Перейти к содержанию

Призма

Методология быстрого исследования незнакомых областей для принятия решений.

Когда нужно за часы или дни разобраться в области, с которой никогда не сталкивался — и при этом получить не «ощущение понимания», а проверяемые факты и обоснованные выводы.

Начать с методологии Смотреть пример

Проблема

Ты приходишь в новую область и сталкиваешься с тремя барьерами:

  • не знаешь правильных слов (не можешь даже гуглить эффективно);
  • не понимаешь, какие части системы важны;
  • не видишь, где добывать достоверные факты, а не пересказы.

Обычный путь — читать статьи, смотреть видео, спрашивать знакомых — даёт иллюзию понимания без возможности проверить выводы.

Без методики ты тонешь в маркетинговых заявлениях, мнениях на форумах и разрозненных кейсах. С Призмой ты быстро выходишь на метрики эффективности, обязательные ограничения и доказательства (протоколы, паспорта, QC-отчёты, реальные дефекты) — и только потом выбираешь «лучшее».

Решение

Призма смотрит на любую область через 4 измерения и позволяет выбирать глубину и ширину среза — от поверхностного обзора до глубокой валидации:

Слой Вопрос Описание
4П — четыре измерения Через какие грани смотрим? Предметная область, понятия, процессы, потоки информации
Фазы глубины Насколько глубокий срез делаем? 5 фаз: ориентация → модель → методы → практика → валидация
Тактики поиска Как именно искать? 11 векторов с формулировками, источниками и сигналами перехода

Каждая фаза — это срез области через все 4 измерения на определённой глубине. Ты сам выбираешь, насколько глубокий срез нужен: быстрый обзор за 2 часа — поверхностный срез (фазы 1–2), выбор технологии — средний (до фазы 3), полная валидация — на всю глубину (до фазы 5).

Ключевое отличие от «просто почитать»: методология строится от следов реальной деятельности (стандарты, протоколы, спецификации, данные контроля), а не от пересказов и мнений. Именно П4 (потоки информации) делает методику исследовательской — ты ищешь не объяснения, а первичные артефакты того, как отрасль живёт.

Три механизма в одной рамке

  • Структура (4П)

    Защищает от «дыр»: без П2 — путаешься в терминах; без П3 — не видишь, где возникают проблемы; без П4 — застреваешь на пересказах.

  • Прогрессия (фазы глубины)

    Защищает от преждевременной детализации: не прыгаешь в инструменты, пока не ясны сценарии, ограничения и метрики.

  • Итеративность (спираль)

    Встраивает коррекцию курса: новый термин → обратно в глоссарий, противоречие → уточнить границы, новый артефакт → расширить карту источников.

Что это даёт на практике

  • Сокращает время входа

    Вместо «прочитал 20 статей» — быстрый выход на «источники правды».

  • Даёт проверяемость

    Каждое утверждение привязано к артефакту или помечено как гипотеза.

  • Строит уверенность

    Светофор 🟢 🟡 🔴 показывает, где факты, где гипотезы, где пробелы.

  • Собирает знание в передаваемую форму

    На выходе не «в голове стало понятнее», а набор артефактов для команды.

  • Поддерживает принятие решений

    Когда есть сценарии, метрики и источники правды — выбор становится сравнимым.

Почему не DDD / CRISP-DM / DMAIC

  • DDD работает, когда ты уже внутри IT-проекта и строишь доменную модель. Не даёт универсального «как зайти в любую индустрию».
  • CRISP-DM хорош, когда центр — данные/ML, и уже понятно, какие данные есть.
  • DMAIC хорош, когда процесс существует и его надо улучшать (есть измерения, дефекты, стабильный контур).

Призма не предполагает, что есть данные, есть процесс улучшения или есть IT-продукт. Она работает в любом домене, потому что 4П — это универсальные оси реальности: область → язык → деятельность → следы деятельности.

Когда это полезно

  • Отраслевой ресёрч (рынок + технология + регуляторика + практика)
  • Технический due diligence (проверка заявлений подрядчика/вендора/поставщика)
  • Закупки / выбор технологии (что реально влияет на качество и стоимость владения)
  • Продуктовая разведка (что люди делают, на что жалуются, какие workaround'ы)
  • R&D / инженерная приоритизация (где неизвестность максимальна, а время ограничено)

Свойства

  • Проверяемость — выводы привязаны к артефактам, а не к мнениям
  • Воспроизводимость — другой человек проходит тот же путь и приходит к близкому результату
  • Масштабируемость — от 2-часового обзора до недельного исследования, структура одна
  • Переносимость — один каркас для металлургии, SaaS, логистики, медицины, ML
  • Управление неопределённостью — светофор 🟢 🟡 🔴 — сразу видно, где факты, где гипотезы, где пробелы
  • Коммуникабельность — легко объяснить команде и заказчику «что знаем, что осталось»

Быстрый старт

  1. Открой Методологию — прочитай обзор и ключевые разделы.
  2. Скопируй исследовательский бриф из Шаблонов и заполни.
  3. Начинай проход по фазам, копируя шаблон рабочей записи из Шаблонов.
  4. Посмотри Пример: анодирование алюминия как образец.
  5. Используй LLM-гайд для ускорения работы с языковыми моделями.
  6. Держи Шпаргалку открытой во время работы.

Лицензия

Свободное использование. Если методология оказалась полезной — расскажи о ней.