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
Файл / каталог | Назначение |
templates/dialog_entry_template.md | Стандартизированный шаблон логов |
metadata/tags.json | Словарь интентов, важностей и статусов |
config/_settings.md | Глобальные поведенческие правила системы |
🧩 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 диалогаimportance: приоритет от 1 до 5status: 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 знанияРасширяемый словарь тегов без изменения кода
📈 Автоматизированная аналитика
Отчёты по распределению intent/importance
Выявление неразрешённых
status: unresolvedАудит качества ответов по шаблону
👥 Польза для ролей
Роль | Что получает |
Архитектор | Управляемость, масштабируемость, модульность |
Разработчик | Предсказуемость, шаблоны, тестируемость |
Аналитик | Стандарты, метаданные, фильтрация |
PM/PO | Прозрачность, контроль прогресса |
📍 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!
