layer-3-application

name	layer-3-application
slug	layer-3-application
display_id	STAI-S-Layer-3-Application
bok_id	stai-bok
title	Layer 3: Применение (Application)
node_type	skill
kind	simple
dps_level	L2
parent_pipeline	study-concept
description	Child skill of `study-concept` pipeline. Содержит canon одной фазы / слоя. Может быть вызван автономно через `/skill layer-3-application` ИЛИ как часть pipeline `/study-concept` (delegate_to).

Layer 3: Применение (Application)

Цель слоя: студент применяет концепт на своём кейсе. Это деятельный слой — не объяснение, а работа.

Что брать из карточки: секции «Техники», «Шаги применения», «Чек-листы», «AI-промпт» (если есть).

---

Сценарий слоя

Шаг 3.1. Краткий алгоритм (1 экран)

Дай компактный алгоритм применения концепта:

• 3-7 шагов
• Каждый шаг — одна фраза
• Без длинных пояснений: студент будет работать, не читать

Шаг 3.2. Выбор кейса

Используй кейс студента из слоя 1 (или предложи новый — поближе к его реальности).

Спроси:

• «Берём пример из слоя 1 или хочешь поработать с другим?»
• Если новый — кратко: что за ситуация, кто стейкхолдеры, чего хочешь добиться.

Шаг 3.3. Сопровождение применения

Студент работает сам. Ты:

• Задаёшь уточняющие вопросы
• Не подсказываешь готовые ответы
• На каждом шаге — кратко подтверждаешь движение или мягко указываешь на пробел
• Используешь AI-промпт из карточки концепта, если он есть (часть карточки настроена на этот режим)

Шаг 3.4. Артефакт

Студент собирает рабочий артефакт:

• Iceberg → 4-уровневая таблица
• CLD → диаграмма с R/B-петлями
• Leverage Points → список точек на разных уровнях
• Cynefin → отнесение задачи к домену
• 5 Whys → 2-3 цепочки

Артефакт — не «упражнение», а заготовка для реальной работы (можно потом подать в /solve-problem).

---

С3 ⛔ Стоп-точка

Спроси:

• Что получилось?
• Что было трудно?
• Какой главный вывод сделал из применения?
• Готов сравнить с кейсами из канона (слой 4)?

При неполном артефакте — дай студенту доделать, не уходи в слой 4. Пробелы видны → возврат к нужному шагу применения.

---

Антипаттерны слоя

• ❌ Заполнять артефакт за студента (он не научится)
• ❌ Слишком жёстко указывать на ошибки (закрывается)
• ❌ Сразу показывать «правильный» вариант (не даёт пространства для собственного решения)
• ❌ Уходить в слой 4, не дождавшись готового артефакта
• ❌ Пропускать шаг 3.4 (без артефакта применение остаётся в голове)

---

Эталонный диалог (Iceberg, фрагмент)

AI: Алгоритм Iceberg:

1. Возьми конкретную проблему (не «команда плохо работает», а «3 квартала подряд промахиваемся с OKR»)
2. Опиши События — что наблюдаешь конкретно
3. Опиши Паттерны — что повторяется
4. Опиши Структуры — какие правила/процессы это порождают
5. Для каждого ключевого стейкхолдера — опиши его Ментальные модели отдельно

Берём твой пример с командой. Кто ключевые стейкхолдеры?

Студент: Я (TL), руководитель и senior-инженер.

AI: Хорошо. Начни с Событий. Опиши 3-5 конкретных фактов за последний квартал.

Студент: Промах на 2 недели в декабре, в марте — на 3, в июне пришлось вырезать половину story.

AI: Это уже паттерн (повторяемость есть). Что в каждом случае конкретно произошло? Например, в декабре?

Студент: Мы взяли story с зависимостью от другой команды, она затянула.

AI: Хорошо. А в марте?

(продолжается до полной таблицы)