learn/cogni-path
Watch
2
0
Fork
You've already forked cogni-path
 0
Code Issues Pull requests Projects Releases Packages Wiki Activity Actions
Cogni Path
7 commits 1 branch 0 tags 228 KiB
Find a file
Exact
Repository files (latest commit first)
Filename Latest commit message Latest commit date
agent-devops-3 57be528650 docs(drafts/v1): record Python-course design draft (Phase 2) 
Add project draft capturing the Phase 2 decisions that were already
implemented and deployed: 155-skill KST graph, cognipath BKT engine,
native-testing probes, isomorphic confirmation gate, mandatory --w,
session-start 'begin' ritual, audit/eval tooling, open questions and
pilot next steps. Links from README.
2026-08-06 14:28:56 +00:00
docs docs(drafts/v1): record Python-course design draft (Phase 2) 2026-08-06 14:28:56 +00:00
.gitignore Initial commit: standard .gitignore 2026-07-30 15:26:01 +00:00
README.md docs(drafts/v1): record Python-course design draft (Phase 2) 2026-08-06 14:28:56 +00:00

README.md

CogniPath — адаптивный AI-тьютор

Ключевое позиционирование: «ChatGPT отвечает, CogniPath ведёт».

Деплой

Компонент Где
Инфраструктура (чарт) agents-org/helm-agents → charts/agent-learn-1
Образ Docker agents-org/helm-agents → docker/agent-learn-1
Endpoint https://learn-1.generativeui.ru
Неймспейс agent-harness
CI/CD agents-org/helm-agents → .forgejo/workflows/build-agent-learn-1.yml

Деплой:

helm upgrade --install agent-learn-1 ./charts/agent-learn-1 --namespace agent-harness

Статус

Phase 1 (завершена):

  • pi-dashboard работает на learn-1.generativeui.ru
  • Seed-данные концептов calculus в ~/.cogni-path/seed/concepts.json (устарело)
  • opencode binary в контейнере (для сабагентов)
  • S3 agents-common + PG agents-common доступны

Phase 2 (Python-курс, реализован 2026-08-06):

  • Граф навыков Python — 155 навыков в 17 модулях (KST-предпосылки, Bloom, нативные зонды P/B/D/C/W/E/S) в seed/concepts.json
  • cognipath CLI — детерминированный движок мастерства: BKT + KST-замыкание
    • фронтир (ZPD) + входной скрининг от центра графа + экспоненциальное забывание. «LLM даёт наблюдения, модель даёт выводы»
  • Изоморфное подтверждение — навык mastered только после 2 верных код-зондов в разных контекстах (вербал не решает); --w обязателен (сам/с подсказкой); begin = ритуал старта сессии (decay+карта+шаги)
  • Инструменты валидации — cognipath-audit (инспекция сессий тьютора: observe/зонды/A-P-R/изоморфы) и cognipath-eval (5 эталонных сценариев + LLM-as-judge) для проверки до и во время пилота
  • AGENTS.md — персона «Наставник-исследователь», скелет микро-сессии Activate→Explore→Practice→Reflect, 7 типов зондов, запретные ходы
  • Миграция v1→v2 — старые карты учеников (calculus) и v2 без confirmed конвертируются автоматически при первом доступе
  • Подробнее: docs/cognipath-python-course.md

Phase 3 (планируется):

  • pi extensions для визуальной карты знаний
  • opencode subagent protocol
  • Панель преподавателя (kappa/AUC-валидация)

Драфты

  • docs/drafts/v1/python-course-draft.md — проектный драфт Python-курса (Phase 2): решения, обоснования, открытые вопросы, история.

Методология

Документация — в docs/.