Назад в архив
II. Клинический AI и медицинские платформыдополнительнолидклиент анонимизирован

Deutsch Cookbook

Сборник из ~26 запускаемых примеров для «Deutsch» — движка клинических рассуждений, построенного на попперовской эпистемологии (Hard-To-Vary, гипотеза/опровержение, IDK-протокол, клинический триаж, «попперовский надзор»). Часть экосистемы Healthcare platform/US healthtech platform.

Статус
активный
Период
2026-01-28 → 2026-02-02
AI-сессий
Стек
Языки
TypeScript
Фреймворки · Инфра
Bun@deutsch/core (workspace)
§01

Обзор

  • Что это: сопутствующий пакет с исполняемыми примерами (bun run examples/NN-*.ts), которые демонстрируют и тестируют движок @deutsch/core. Это НЕ сам движок — это «кукбук» по его API: от внутренних компонентов (HTV-скоринг, IDK, confidence, отбор выживших гипотез) до полной сервисной поверхности (session API CRUD/TTL, SSE-стриминг, надзор, аудит, rate limiting, ротация ключей).
  • Тип / статус / роль: библиотека (пакет примеров/документации) · active · lead — 18 из 24 коммитов от пользователя, соавтор aniashev (6).
  • Период активности: интенсивный спринт 2026-01-28 → 2026-02-02 (5 дней, ~по одному примеру в день на тикет SAL-7xx/8xx).
§02

Стек

  • Языки: TypeScript (ESM, type: module).
  • Фреймворки/библиотеки: Bun (рантайм/раннер), @deutsch/core как workspace-зависимость (workspace:*); @types/bun. tsconfig с path-алиасами, указывающими на родительский core.
  • Инфра/деплой: нет — это локально запускаемые скрипты (bun run NN), без установки.
  • Данные: собственных нет; работает с типами/контрактами движка (ArgMedHTVScore, Hypothesis, EngineContext, Cartridge, SnapshotRef и т.д.).
  • Заметный тулинг: mock-фабрики агентов для интеграционного тестирования движка.
§03

Что реализовано

18 коммитов пользователя — каждый добавляет пример под конкретный тикет (выведено из кода примеров):

  • Движок (эпистемология): 05 HTV-скоринг, 06 IDK-протокол, 07 confidence, 04 отбор выживших гипотез, 08 полный дебат (Generator→Verifier→Reasoner), 09 интеграционное тестирование движка (SAL-733).
  • Зависимость от режима: режим-зависимые IDK-ответы (SAL-718), метаданные клинического триажа (SAL-719), класс HTVScorer (SAL-708).
  • Session API: create/get/delete (SAL-740..742), enforcement TTL (SAL-744), cleanup-воркер (SAL-745).
  • Сообщения: отправка сообщения (SAL-746), SSE-стриминг (SAL-747, 751..757), вложения (SAL-748), обновление снапшота (SAL-750).
  • Ops/observability: health/probes/метрики (19), rate limiting, эмиттер аудита (SAL-840..845), ротация API-ключей (SAL-876).
  • Надзор (human-in-the-loop): билдер запросов (SAL-816..820), парсер ответов (SAL-821..827), обработчик управляющих команд (SAL-828..834), fallback-обработчик (SAL-835..839).
  • Масштаб: 24 коммита за 5 дней; PR-флоу (Merge PR #1 from US healthtech platform/SAL-821-827). aniashev — соавтор.
§04

Технические челленджи

По коду примеров (демонстрирует понимание сложного движка; авторство — пользователь):

  • HTV (Hard-To-Vary) скоринг по Попперу (05-htv-scoring, 09-engine-testing): композитная оценка гипотезы по 4 измерениям (specificity 0.3 + falsifiability 0.3 + interdependence 0.2 + parsimony 0.2), пороги DEFAULT_HTV_THRESHOLDS (refutation 0.3 / idk 0.4 / good 0.7 / excellent 0.85). → Применение эпистемологии Дойча/Поппера (хорошее объяснение = трудноизменяемое) к оценке клинических гипотез. Нетривиальный домен.
  • IDK-протокол (ответственный ИИ) (06-idk-protocol): движок честно говорит «не знаю», когда нет выживших гипотез / низкий HTV / конфликт / недостаточно данных; режим-зависимый тон (wellness vs advocate_clinical) + метаданные триажа (urgency/route_to/requires_supervision) для клинического режима. → Зрелый паттерн раскрытия неопределённости и эскалации к клиницисту.
  • Интеграционное тестирование движка через mock-фабрики агентов (09): AgentFactory с пресетами сценариев (happy_path / all_refuted / low_htv), mock-Generator/Verifier + реальный Reasoner, фабрики данных (createHTVScore, createHypothesis, createCritique) с полями на основе доказательной базы (ACC/AHA guideline_class, evidence_level). → Грамотный подход к тестируемости сложной агентной системы.
  • Полная сервисная поверхность (примеры 10–25): жизненный цикл сессии + TTL/cleanup, SSE-стриминг, вложения, observability-эндпоинты, rate limiting, аудит, ротация ключей, человеческий надзор (request/response/control/fallback). → Демонстрирует понимание production-grade ИИ-сервиса от начала до конца, а не просто «моделей».
§05

AI-разработка

  • Найдено сессий: 0 для этой директории (нормализованный ключ отсутствует; проверено через нормализацию полного пути). Работа, вероятно, велась из родительского монорепо / основного репо deutsch (см. issue #19) — именно там стоит искать сессии.
  • Что делалось с помощью ИИ: данных в этой директории нет; CLAUDE.md подробный (220 строк) — признак AI-assisted-разработки в экосистеме.
  • Паттерны AI-воркфлоу: подробный CLAUDE.md как справочник по движку; тикет-ориентированные коммиты (SAL-xxx) — структурированный процесс.
§06

Достижения и метрики

  • ~26 исполняемых примеров, покрывающих движок + сервис end-to-end; покрытие тикетов SAL-708..876.
  • Часть production-системы клинического ИИ (Healthcare platform/US healthtech platform) с human-in-the-loop-надзором и аудитом.
§07

Контрибьюторы

git shortlog · все ветки

  1. Dave9318
  2. aniashev6
2 контрибьютора24 коммитов всего
Сейчас

Открыт к ролям Senior / Staff инженера и избранному фрилансу — продакшн-AI, платформы и full-stack разработка.

Связаться