Všechny experimenty

Systems Probíhá

AI Commerce Engine

Kolik z workflow digitálního produktu se dá udělat systematicky, opakovatelně a automaticky testovatelně?

Diagram pipeline: ze zadání a zdrojů vzniká master dokument, který se vykresluje do exportů podle profilů a náhledů. Osm rodin kontrolních bran — doklady, vhodnost pro učícího se, vzdělávací hodnota, samostatnost, přístupnost, kultura a etika, média a komerční hledisko — se ověřuje proti SHA-256 produktu, profilu nebo vydání. Manifest zaznamenává exporty adresované obsahem a balíček pro tržiště se vydá až po výslovném lidském schválení.
Výchozí je dry-run: nic placeného ani síťového neproběhne bez výslovného schválení a verdikt se do záznamu dostane jen navázaný na hash.

Postavil jsem za to celé kontrolní brány: generování, pak export do více formátů, pak automatické kontroly kvality a nakonec manifest se záznamem, jaké vstupy a jaká verze pipeline vyrobily jaké výstupy.

Generativní krok se ukázal jako ten nejmenší problém. Skutečnou práci spolkla správnost exportu, validace a reprodukovatelnost.

Pipeline, ve které nikdy nic neprojde kontrolou negativně, se ukázala spíš jako varování než jako úspěch: znamenalo to, že kontroly nic netestují.

Které chyby dokáže zachytit jen člověk a jak je má pipeline předat dál, místo aby předstírala, že o nich rozhoduje?