{"schemaVersion":"1.2","navigation":{"schemaVersion":"udtx-navigation-v1","definitions":[{"conceptId":"living-article","definitionId":"udtx-living-article-v1","label":"Живая статья","aliases":[],"text":"Статья, которая обновляется по мере развития исследования, сохраняя прежние опубликованные версии и основания изменений. На каждую версию можно точно сослаться; её текст и данные для машинного чтения показывают одно и то же состояние исследования.","scope":"редактируемая страница без сохранённых выпусков и оснований изменений не отвечает этому определению.","example":"","author":"UDTX","sources":[{"label":"RAP-022 — введение","url":"https://udtx.vc/research/living-article/versions/1.1#article-intro"},{"label":"RAP-022 — одна версия для двух читателей","url":"https://udtx.vc/research/living-article/versions/1.1#one-snapshot-two-readers"}],"previousDefinitionId":null,"changeReason":"Первая формулировка в глоссарии исследований UDTX."},{"conceptId":"research-dossier","definitionId":"udtx-research-dossier-v1","label":"Исследовательское досье","aliases":[],"text":"Связанные материалы одного исследования: вопрос, источники, аргументы, возражения, проверки и решения. По досье можно восстановить, как получен вывод и почему он изменился.","scope":"досье шире статьи. В нём сохраняются также непринятые варианты и закрытые материалы; их наличие не делает их выводами публичной статьи.","example":"","author":"UDTX","sources":[{"label":"RAP-022 — материалы под статьёй","url":"https://udtx.vc/research/living-article/versions/1.1#article-intro"}],"previousDefinitionId":null,"changeReason":"Первая формулировка в глоссарии исследований UDTX."},{"conceptId":"research-contribution","definitionId":"udtx-research-contribution-v1","label":"Вклад в исследование","aliases":[],"text":"Предложение дополнить или изменить исследование: новый источник, аргумент, возражение, уточнение или результат проверки. До проверки и принятия оно не меняет выводы статьи.","scope":"вклад может предложить человек или ИИ. Авторство предложения само по себе не означает его достоверности или принятия.","example":"","author":"UDTX","sources":[{"label":"RAP-022 — вклад и решение о принятии","url":"https://udtx.vc/research/living-article/versions/1.1#evolution-cycle"}],"previousDefinitionId":null,"changeReason":"Первая формулировка в глоссарии исследований UDTX."},{"conceptId":"ai-archivist","definitionId":"udtx-ai-archivist-v1","label":"ИИ-архивариус","aliases":[],"text":"ИИ-помощник, который разбирает материалы исследования, выделяет вопросы, источники и утверждения и предлагает, как их связать и упорядочить. Он готовит предложения для проверки, но не решает сам, какие выводы считать принятыми.","scope":"это роль в описываемой модели работы. Определение не утверждает, что все её функции уже реализованы в EK. Доступ к материалам и право публикации задаются отдельно.","example":"","author":"UDTX","sources":[{"label":"RAP-022 — задача архивариуса","url":"https://udtx.vc/research/living-article/versions/1.1#ai-archivist"}],"previousDefinitionId":null,"changeReason":"Первая формулировка в глоссарии исследований UDTX."}],"usages":[{"definitionId":"udtx-research-dossier-v1","term":"досье","anchor":"article-intro"},{"definitionId":"udtx-ai-archivist-v1","term":"ИИ-архивариус","anchor":"ai-archivist"}],"relatedArticles":[{"articleId":"RAP-010-ARTICLE-001","reason":"Пример применения формата живой статьи: гипотеза, основания, ограничения и открытые вопросы о роли платформы в жилье."},{"articleId":"RAP-019-ARTICLE-001","reason":"Исследование, в котором продуктовая система рассматривается как развиваемый и версионируемый объект."}]},"articleId":"RAP-022-ARTICLE-001","revisionId":"RAP-022-ARTICLE-001-GLOSSARY-002","version":"1.2","language":"ru","status":"published","epistemicStatus":"partial","knowledgeAsOf":"2026-08-23","publishedAt":"2026-09-09T14:08:08.120Z","researchStartedOn":"2026-08-19","researchStartedPrecision":"day","researchStartedQualifier":"exact","firstPublishedAt":"2026-08-23T17:14:56.145Z","canonicalUrl":"https://udtx.vc/research/living-article","snapshotUrl":"https://udtx.vc/research/living-article/versions/1.2","previewPath":"/research/living-article","machinePath":"/research/living-article/machine","title":"Живая статья - это не текст, который все время переписывают","subtitle":"Как связать исследование, совместную работу людей и ИИ и цитируемую публикацию","question":"Как устроить надежный цикл эволюции знания, в котором люди и разные ИИ находят уже пройденные пути, совместно исследуют предмет, а статья остается доказательной и понятной обоим читателям?","currentThesis":"Живая статья - это версионируемое публичное представление знания, которое развивается в отдельном исследовательском контуре и показывает одно состояние человеку и машине.","intro":["У обновляемой статьи есть неприятный парадокс. Чем чаще она меняется, тем полезнее для сегодняшнего читателя и тем труднее понять, на какую именно версию ссылался вчерашний.","Если просто разрешить постоянно редактировать веб-страницу, получится изменчивый текст, но не надежный способ развития знания.","Под статьей находится досье: вопросы, источники, аргументы, возражения, результаты проверок и история решений. Старые выпущенные версии не исчезают, а новый вклад сначала остается кандидатом.","Задача шире обновления текста. Система должна сохранять уже пройденный исследовательский путь так, чтобы следующий человек или ИИ мог начать с проверки близких случаев, а не с нуля."],"sections":[{"anchor":"why-ordinary-article-is-not-enough","heading":"Почему обычной статьи недостаточно","paragraphs":["Обычная статья хорошо объясняет позицию, но плохо показывает, какая формулировка действует сейчас, откуда взялся тезис, какое возражение изменило текст и что еще остается кандидатом.","Хранилище документов сохраняет файлы, но не обязательно различает текущую формулировку, конфликтующие ветви и причины изменения. Одного графа тоже мало: человек не обязан собирать из него понятное повествование."],"items":["точная версия и дата состояния знания","происхождение существенного тезиса","различие между вкладом и принятым знанием","продолжение работы без чтения всей переписки","машинное чтение без повторного извлечения структуры из текста"]},{"anchor":"several-scales","heading":"Не одна главная единица, а несколько масштабов","paragraphs":["Не нужно выбирать между статьей, тезисом и графом как между взаимоисключающими форматами. Тезис нужен для точного возражения, объект знания - для идентичности и происхождения, досье - для совместной работы, снимок - для ссылки, а статья - для объяснения состояния.","Траектория выполнения является последовательностью наблюдаемых шагов, развилок, промежуточных артефактов и событий внутри одной ограниченной попытки. Попытка задает границу записи, но не заменяет сам путь."],"items":[]},{"anchor":"one-snapshot-two-readers","heading":"Один снимок, два читателя","paragraphs":["Человек и машина не должны получать две разные версии истины. Человек читает связный редакторский текст, а машина получает структурированное описание того же снимка.","Если слои расходятся по вопросу, тезису, статусу, версии, ограничениям или открытым вопросам, это дефект версии и основание остановить выпуск."],"items":["устойчивые идентификаторы статьи и ревизии","версия и дата состояния знания","эпистемический статус и ограничения","публичные источники и происхождение","изменения и открытые вопросы"]},{"anchor":"retrieve-before-research","heading":"Исследование должно начинаться с поиска уже известного","paragraphs":["Сегодня ИИ-агент часто получает задачу, строит полный путь и начинает с нуля. В системе эволюционирующих знаний первый шаг должен состоять в поиске близких результатов и проверке их применимости.","Похожий случай не является готовым ответом. Агент должен различать совпавшие условия, неизвестные условия и факторы, которые делают перенос ненадежным."],"items":["сформулировать задачу и существенные условия","найти близкие исследования и результаты","проверить область применимости","изучить критические факторы успеха и неудачи","после этого построить новый план и сохранить отличия"]},{"anchor":"ai-archivist","heading":"Исследователь не должен становиться архивариусом","paragraphs":["Если каждое наблюдение требует ручного заполнения множества полей, человек быстро перестает пользоваться системой. Из этого не следует, что полезные поля нужно убрать.","Кандидатное решение - отдельный внутренний ИИ-архивариус. Он предлагает структуру, связи и статусы, но не получает права самостоятельно менять канон. Его доступ, работа с закрытыми данными и ошибки требуют отдельного контроля."],"items":["извлекать вопросы, тезисы, источники, шаги и результаты","предлагать связи, статусы и происхождение","обнаруживать противоречивые или незаполненные поля","собирать два представления из одного состояния","готовить изменение как кандидат на проверку"]},{"anchor":"evolution-cycle","heading":"Как должен работать цикл","paragraphs":["Ключевая граница проходит не между человеком и ИИ, а между вкладом и каноном. Происхождение ответа не заменяет проверку."],"items":["задача и поиск близкого знания","проверка применимости найденных случаев","новый вклад с происхождением и статусом кандидата","предложение структуры ИИ-архивариусом","проверка и решение куратора","новая статья и машинный слой из одного состояния","неизменяемый снимок и журнал изменения"]},{"anchor":"cost-shifts","heading":"Стоимость не исчезает, а меняет место","paragraphs":["Полная стоимость включает время человека, машинные операции и управление доступом, безопасностью, качеством и ошибками автоматизации.","Дополнительная работа оправдана, если сохраненный путь позволяет следующему исследователю не повторять уже выполненные шаги. Если структура не помогает найти, понять и применить результат, она становится бюрократией независимо от автоматизации."],"items":[]},{"anchor":"now-and-later","heading":"Что определяем сейчас, а что оставляем на потом","paragraphs":["Сейчас определяются устойчивые адреса, человекочитаемая структура, машинный JSON того же снимка, журнал изменений, открытые вопросы, участие и минимальное хранение статьи, ревизий и вкладов.","Следующим этапом станет первый закрытый вариант платформы Evolving Knowledge. Он сможет хранить полное досье и траектории, искать сходные случаи и подключаться к статье, не меняя ее публичный контракт."],"items":[]}],"applicability":["Длительные исследования, в которых выводы меняются после новых источников и проверок.","Совместная работа людей и ИИ через общее версионируемое хранилище.","Публикации, которым нужны точные версии для цитирования и машинного чтения."],"limitations":["Согласованность человекочитаемого и машинного слоев еще не проверена независимым экспериментом.","Полная стоимость сопровождения трех режимов не измерена.","Полномочия и граница доступа ИИ-архивариуса не определены.","Эффект повторного использования знания вместо старта с нуля не измерен.","Модель данных будущей платформы не утверждена; публикация статьи не означает запуск платформы."],"publicSources":[{"label":"RDF 1.1 Concepts and Abstract Syntax","url":"https://www.w3.org/TR/rdf11-concepts/"},{"label":"PROV-O: The PROV Ontology","url":"https://www.w3.org/TR/prov-o/"},{"label":"RO-Crate Metadata Specification","url":"https://www.researchobject.org/ro-crate/specification.html"},{"label":"Dung: On the acceptability of arguments","url":"https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/000437029400041X"}],"changes":[{"summary":"Добавлены ключевые понятия в начале статьи и ссылки на общий глоссарий.","reason":"Единые определения помогают читать связанные исследования; основные аргументы статьи сохранены."}],"openQuestions":[{"questionId":"RAP022-OQ-005","anchor":"archivist-permissions","text":"Какие действия ИИ-архивариус может выполнять автоматически, а какие только предлагать куратору?"},{"questionId":"RAP022-OQ-006","anchor":"reuse-benefit","text":"Как измерить пользу от повторного использования знания с учетом качества и различий контекста?"},{"questionId":"RAP022-OQ-007","anchor":"dual-view-consistency","text":"Как автоматически блокировать выпуск при расхождении текста и машинного представления?"}],"relations":[{"relationType":"informs","targetId":"RAP-022-PROTOCOL-001"},{"relationType":"precedes","targetId":"EVOLVING-KNOWLEDGE-CLOSED-PILOT"},{"relationType":"derivedFrom","targetId":"RAP-022-ARTICLE-001-SNAPSHOT-005"}],"contributionPolicy":{"channel":"mailto","href":"mailto:info@udtx.vc?subject=%D0%92%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%20%D0%B2%20%D0%B6%D0%B8%D0%B2%D1%83%D1%8E%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8E%20RAP-022&body=%D0%92%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%B8%D1%8F%3A%201.2%0A%D0%A0%D0%B5%D0%B2%D0%B8%D0%B7%D0%B8%D1%8F%3A%20RAP-022-ARTICLE-001-GLOSSARY-002%0A%D0%A0%D0%B0%D0%B7%D0%B4%D0%B5%D0%BB%20%D0%B8%D0%BB%D0%B8%20%D0%B2%D0%BE%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%3A%0A%D0%A2%D0%B8%D0%BF%20%D0%B2%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%B0%3A%20%D0%B2%D0%BE%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%20%2F%20%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%87%D0%BD%D0%B8%D0%BA%20%2F%20%D0%B2%D0%BE%D0%B7%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%2F%20%D0%B8%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%0A%D0%A1%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D1%80%D0%B6%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%3A%0A%0A%D0%9D%D0%B5%20%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D1%8B%D0%B2%D0%B0%D0%B9%D1%82%D0%B5%20%D0%B7%D0%B0%D0%BA%D1%80%D1%8B%D1%82%D1%8B%D0%B5%20%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8B%20%D0%B8%D0%BB%D0%B8%20%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%BE%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5%20%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5.","statusOnReceipt":"candidate","acceptedKinds":["question","source","objection","correction","branch"]},"checksum":"c9fff4c733afc91734f6c49add2f7a393f928d84984e54ef2a62c49f4cc7d126","candidateHash":"2bf1464ba114a6f19f5a257d390ebb4449df0339f237f3931da067aee170e528","attribution":{"author":"Азат Гайнутдинов","preparation":"UDTX"},"release":{"approvalRef":"UDTX-GLOSSARY-APPROVAL-001","buildId":"RAP-022-ARTICLE-001:1.2:20260909140808","blockAnchor":null}}