Blueprint — это архитектурное описание системы или процесса, написанное для пары человек + coding-agent. Агент читает Blueprint, понимает архитектуру, задаёт человеку вопросы про его контекст, и вместе они собирают рабочее решение.
Blueprint не исполняется напрямую. Он порождает навыки (skills), конфигурации и автоматизации, настроенные под конкретного пользователя — через диалог между человеком и агентом.
Одноразовые инструкции. Копируешь текст, вставляешь в чат, получаешь результат.
Промпты решили проблему входа: любой человек мог начать использовать AI. Но они не масштабируются. Чем сложнее задача, тем длиннее промпт, тем хрупче результат.
Пакет инструкций, скриптов и ресурсов для повторяемого выполнения конкретного workflow. Стандартизированный формат (SKILL.md), портируемый между инструментами.
Skills решили проблему повторяемости. Но у них есть потолок: чем мощнее skill, тем сильнее он привязан к контексту. Skill, который идеально компилирует wiki в моём vault, бесполезен в чужом — другие папки, другие соглашения, другие инструменты.
Архитектурное описание системы для пары human + agent. Агент читает Blueprint, интервьюирует человека про его контекст, и строит персонализированную систему.
| Skill | Blueprint | |
|---|---|---|
| Что описывает | Конкретный workflow | Архитектуру системы |
| Исполняется | Да, напрямую агентом | Нет — порождает skills и конфигурации |
| Привязан к контексту | Да (пути, инструменты, соглашения) | Нет (принципы и паттерны) |
| Результат копирования | Работает, если совпал контекст | Работает всегда — адаптируется |
| Аналогия | Рецепт с точными граммовками | Кулинарная техника с принципами |
Skill говорит: "вот как я компилирую wiki — сканируй Input/, запиши в Wiki/, используй такой-то агент".
Blueprint говорит: "вот как устроена LLM-компилируемая wiki — источники, компилятор, линтер, индекс. Собери у себя из того, что есть".
Blueprint — документ для двоих. Человек читает его, чтобы понять идею и решить "хочу ли я это у себя". Агент читает его, чтобы понять архитектуру и помочь человеку собрать систему. Поэтому каждая секция работает на обоих читателей.
1. Когда использовать Конкретные ситуации, в которых этот паттерн решает проблему. Человек читает и понимает — это про него или нет. Агент использует эту секцию, чтобы предложить Blueprint, когда видит подходящую ситуацию.
2. Ключевая идея Одно-два предложения: в чём суть подхода. Разделение ролей: что делает человек, что делает AI. Для агента это контракт — что от него ожидается.
3. Архитектура Визуальная схема компонентов и потоков данных. Абстрактная, без привязки к конкретным инструментам. Агент использует её как карту: какие части системы нужно создать.
4. Ключевые принципы Правила, которые делают систему рабочей. Не "как нажимать кнопки", а "почему именно так". Для агента это constraints — ограничения, которые нельзя нарушать при адаптации.
5. Workflow Пошаговые процессы для типичных сценариев. Описаны абстрактно — "источники", "компилятор", "индекс". Агент адаптирует их под конкретные папки, инструменты и соглашения пользователя.
6. Компоненты Описание каждого функционального блока: что на входе, что на выходе, какие требования. Агент использует это как спецификацию для создания конкретных skills и конфигураций.
7. Как применить Точка входа для пользователя: где запустить агента, что ему сказать, какой контекст нужен. Некоторые Blueprints работают в одном контексте (всё в vault), другие требуют нескольких (vault + code project). Эта секция убирает неопределённость: человек читает и сразу знает, с чего начать. Для агента — понимание, в каком рабочем окружении он находится и к чему ещё ему нужен доступ.
8. Вопросы для адаптации Список вопросов, которые агент должен задать пользователю перед сборкой. Это ключевая секция для agent-driven подхода. Примеры:
Вопросы покрывают все decision points, где архитектура допускает варианты.
9. Нюансы и грабли Типичные ошибки, edge cases, неочевидные решения. Для человека — предупреждение. Для агента — guardrails при реализации.
Метаданные YAML frontmatter с типом, датой, тегами.
Масштабирование В каких ещё доменах этот паттерн применим. Помогает человеку и агенту увидеть возможности шире конкретного примера.
Реализация-пример Одна конкретная реализация — универсальная, без привязки к автору. Таблица "компонент → чем можно реализовать". Показывает, что Blueprint реален, а не теоретический.
Выходные артефакты Что именно агент должен создать по итогам сборки: skills, папки, конфигурации, индексные файлы. Чеклист для верификации — всё ли на месте.
Автор строит систему у себя
│
▼
Извлекает принципы, архитектуру, грабли
│
▼
Формулирует вопросы для адаптации
(decision points, где контекст влияет на реализацию)
│
▼
Пишет Blueprint — без привязки к своему контексту
│
▼
Публикует
Человек находит Blueprint
│
▼
Отдаёт агенту: "Собери мне это"
│
▼
Агент читает Blueprint ─────────────────────────┐
│ │
▼ │
Агент задаёт вопросы из секции │
"Вопросы для адаптации" │
│ │
▼ │
Человек отвечает про свой контекст: │
папки, инструменты, соглашения │
│ │
▼ │
Агент строит систему: │
├── создаёт папки и файлы │
├── генерирует skills под этот контекст │
├── настраивает автоматизацию Принципы и
└── проверяет по секции constraints
"Нюансы и грабли" как guardrails
│ │
▼ │
Рабочая система, персонализированная ◄──────────┘
под конкретного пользователя
Ключевой сдвиг: человек не читает Blueprint как мануал и не строит систему руками. Он передаёт Blueprint агенту и отвечает на вопросы. Агент делает тяжёлую работу — адаптацию, создание артефактов, проверку constraints.
Blueprint — это мост между "у меня работает" и "у тебя тоже заработает". Но мост проходится не ногами, а вместе с агентом.
Портируемость
▲
Blueprint --------● Полная (принципы + архитектура)
│
│
Skill ------------● Формат портируем, контекст — нет
│
│
Prompt -----------● Текст копируется, результат не гарантирован
│
└──────────────────────► Конкретность исполнения
Чем выше по оси — тем больше людей могут воспользоваться. Чем правее — тем точнее результат для конкретного пользователя. Blueprint жертвует конкретностью ради универсальности. Skill жертвует универсальностью ради конкретности. Они не конкурируют — они работают на разных уровнях.
Курс AI Obsidian — 3 недели, 9 встреч, максимум 32 человека
Записаться →