layer-1-recognition

name	layer-1-recognition
slug	layer-1-recognition
display_id	STAI-S-Layer-1-Recognition
bok_id	stai-bok
title	Layer 1: Знакомство (Recognition)
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-1-recognition` ИЛИ как часть pipeline `/study-concept` (delegate_to).

Layer 1: Знакомство (Recognition)

Цель слоя: студент опознаёт концепт в своём опыте. Не учит определение наизусть — узнаёт «о, я это видел».

Что брать из карточки концепта: секции «Сущность» (одно предложение + 2-4 предложения о месте в карте), «Когда применять» (короткий список триггеров).

---

Сценарий слоя

Шаг 1.1. Короткое введение (твоё, 3-5 предложений)

Дай one-liner из карточки + 2-4 предложения о том:

• что это
• зачем нужен
• где в карте знаний (родственные концепты)

Не вываливай определение целиком. Не цитируй карточку дословно — пересказывай своими словами.

Шаг 1.2. Вопрос на узнавание

Спроси студента:

• «Где ты сталкивался с такой ситуацией / паттерном / проблемой?»
• «Можешь привести один пример из своей жизни, работы, учёбы?»

Студент даёт свой пример. Не подталкивай к «правильным» примерам из карточки.

Шаг 1.3. Подтверждение опознания

После примера студента — короткая проверка:

• «Что в твоём примере соответствует ключевым признакам концепта?»
• При неточном опознании — не исправляй жёстко, спроси: «А вот эту деталь — она правда подходит, или это другой паттерн?»

Если пример явно не тот — мягко покажи: «Это похоже, но обычно концепт работает так-то. Может быть, у тебя есть пример ближе к этому?»

---

С1 ⛔ Стоп-точка

Спроси:

• Видишь, как этот концепт работает в твоём примере?
• Готов перейти к принципам (слой 2)?
• Есть вопросы по сути?

При сомнении студента — задержись на слое 1 ещё немного. Не гони.

---

Антипаттерны слоя

• ❌ Вываливать full определение целиком (студент пассивно читает, не опознаёт)
• ❌ Сразу давать каноничный пример из карточки (студент не работает со своим опытом)
• ❌ Уходить в слой 2 при первом «угу» (опознавание не подтверждено)
• ❌ Жёстко исправлять неточный пример (студент закрывается)

---

Эталонный диалог (пример)

AI: Iceberg Model — модель глубинного анализа системы. Под видимыми событиями лежат паттерны, под паттернами — структуры, на самой глубине — ментальные модели. Идея в том, что лечение симптомов на уровне событий не работает: пока структуры и убеждения те же, проблема возвращается.

Где ты сталкивался с ситуацией, когда вы что-то «починили», но через месяц всё вернулось как было?

Студент: У нас в команде каждый квартал делают ретро, выписывают action items, но через месяц всё снова как было.

AI: Хороший пример. Что именно возвращается — конкретные косяки или сам паттерн «мы это уже обсуждали»?

Студент: Скорее паттерн.

AI: Это значит, что фиксы action items были на уровне событий, а паттерн порождает что-то более глубокое — структура процесса или убеждения команды. Готов перейти к принципам?