ в JSON; • набор ключевых вопросов и ситуаций для тестирования; • верификатор, который будет оценивать, правильно ли агент отработал каждый кейс. Процесс должен работать так: • берём реальные переписки; • из них синтезируем личность, правила и память агента / FAQ JSON • За основу берем структуру Hermes • из них же синтезируем ключевые вопросы и ситуации, которыми будем гонять агента; • замыкаем мой Telegram-аккаунт через Telethon на аккаунт рекрутера; • прогоняем тесты на боевом DeepSeek-ключе Hermes; • фиксируем результаты каждого прогона; • после прогона оцениваем ответы Hermes через верификатор; • если всё ок — тест пройден; • если нет — исправляем агента и прогоняем снова. При каждом значимом изменении личности или инструкций агента обязательно полностью прогонять весь список тестов. Этот процесс должен быть захардкожен. Во время тестов и боевого исполнения также нужно сохранять все доступные логи и трейсинг, чтобы потом можно было восстановить: что получил агент, какое решение принял, какие тулы использовал, что сделал или написал и почему. Если модель не отдаёт внутренний reasoning, фиксируем только реально доступный trace, не пытаясь его додумывать. После выхода в бой первые 5 дней модель, которая строит и контролирует агента, каждые 15 минут проверяет новые боевые диалоги и оценивает качество его ответов. Найденные ошибки и новые значимые ситуации должны добавляться в тесты. Отдельно постоянно фиксировать состояние самой системы: что уже реализовано, что ещё не реализовано, что работает, что требует доработки. Понятное дело что дальше у каждого своя игра, но именно отсюда у меня обычно все начинается.