- Раскладка docs/ приведена к канону 2: заведены passport/architecture/ database/security/review и research; docs/specs, drafts, backlog, review/ и BRIEF.md разобраны и удалены, беклог переехал в docs/tasks (34 задачи, 6 целей, слаги на английский). - Нарративы specs удалены как дубли openspec-спек после поимённой сверки; остаток заведён задачами (редактор маппинга ревью, крайние случаи именования), отказ от сущности title промоутнут в ADR. - Проектные копии агентов и скиллов ревью/пайплайна удалены в пользу плагинов av-dev-pm и av-dev-pipeline; в task gate добавлен шаг canon вместо er-schema.
1.3 KiB
1.3 KiB
Eval-харнес распознавания (корпус кейсов + метрика точности)
- Секция: инфраструктура
- Зачем: смена модели или правка промпта распознавания сейчас вслепую — нет корпуса кейсов и метрики точности, регрессии не видно
- Теги: goal:recognition-accuracy
Распознавание — ядро продукта, но смена модели или правка промпта сейчас вслепую: регрессий не видно. Нужен корпус размеченных кейсов (русские релизы, аниме, сезон-паки, репаки, спецвыпуски) и прогон распознавания по нему с метрикой точности (тип/название/год/нумерация). Тогда можно сравнивать LLM-провайдеры и версии промпта по числам. Прогон — отдельной командой (jellybit eval или тестом), на фикстурах, без реального qBittorrent.
Связано: specs/recognition.md (конвейер, модель уверенности), пакет recognize.