TSUKUYOMI — Практичні Завдання

Проєкт: TSUKUYOMI


Перед початком

  1. Клонуйте репозиторій або підключіть його до Claude Projects
  2. Переконайтесь, що ініціалізація (Initialise Amaterasu) проходить успішно
  3. 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 //RESULT та //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

КритерійЗавдання 1Завдання 2Завдання 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


Запитання та обговорення — у чаті курсу або на наступному занятті.