Kyianyn Routine: чи встигнеш переїхати на інший берег за 3 години
Сайт щогодини відповідає киянам «Так», «Ризиковано» або «Ні» на питання: чи встигнеш переїхати на інший берег Дніпра, поки в наступні 3 години на Київ не полетять дрони чи ракети. Для суддів KSE AI Agentic School тут увесь шлях проєкту, зробленого разом з Claude Code: дані, модель, сайт і чати з ШІ.
Відкрити сайт | Як це працює (презентація, 12 розділів) | Чати з ШІ | Завдання
Суть за хвилину
- Питання. Чи встигнеш переїхати на інший берег за наступні 3 години. Під час будь-якої тривоги червона лінія метро не їде через Дніпро, а за червоного рівня тривоги не їде і зелена (crossing.md). Тому сайт прогнозує атаку на Київ у наступні 3 години: дрони летять на Київ або вибухають у ньому, ракетна загроза Києву або ракетний удар.
- Дані. 163 042 пости з 17 публічних каналів Telegram з 16.04.2026 і тривоги КМВА. Пости розмітила мовна модель Jev: чи пише пост про дрони чи ракети на Київ, чи готують удар (36 006 викликів, $9.06). Для живого сайту лишилось 10 каналів і єТривога.
- Модель. Логістична регресія на 7 сигналах про годину: хвилі дронів з курсом на Київ, скільки годин минуло від атаки, година доби та інші. Кожен сигнал має свою вагу, а зважена сума стає ймовірністю від 0 до 100%. Її обрало правило, записане до будь-яких чисел, серед 11 моделей (таблиця порівняння).
- Чесний результат. Модель вчилась на годинах з 01.05 до 29.08.2026 (навчальні дані), а перевірена на 6 тижнях з 29.08 до 10.10, які до кінця лежали закриті (тестові дані). Після «низький ризик» атаки не було у 83% випадків і на навчальних, і на тестових даних; після «високий ризик» атака була у 49% і 80%. BSS на тестових даних 0.284: помилка ймовірностей на 28% менша, ніж у простого правила «щогодини казати ту саму частку атак, відому на початок тижня».
- Чого не вміє. Тишу не гарантує: після «низький ризик» приблизно 1 раз з 6 таки прилітає. Масовану ракетну атаку від дронів майже не відрізняє. Восени атак стало більше, і на тестових даних модель назвала «високим ризиком» 322 з 412 тихих годин (тривоги немає, атаки в минулу годину не було). Відповідь сайту не дозвіл виходити з укриття під час тривоги.
- Наживо і без підглядання в майбутнє. Сайт перевіряє канали кожні 5 хвилин, ймовірність рахує щогодини, модель перенавчає щосуботи о 12:00 за Києвом. 92 тести; головний бере 50 випадкових моментів і звіряє 2400 чисел, які бачить модель, з порахованими лише з минулого: 0 розбіжностей.
Як це працює
flowchart LR
A["Telegram: 10 каналів і єТривога"] --> B["Jev розмічає пости"]
B --> C["silver: тривоги, атаки, хвилі дронів"]
C --> D["7 сигналів на кожну годину"]
D --> E["модель logit_signals"]
E --> F["ймовірність атаки на 3 години"]
F --> G["сайт: Так, Ризиковано або Ні"]
R["щосуботи о 12:00: навчання на минулих годинах"] --> E
- Кожні 5 хвилин сайт забирає нові пости 10 каналів Telegram з публічних сторінок
t.me/s; єТривогу читає лише для того, щоб не пропустити початок тривоги.
- Jev, мовна модель для розмітки тексту, відповідає на кожен пост: чи летять дрони чи ракети на Київ, чи готують удар (хвилі дронів, зліт стратегічної авіації). Тривоги КМВА читає простий шаблон тексту, без мовної моделі.
- Дані йдуть трьома рівнями: bronze (сирі пости як є), silver (таблиці подій, у кожного рядка час, коли він став відомим), gold (рядок на годину з сигналами, порахованими лише з минулого).
- Модель множить кожен сигнал на його вагу і перетворює суму на ймовірність S-кривою. 7 сигналів стають 9 числами: годину доби записано трьома (model.md).
- Межі ризику: нижче 19.7% низький (сайт каже «Так»), від 30% високий («Ні»), між ними «Ризиковано». Їх не обирали руками: правило, записане до чисел, на навчальних даних дало 19.7%, бо ця межа ловить 4 з 5 атак, і 30%, бо звідти починається верхня третина всіх прогнозів (forecast.md).
- Щосуботи о 12:00 модель заново вчиться на всіх годинах, чиї 3 години вже минули (ADR-0013).
Як ми працювали з ШІ
Увесь проєкт зроблено в Claude Code за 7 сесій, з 10 по 12 жовтня 2026. Головний агент (Claude Opus) ділив роботу на шматки: кожен шматок будував окремий агент, а приймав свіжий агент, який лише читав. Він починав з «не пройдено», сам запускав перевірки, підкладав вхід, на якому перевірка мусить впасти, і читав рядки вручну. Моделі шукали 4 агенти-дослідники, 2 судді і 3 скептики (ADR-0009), дані перед моделюванням перевіряли 5 агентів аудиту (ADR-0007), сигнали підготовки удару перечитали 309 агентів Haiku (HISTORY.md). Автор ставив питання, ухвалював рішення і сумнівався в результатах.
Чати. Повний експорт без секретів (ADR-0014), як читати: chats/README.md, усі підряд: all-chats.md (3.9 МБ, GitHub показує його лише як текст). У перших шести сесіях 109 повідомлень автора.
- Чат 01, 10.10: завдання і план даних; 29 повідомлень автора.
- Чат 02, 10.10..11.10: збір даних, рівні bronze, silver, gold; 13 повідомлень.
- Чат 03, 11.10: прибирання, перевірка мітки ударів і сигналів; 16 повідомлень.
- Чат 04, 11.10: аудит даних перед моделюванням; 3 повідомлення.
- Чат 05, 11.10: моделювання, чотири етапи; 30 повідомлень.
- Чат 06, 11.10..12.10: живий сайт і презентація; 18 повідомлень.
- Чат 07, 12.10: фінальне шліфування і публікація; 2 повідомлення: голосова нотатка з усіма правками після перегляду сайту з телефона і питання, чому все так довго.
Де автор зупинив або виправив ШІ.
- Ціль, яку ШІ вигадав. Автор спитав, звідки взялась ціль прогнозу. Claude визнав: «Цю ціль я вигадав сам, у завданні її немає». Далі ціль обирав автор: спершу ракетний удар по Києву, згодом будь-яка атака, з дронами теж (чат 01, 10.10 16:00).
- Мітка ударів. Мітка (позначка, у які години по Києву був ракетний удар) дала 77 годин удару за 36 днів, автор відповів: «цьому я не сильно вірю», і попросив звірити з новинами. Агенти наосліп, не бачачи мітки, зібрали два незалежні еталони: 30 з 33 ночей удару підтвердились, ще 2 підтвердили пости, а одну пропущену годину (18.09, «Циркони») і одну зайву (27.08, уламки реактивних дронів) виправили (чат 03, ADR-0006).
- Аудит і витік. Автор попросив не довіряти роботі попереднього агента і перевірити дані зверху вниз: чи немає витоку майбутнього і чи правильно пораховано погодинні числа. Головний агент і 5 агентів лише з читанням знайшли: 15 з 77 годин удару хибні (звіти про наслідки, реактивний дрон), а пости, переписані після публікації, починали події сигналів на 1.3..5.7 години раніше, тобто модель підглядала б у майбутнє. Обидва виправлено (чат 04, ADR-0007).
- Поріг руками. Головний агент попросив автора обрати поріг ризику: 19%, 30% чи 50%. Автор: «...звідки знаю це ми маємо з тесту чи трейну сказати!». Тепер межі дає правило, записане наперед, лише з навчальних даних: 19.7% і 30% (чат 05, HISTORY.md, помилка 4).
- Два жахливі слайди. 12.10 автор пройшов презентацію з телефона і про крок 2 розділу 9 сказав: «просто жахливий слайд», так само про крок 2 розділу 10. Обидва перебудовано: у розділі 9 три рядки з великими числами, у розділі 10 пояснено частку за 7 днів і чому на тестових даних 82%, а не 83% ().
Розділ 12 презентації називає п'ять помилок ШІ, які зловили й виправили: таблиця порівняння показувала тестові дані на кожному запуску; 15 хибних годин удару; переписані пости, що починали події раніше; питання про поріг; тест на витік, що не бачив даних у змінних програми. Повний список з тим, хто зловив і де записано: HISTORY.md, «Помилки і як їх виправлено». Рішення автора: про дані, у моделюванні.
Рефлексія
Що пішло не так. Перше питання, ракетний удар у наступні 3 години, мало замало подій: 9 атак на тестових даних, і жодна модель не довела, що краща за просте правило. Нічна модель попередила лише про 2 з 7 ракетних ночей. ШІ помилявся: вигадав ціль, показував тестові числа щоразу, просив обрати поріг руками.
Як змінили підхід. Правила вибору записували до чисел, тестові дані відкривали один раз, кожен шматок приймав свіжий агент, мітку звіряли з незалежними джерелами. Питання міняли, коли відповідь не давала людині рішення.
Чому фінал кращий. Він відповідає на питання, з яким можна щось зробити; на свіжих даних він так само чесний, як на старих (після «низький ризик» тихо у 83% випадків на обох наборах); і працює наживо.
Як запустити
Linux, Python 3.11 або новіший (перевірено на 3.14.4). Версії пакетів зафіксовано в pyproject.toml.
git clone https://github.com/yegqr/kyianyn-routine
cd kyianyn-routine
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -e .
Усі команди з кореня репозиторію. Час виміряно 2026-10-11 на цій машині, тести 2026-10-12.
| Що | Команда | Час |
|---|
| тести (92) | choom -n 500 -- .venv/bin/python -I -m unittest discover -s tests | 79 с |
| поділ на навчальні і тестові дані | .venv/bin/python -I -m airalerts.evaluation.split | менше 1 с |
| моделі ударів | .venv/bin/python -I -m airalerts.strikes.<naive|share_table|logistic|lgbm> | до 4 с кожна |
| моделі ночей | .venv/bin/python -I -m airalerts.nights.<rules|stats|ml> | до 13 с |
| моделі спокою | .venv/bin/python -I -m airalerts.quiet.<baselines|linear|trees> | до 21 с |
| оцінювач ударів | .venv/bin/python -I -m airalerts.strikes.score final | 36 с |
| оцінювач ночей | .venv/bin/python -I -m airalerts.nights.score final | 3 с |
| оцінювач спокою | .venv/bin/python -I -m airalerts.quiet.score final | 57 с |
| прогноз для людини | .venv/bin/python -I -m airalerts.quiet.forecast ["YYYY-MM-DD HH:MM" | day YYYY-MM-DD] | 1.5 с |
choom -n 500 -- лише знижує пріоритет процесу, коли системі бракує пам'яті; без нього команда та сама.- Спершу моделі пишуть прогнози в
data/predictions/ (не в git), потім оцінювач читає їх і рахує всім однакові мірила.
final рахує і тестові дані; так згенеровано три таблиці в reports/, і повтор відтворив їх байт у байт. Без аргументу оцінювач рахує лише навчальні дані і переписує таблицю в reports/; check NAME друкує одну модель проти опорної.- Таблиці gold лежать у git, silver і bronze ні. Частина тестів (
test_gold_hourly, test_nights) читає silver, тож на чистій копії спершу треба зібрати bronze і silver (ARCHITECTURE.md, «Як запустити», пункти 1..2). Без кешу відповідей Jev це коштує гроші і дає трохи інші числа (DATASET.md).
Приклад прогнозу (.venv/bin/python -I -m airalerts.quiet.forecast "2026-09-18 17:00"):
Київ, 2026-09-18 17:00: прогноз на 17:00..20:00
Зараз: тихо.
Наступні 3 години: швидше неспокійно, високий ризик.
Ймовірність, що прилетять дрони або ракети: 54%.
Чому: годин від останньої атаки 1 (+); запуски хвиль дронів за 3 год 10 (+); година доби 17:00 (-).
Що сталося насправді: неспокійно: дрони, ракети.
Живий сайт (ARCHITECTURE.md, «Живий сайт»; циклу потрібен ключ Jev у змінній TYPESAFE_API_KEY):
| Що | Команда | Коли |
|---|
| створити живі дані | .venv/bin/python -I -m airalerts.live.datadir init data/live | один раз |
| цикл | AIRALERTS_DATA=data/live .venv/bin/python -I -m airalerts.live.cycle --out /var/www/kyianyn-routine | таймер, кожні 5 хв |
| перенавчання | AIRALERTS_DATA=data/live .venv/bin/python -I -m airalerts.live.model train | таймер, субота 12:00 за Києвом |
| живі сигнали проти gold | .venv/bin/python -I -m airalerts.live.features check | після зміни коду |
| чати з ШІ | .venv/bin/python -I scripts/chats/export.py --deny <список приватних слів> | перед публікацією (chats/README.md) |
Дані
Лише місто Київ, щоб спершу перевірити ідею на одному місті; з травня 2026, бо після масованого обстрілу 14 травня діє новий режим атак (METHODOLOGY.md, розділи 1..2).
| Джерело | Що дає | Як | Наживо |
|---|
| Telegram КМВА @VA_Kyiv і єТривога | тривоги по Києву, початок і кінець до хвилини | публічна сторінка t.me/s, шаблон тексту | так |
| 7 київських каналів (КМВА, Кличко, монітори) | мітки «ракетний удар», «ракетна загроза», «дрони на Київ» за годинами | t.me/s і Jev | так |
| 6 моніторингових каналів | сигнали підготовки: стратегічна авіація, МіГ-31К, хвилі ударних дронів | t.me/s і Jev | так |
| Open-Meteo, модель ECMWF IFS | прогноз погоди з часом видачі | JSON API | ні |
| власний модуль | сонце і місяць над Києвом | код, без мережі | ні |
| таблиця 100 дат, Kremlin, Вікіпедія, Telegram ОП | символічні дати, візити, саміти, переговори | CSV, HTML, MediaWiki API | ні |
| dronestrikemap.com | удари по Росії і запуски по Україні, день відомий через 30 год | JSON API | ні |
Деталі кожного джерела: PARSING.md. Чому наживо лише Telegram: погода, політика, дати й удари по Росії прогнозу не допомагають (sources.md). Усього 17 каналів, 163 042 пости (HANDOFF.md); 36 006 платних викликів Jev, $9.06 (HISTORY.md).
Три рівні (ADR-0002): bronze (джерела як є), silver (11 таблиць, у кожного рядка available_at, коли він став відомим), gold (таблиця на питання: рядок на момент рішення t, сигнали лише з того, що відомо до t, ціль після t). Заморожена версія gold з контрольними сумами: DATASET.md.
| Таблиця gold | Етап | Рядки | Ціль | Частка цілі на навчальних даних |
|---|
kyiv_hourly | 1 | 3909 годин | ракетний удар у [t, t + 3 год) | 107 з 2890 (3.7%) |
kyiv_nightly | 2 | 159 ночей | ракетний удар з 22:00 до 08:00 | 23 з 117 (19.7%) |
kyiv_quiet | 3, 4 | 3909 годин | дрони, ракетна загроза чи удар у наступні 3 год | 975 з 2890 (33.7%) |
Перевірка (VERIFICATION.md):
- тест на витік: для 50 випадкових моментів t сигнали, пораховані лише з того, що було відомо до t, збігаються з gold: 2400 значень, 0 розбіжностей (
tests/test_gold_hourly.py);
- зовнішня перевірка мітки удару незалежними джерелами (офіційні підсумки, новини, дані про пуски) і сигналів іншою моделлю (ADR-0006);
- аудит перед моделюванням (ADR-0007): усі колонки gold перераховано простими циклами без коду модулів на всіх 3909 годинах, 0 розбіжностей; 561 тривогу заново розібрано з постів, збіг до секунди; прочитано пости кожної з 77 годин удару, 15 хибних виправлено вручну (рядків з ударом стало 138 замість 151).
Відомі вади (DATASET.md): дронова мітка правильна приблизно у 80% годин (20 з 25 прочитаних); одна тривога склеєна і в даних триває 17.6 год; ручні виправлення мітки зроблено після подій, у живому сайті їх немає.
Поділ і правила (ADR-0008): тестові дані це останні 6 тижнів, з 2026-08-29 12:00 за Києвом; їх відкривали один раз на кожне питання. Усе обирали на навчальних даних (у звітах «розробка»): 8 тижнів з 2026-07-04, модель щоразу вчиться на минулому і прогнозує наступний тиждень. Правила, задані наперед: до 6 варіантів налаштувань на модель, список до запуску; переможець з найкращим BSS на навчальних даних, але простіший, якщо він гірший менш ніж на 0.01; межі ризику за правилом з навчальних даних.
Результати по етапах
Кожне наступне питання з'являлось, коли попереднє давало відповідь, з якою людина нічого не може зробити (HISTORY.md, по етапах, там вони звуться епохами). Частка за 7 днів тут найпростіший прогноз без моделі: яка частка 3-годинних вікон за останні 7 днів мала атаку; цю частку він каже для кожної години.
| Етап | Питання | Що вийшло на тестових даних | Детально |
|---|
| 1. Удари | ракетний удар по Києву в наступні 3 год, щогодини | 7 з 7 нічних атак моделі попередили, коли атака вже починалась; обидві денні пропустили; кращої за частку за 7 днів не доведено | ADR-0009, таблиця |
| 2. Ночі | о 22:00: спати в коридорі чи в кімнаті | не передбачити: переможець попередив про 2 з 7 ракетних ночей; тримається лише «ніч після ракетної ночі тиха» (23 з 23 на навчальних, 6 з 7 на тестових) | ADR-0010, таблиця |
| 3. Спокійні години | чи буде атака на Київ у наступні 3 год, дрони теж | тишу не гарантує, але після «низький ризик» тихо у 83% випадків, як і на навчальних | ADR-0011, таблиця, model.md |
| 4. Що важить | що найбільше впливає на прогноз і що парсити наживо | найбільше важать хвилі дронів з курсом на Київ; парсити 10 каналів Telegram, а погоду, політику, дати й удари по Росії ні | importance.md, sources.md |
| Фінал | живий сайт щогодини відповідає, чи встигнеш переїхати на інший берег, тобто чи буде тихо наступні 3 години |
Фінальна модель logit_signals на тихих годинах (model.md, розділ 10):
| Навчальні дані | Тестові дані |
|---|
| годин, з них з атакою в наступні 3 год | 1067, 31% | 412, 71% |
| BSS | 0.094 [0.045, 0.148] | 0.284 [0.189, 0.370] |
| ROC AUC | 0.684 [0.621, 0.746] | 0.749 [0.594, 0.837] |
| після «низький ризик» атаки не було | 83% | 83% |
| після «високий ризик» атака була | 49% | 80% |
| попередила про атаки | 80% | 98% |
| каже «низький ризик» | 37% годин | 7% годин |
- BSS, «виграш над простим правилом»: наскільки ймовірності моделі точніші, ніж правило «щогодини казати ту саму частку атак, відому на початок тижня». 0: так само, 1: ідеально, менше 0: гірше.
- ROC AUC, «розрізнення»: береш навмання годину, після якої була атака, і годину без атаки; як часто модель дала першій вищу ймовірність. 0.5: монетка, 1: завжди. 0.749 це приблизно 75 пар зі 100.
- У дужках 95% інтервал: 1000 повторів вибірки по добах (bootstrap).
- 83% на тестових даних дає перенавчання щогодини; із щотижневим, яке має сайт, 82% (ADR-0013).
Коротко про кожен етап:
- Удари. На навчальних даних усі три моделі кращі за частку за 7 днів, на тестових жодна не доведено краща: 9 атак замало. Це нічний радар: атаку видно, коли вона вже починається, а денних атак у навчанні майже не було.
- Ночі. Темп атак упав з 29% ночей у липні й серпні до 17% у вересні й жовтні, і порядок моделей перевернувся. О 22:00 ракетну ніч від тихої наші дані не відрізняють.
- Спокійні години. Модель краща за очевидні правила: BSS 0.284 проти 0.206 у «нещодавно була атака» і 0.178 у «година доби і давність атаки» (forecast.md). Частка за 7 днів на тестових даних має майже стільки ж (0.277), тож кращою за неї модель не доведено, але розрізняє вона краще: ROC AUC 0.749 проти 0.490. Схему рівнів описано вже після відкриття тестових даних, межі взято лише з навчальних.
- Що важить. Якщо перемішати хвилі дронів з курсом на Київ, BSS падає на 0.056 на навчальних і на 0.072 на тестових даних; далі давність атаки і година доби. Погода, політичні події, символічні дати й удари по Росії додають від -0.014 до +0.003.
Живий сайт
kyianyn-routine.isakov.fyi відповідає на одне питання і показує ймовірність, живу мапу і що зараз ходить через Дніпро: метро, міська електричка і мости для авто (crossing.md). Нової моделі немає: та сама логістична регресія етапу 3 з тими самими межами 19.7% і 30% (ADR-0012).
- Цикл кожні 5 хвилин (таймер systemd): нові пости 10 каналів і єТривоги з
t.me/s, мітки Jev, silver, сигнали моделі і JSON для сайту. Живі сигнали на історії збігаються з gold kyiv_quiet на всіх 3909 годинах (тест).
- Ймовірність щогодини, бо модель перевірено лише на прогнозах о повній годині; статус тривоги і хвилі дронів кожні 5 хвилин.
- Перенавчання щосуботи о 12:00 на всіх годинах, чиї 3 години вже минули. Частоту обрало правило, записане до підрахунку: найрідша частота, чий BSS на навчальних даних не більш ніж на 0.01 гірший за найкращий (щогодини 0.098, щотижня 0.094) (ADR-0013).
- Чесна історія: години до запуску сайту відтворено так, ніби він уже працював (модель щосуботи вчилась лише на минулому); живий прогноз лягає поверх, лише коли його видано у свою годину. Якщо даних за останню годину немає, сайт так і пише.
- «Як це працює»: презентація з 12 розділів, від питання до агентів, зі справжніми промптами і з тим, наскільки можна вірити моделі.
Висновки
Що працює.
- Дані без витоку майбутнього, з трьома рівнями перевірки, відтворювані з кешу; оцінювачі відтворюють таблиці в
reports/ байт у байт.
- Прогноз атаки на 3 години: рівні ризику мали той самий зміст на навчальних і тестових даних, після «низький ризик» тихо у 83% випадків.
- Погодинні моделі ударів як нічний радар: 7 з 7 нічних атак тестових даних попереджено, коли атака починалась.
- Просте правило: ніч після ракетної ночі тиха (23 з 23 і 6 з 7).
Де межі.
- Атак мало: 9 ракетних атак і 7 ракетних ночей на тестових даних; інтервали широкі, «краще за просте правило» на тестових даних не доведено жодного разу.
- Режим атак змінюється: восени атака йшла після 71% тихих годин проти 31% влітку, з'явились денні атаки, яких модель не бачила.
- О 22:00 ракетну ніч не передбачити; масовану ракетну атаку від дронів модель не відрізняє.
- Дронова мітка правильна приблизно у 80%; ручні виправлення мітки є лише в історії.
- Тестові дані етапів 2..4 не повністю сліпі: ми вже бачили тестові ночі й знали про неспокійну осінь, тому все обирали лише на навчальних даних і пишемо це застереження.
Практична цінність. Прогноз не дозвіл виходити з укриття. Він каже, чи ризик у наступні 3 години нижчий чи вищий за звичайний, з причинами: «зараз хвилі дронів летять на Київ» або «атака щойно була». Офіційна тривога в наступні 3 години після «низький ризик» була у 17% випадків на тестових даних (5 з 29), після «високий ризик» у 74% (forecast.md).
Карта репозиторію
src/airalerts/ код пакета
paths db telegram jev спільне: шляхи, DuckDB, Telegram, клієнт Jev з кешем
silver/ gold/ рівні даних; gold: kyiv_hourly, kyiv_nightly, kyiv_quiet
evaluation/ поділ за часом, мірила, перевірка тиждень за тижнем, інтервали
strikes/ етап 1: naive, share_table, logistic, lgbm, score
nights/ етап 2: rules, stats, ml, score
quiet/ етап 3: baselines, linear, trees, score, forecast
live/ живий сайт: забір, сигнали, модель, JSON, цикл
scripts/
bronze/ збирачі сирих даних (лише стандартна бібліотека Python)
verify/ зовнішня перевірка мітки і сигналів, аудит gold
analysis/ аналіз тестових даних, важливості і частоти перенавчання, лише друк
site/ дані для презентації (мапа, довіра, прогнози) і викладка сайту
chats/ експорт чатів з ШІ з маскуванням секретів
site/ статичний сайт: головна і презентація
deploy/ systemd, nginx
tests/ витік, поділ, моделі кожного етапу, живий сайт (92 тести)
chats/ чати з Claude Code, 7 сесій
data/ gold і verification у git; bronze, silver, predictions, live ні
reports/ таблиці порівняння, пишуть лише оцінювачі
docs/ документи нижче; docs/img: картинки цього файлу
Документи
- Постановка і стан: ASSIGNMENT.md (завдання KSE), METHODOLOGY.md (постановка і методи), ARCHITECTURE.md (рівні, контракт, усі команди), HISTORY.md (як дійшли і від чого відмовились), HANDOFF.md (стан для наступної сесії), chats/README.md (чати з ШІ).
- Рішення: 0002 рівні даних, 0003 Jev, 0004 удари по РФ, 0005 політичні події, 0006 зовнішня перевірка, 0007 аудит, 0008 поділ за часом, 0009 три моделі, 0010 нічне питання, , , , ; як переїхати Дніпро під час тривоги: .
