# Очередь, в которой не теряются уточнения

Нейробрейн · ИИ и бизнес-процессы · урок 3 · редакция 1.0.0

Создайте очередь учебных сообщений, полезные черновики и список точных повторов. Затем повторите подготовку на том же вводе и обработайте отдельное уточнение клиента. Данные вымышлены; подключать настоящую почту, Telegram, CRM и платежи не нужно.

Практика добровольная. Учимся в Zoom, вопросы обсуждаем с основателями в чате. Обязательной сдачи, оценки и проверки домашних работ нет.

## Первый проход

1. Распакуйте первый архив. Откройте папку `neurobrain-incoming-queue-student-1.0.0` отдельным локальным проектом в доступном вам ИИ-клиенте. В уже установленном Antigravity выберите Local. Доступность аккаунта, права и условия клиента проверяются отдельно.
2. Пять входов находятся в `input/base/`: `requests.csv` и четыре файла `kb/KB01-company.md`, `KB02-commercial.md`, `KB03-workflow.md`, `KB04-warranty.md`. Остальные три файла архива — этот START, первый запрос и пустой рабочий лист.
3. Отправьте содержимое `first-request.txt`. Он задаёт четыре результата в `output/first/`: `queue.csv`, `duplicates.csv`, `drafts.md`, `processing.md`. Модель должна прочитать исходники, сохранить каждый ID и объяснить опору фактов на сообщения и документы.
4. Полностью откройте каждый результат до последней строки. Для каждого входного ID найдите место в очереди или дублях. Сверьте полезность черновиков и неизвестные сведения с исходником.
5. До следующего шага скопируйте первую попытку вместе с исходниками в отдельную папку вне проекта. Ошибку первой попытки сохраняют для сравнения; исправления имеют новые имена или папку.

## Повтор на том же вводе

1. Скачайте отдельный `repeat-request.txt` со страницы практикума. В первом архиве его нет: сначала выполните собственную первую попытку.
2. Отправьте его содержимое в том же проекте. Этот шаг перечитывает пять прежних входов и четыре собственных результата первого прохода, затем создаёт только `output/repeat/` с четырьмя новыми файлами.
3. Проверьте состав ID, связи диалогов и происхождение дублей. Повторная подготовка файлов не означает новое обращение и не должна дописывать заявки к первой выдаче. Если повтор исправил ошибку, явно назовите разницу.
4. Откройте все новые файлы целиком и отдельно сохраните первые две выдачи перед изменением ввода. Формулировки могут различаться; счётчики, состав и смысл нужно сверить.

## Новое уточнение

1. Только после сохранения первых двух попыток скачайте архив нового ввода. Он содержит `input/changed/` с пятью входами и `changed-request.txt`. Перенесите `input/changed/` целиком в первый проект. Не заменяйте `input/base/`, `output/first/` и `output/repeat/`.
2. Автор подготовки добавил R10 с текстом «По TH01 сборка не нужна». Канал email и время 09:14 — синтетические метаданные автора, а не прочитанное настоящее сообщение клиента. Первые девять строк и четыре KB сохранены.
3. Отправьте содержимое `input/changed/changed-request.txt`. Результат — четыре новых файла в `output/changed/`. Новый ввод меняет только явно названный факт; он не подтверждает цену, оплату или право изменить согласованный заказ.
4. Полностью откройте новые файлы. Сравните, какие факты и черновики изменились и что осталось прежним. Заполните рабочий лист своими результатами.

## Дубль и происхождение

В этом конкретном учебном fixture точный дубль — одинаковые исходные channel и text. Общий thread_id сам по себе не делает два сообщения дублями: новый текст сохраняет свой ID и связь с диалогом. Для настоящего подключения нужны идентификатор события провайдера, сведения об отправителе и происхождение. Одинаковый текст разных событий нельзя автоматически сливать по этому учебному правилу; при неясности решение передают человеку.

Ответственные здесь — предложенные роли, не назначенные сотрудники. Статус остаётся «черновик». Processing фиксирует подготовку, а не отправку сообщения, запись CRM, подтверждение оплаты или решение по возврату.

## Вопрос для Zoom или чата

Назовите шаг, имя файла, ID сообщения и конкретную разницу. Можно написать основателям в учебном чате или @lookatshow. Не присылайте пароли, токены, банковские данные и необезличенные документы клиентов. Отправлять работу и ждать оценки не обязательно.