MAIOS / Attività programmate (AP) per sistemi autonomi
Attività programmata che riesamina testi, istruzioni e metodi di lavoro, riconosce presupposti introdotti dall’AI e prepara correzioni da valutare.
Un assistente può trasformare un esempio in una regola, attribuire alla persona una propria interpretazione o aggiungere una condizione che il lavoro non richiede. Questa AP confronta ciò che l’AI scrive e fa con l’intenzione affidata, le fonti e le conseguenze osservate. Rende comprensibile la differenza e propone una correzione concreta. Parte con proposte da valutare insieme alla persona e può riesaminare anche il proprio modo di giudicare.
Edizione 0.1.0 · Metodo disponibile, avvio supervisionato, casi illustrativi
L’AP raggiunge il mandato della persona, le fonti pertinenti e il lavoro attuale: per esempio una guida, una pagina o le istruzioni di un assistente. Distingue le parole dell’autore, le interpretazioni dell’AI e gli effetti osservati. Un testo scorrevole può conservare una lettura sbagliata; una domanda ancora aperta può essere necessaria.
Il riesame cerca relazioni concrete. Un risultato locale è diventato una promessa generale? Un esempio ha escluso altri usi? L’assistente ha aggiunto un’approvazione che nessuno richiede? Fatti, limiti reali e decisioni della persona restano parte del lavoro. Il dubbio e una parola isolata non dimostrano da soli una distorsione.
La proposta mostra il passaggio interessato, la fonte, ciò che è cambiato e una possibile correzione con le sue ragioni. La persona può confrontare il prima e il dopo e decidere. Se lo stesso equivoco è arrivato in altre pagine o istruzioni, il riesame indica quali dipendono davvero da quella lettura. In questa fase l’AP conserva le proposte senza applicarle agli oggetti osservati.
Anche l’AP può fraintendere: potrebbe giudicare superflua una domanda che serve a capire il contesto. Riesamina quindi il proprio metodo attraverso le fonti e le conseguenze. Conserva che cosa ha raggiunto, che cosa resta fuori e le proposte ancora aperte. Un ciclo senza nuove differenze può rimanere silenzioso; non certifica l’assenza di problemi nell’intero sistema.
Caso illustrativo. Una prova riguarda un piccolo insieme di documenti. Nel sito l’assistente scrive che il metodo funziona per ogni archivio. L’AP raggiunge il resoconto della prova e propone di descrivere contesto e risultato osservato, mantenendo il trasferimento ad altri archivi come possibilità da studiare. Mostra il prima e il dopo e indica la presentazione derivata che ripete la promessa. La persona valuta la proposta; il riesame non cambia la fonte scientifica per adattarla al sito.
Caso illustrativo. L’associazione ha affidato all’assistente la preparazione interna di una guida da rivedere. L’assistente pretende un’approvazione prima di ogni paragrafo, pur disponendo di fonti e mandato sufficienti. L’AP riconosce quale attesa ha introdotto e propone di proseguire la bozza nel perimetro già affidato. L’eventuale invio della guida resta un effetto distinto. Il caso non diventa una regola per eliminare tutte le richieste di chiarimento o approvazione.
Caso illustrativo. Una capacità prevista come facoltativa nel manuale diventa obbligatoria in una nota dell’assistente; tre schede copiano quella nota. L’accordo tra le schede sembra confermare il requisito. L’AP torna al manuale, riconosce la dipendenza comune e prepara correzioni per la nota e le schede realmente derivate. Conserva l’originale corretto e controlla se esiste una condizione tecnica reale che richiede quella capacità nel caso attuale.
Caso illustrativo. L’AP vede che un assistente chiede quale pubblico leggerà una guida e propone di vietare le domande per ridurre l’attesa. Leggendo il mandato comprende che il pubblico manca e cambia il contenuto necessario. Corregge il proprio giudizio, ritira la proposta e conserva la ragione: era stata l’attività a trasformare un esempio di attesa inutile in una regola generale. Un’eventuale modifica stabile delle sue istruzioni viene proposta alla persona, senza applicazione automatica.
La guida aiuta a scegliere il lavoro da riesaminare, rendere accessibili le fonti e valutare le prime proposte con il proprio assistente.
Scegli un lavoro concreto: una guida, le istruzioni di un assistente o una pagina derivata dalle tue fonti. Indica che cosa deve permettere alle persone e rendi accessibili il mandato originale e i materiali pertinenti. Il primo ciclo può concentrarsi su quell’oggetto; la copertura resta dichiarata.
Prepara e copia l’avvio di questa pagina oppure usa AVVIO_CHAT_IT.txt. Il testo comprende il metodo, la guida e i casi illustrativi: puoi partire senza scaricare il pacchetto. Il contesto può essere già nella conversazione o aggiunto dopo. Con sole informazioni fornite, l’assistente qualifica ciò che può comprendere senza fingere accessi esterni.
Il pacchetto include sei metodi completi. KA mantiene aperto il campo oltre le rappresentazioni parziali; FDLA rende operante la correzione causale; Kernel Continuum Awareness collega fonti, configurazione e autocorrezione del sistema; Meta_Metodo forma domanda e metodo attraverso il sapere pertinente; Meta-Activity collega mandato e controller; Situated Activity Evolution segue utilità e conseguenze dell’attività. Componili attraverso ciò che cambia il lavoro. Con file persistenti conserva la cartella e usa ACTIVITY.md come ingresso; in una chat conserva e riproponi la nota di continuità.
Chiedi proposte che permettano di capire che cosa è successo, quale fonte sostiene il giudizio e che cosa cambierebbe. Verifica anche se l’AP sta scambiando una scelta intenzionale o un limite reale per un errore. Le proposte restano tali finché non affidi l’intervento. Puoi correggere il giudizio, richiedere più comprensione o conservare la forma attuale.
Dopo il primo ciclo scegli se programmare il riesame. Servono un controller disponibile, cadenza o evento, fuso, destinatario e condizioni di notifica; rileggi ciò che è stato realmente salvato. Per affidare in seguito modifiche autonome definisci espressamente quali interventi e superfici sono inclusi e come preservare gli altri contributi. La programmazione da sola non amplia l’autorità.
Conserva ciò che è stato letto, le proposte aperte, quelle accolte o respinte e le ragioni. Un intervento applicato si osserva nelle sue conseguenze; una competenza modificata deve ancora mostrare come agirà in un altro uso. Un ciclo senza nuove proposte può tacere e non equivale a una certificazione generale.
Prepara e copia le istruzioni complete nel tuo LLM. Il contesto è facoltativo: puoi aggiungerlo qui o chiarirlo nella conversazione. Il testo comprende metodo, guida ed esempi; la preparazione avviene nel browser e il contesto inserito resta sul tuo dispositivo.
Il pacchetto comprende 6 competenze pubbliche complete. L’AP le compone con le competenze del sistema ricevente; le istruzioni complete trasferiscono già il metodo operativo.
Risorsa MAIOS di Graziano Guiducci, derivata dall’attività KA–FDLA: contaminazioni e apprendimento e composta attraverso KA, FDLA, Kernel Continuum Awareness, Meta_Metodo, Meta-Activity e Situated Activity Evolution. La prima edizione trasferisce il metodo nella fase di proposte da valutare. Gli esempi sono illustrativi; questa pubblicazione non attesta un ciclo ricorrente completo né risultati in altri progetti.
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Attività programmate (AP) per sistemi autonomi ↗