TSUKUYOMI — Практичні Завдання
Проєкт: TSUKUYOMI
Перед початком
- Клонуйте репозиторій або підключіть його до Claude Projects
- Переконайтесь, що ініціалізація (
Initialise Amaterasu) проходить успішно - Для кожного завдання зберігайте сесію (
Export session) наприкінці
Завдання 1: Базовий WEBINT-цикл
Рівень: Початковий
Час: 30-45 хв
Модулі: data_recognition_ingestion → web_search_osint
Завдання:
Проведіть WEBINT-дослідження відкритої компанії на вибір (публічна, реально існуюча). Наприклад: Ukrzaliznytsia, Naftogaz, Kyivstar — або будь-яка публічна компанія з вашої країни.
Що зробити:
1. Ініціалізуйте TSUKUYOMI
2. Активуйте data_recognition_ingestion з базовою інформацією про компанію
3. Активуйте web_search_osint з параметрами:
- target_entity: [назва компанії]
- intelligence_requirement: "корпоративна структура, ключові особи, публічні ризики"
- temporal_constraints: останні 2 роки
4. Збережіть сесію
Що здати:
- Скриншот або текст відповіді з тегами
//RESULTта//ANOMALY - Коментар: які аномалії виявила система? Чи погоджуєтесь ви з оцінкою?
Завдання 2: Стратегічний аналіз з кількома модулями
Рівень: Середній
Час: 60-90 хв
Модулі: strategic_scenario_modeling → actor_capability_assessment → summarization_next_steps
Завдання:
Оберіть реальний поточний геополітичний кейс (регіональна напруга, торговий конфлікт, санкційний тиск). Мета — побудувати аналітичний продукт з трьох модулів як pipeline.
Що зробити:
Крок 1: strategic_scenario_modeling
- Введіть контекст кейсу (3-5 речень)
- time_horizon: short-term (3-6 місяців)
- Запишіть ймовірності трьох сценаріїв
Крок 2: actor_capability_assessment
- Оцініть потенціал одного з ключових акторів кейсу
- Зверніть увагу на capability gaps
Крок 3: summarization_next_steps
- Запросіть executive summary
- Порівняйте: чи співпадає summary з вашим власним розумінням ситуації?
Що здати:
- Три блоки виводу (по одному з кожного модуля)
- Ваша оцінка: наскільки точно система відкалібрувала ймовірності? Де ви б не погодились і чому?
Завдання 3: Побудуйте власний міні-модуль
Рівень: Просунутий
Час: 2-3 год
Тема: Prompt engineering + архітектура TSUKUYOMI
Завдання:
Розробіть власний .tsukuyomi-модуль для конкретної OSINT-задачі. Наприклад:
- Аналіз Telegram-каналу на предмет координованої інформаційної кампанії
- Моніторинг судових реєстрів на предмет активу підозрюваного
- Аналіз LinkedIn-профілю для верифікації особи
Мінімальна структура вашого модуля:
{
"id": "your_module_id",
"version": "1.0.0",
"title": "Module XX: Ваша назва",
"description": "Детальний опис",
"type": "operational_module",
"dependencies": ["data_recognition_ingestion"],
"input_requirements": [
{
"name": "target",
"type": "string",
"description": "Об'єкт аналізу",
"required": true
}
],
"output_schema": {
"format": "structured",
"standard_tags": ["//RESULT", "//QUERY", "//ANOMALY"],
"fields": [...]
},
"execution_sequence": [
{"step": 1, "operation": "...", "actions": [...]}
],
"prompt": "Детальні інструкції для LLM щодо виконання аналізу..."
}Тест модуля:
Збережіть файл як your_module.tsukuyomi
Завантажте в Claude Projects або додайте в папку modules/
Активуйте: Activate module: your_module_id
Перевірте, чи вивід відповідає вашій output_schema
Що здати:
- Файл
.tsukuyomi(JSON) - Скриншот тесту: вхідні дані + структурований вивід
- Рефлексія: що виявилось складним у написанні
"prompt"всередині JSON? Як промпт впливає на якість аналізу?
Критерії оцінювання
| Критерій | Завдання 1 | Завдання 2 | Завдання 3 |
|---|---|---|---|
| Коректна ініціалізація | ✓ | ✓ | ✓ |
Теги // у виводі | ✓ | ✓ | н/а |
| Аналіз аномалій | ✓ | — | — |
| Pipeline з 3+ модулів | — | ✓ | — |
| Власний JSON-модуль | — | — | ✓ |
| Критичний аналіз виводу | ✓ | ✓ | ✓ |
| Збережена сесія (JSON) | ✓ | ✓ | ✓ |
Додаткові ресурси
- Репозиторій: https://github.com/savannah-i-g/TSUKUYOMI
- Wiki з прикладами: https://github.com/ShimazuSystems/TSUKUYOMI/wiki/Examples
- Технічна документація: https://github.com/ShimazuSystems/TSUKUYOMI/wiki/Technical-Documentation
- ICD 203 (Analytical Standards) — стандарт IC, на якому базується фреймворк
- ICD 206 (Sourcing) — стандарт атрибуції джерел, вбудований у модулі
Запитання та обговорення — у чаті курсу або на наступному занятті.