# Использование Gemini в проекте SmartRep

Этот файл содержит контекст и инструкции для ИИ-агента (Gemini), работающего с данным репозиторием (базой знаний в Obsidian).

## 1. Контекст проекта
Проект **SmartRep** нацелен на подготовку заявки (v2) в Российский Научный Фонд (РНФ). Тема: оценка техники выполнения физических упражнений с помощью компьютерного зрения на edge-устройствах. Первая версия заявки была отклонена; сейчас идет переработка научной новизны и обзора литературы согласно плану в `SmartRep/diff_план_v2.md`.

Выбранный фокус для заявки: **Комбинация Self-Supervised Action Quality Assessment (AQA) на edge + Few-Shot Adaptation к новым упражнениям**.

## 2. Основные задачи для Gemini
Gemini выступает в роли интеллектуального ассистента для R&D (научного исследования) и написания грантовой заявки. Возможные задачи:

### Систематический анализ литературы (SOTA)
- Чтение, перевод и структурирование научных статей (PDF) из папки `SmartRep/1_lit_research/`.
- Заполнение шаблонов анализа из `SmartRep/0_prompts/`.
- Обновление сводной таблицы SOTA по pose estimation на edge (добавление метрик: mAP на COCO, latency, GFLOPs, robustness, few-shot возможности).
- Формулирование *gap statement* (научных пробелов).

### Работа над текстом заявки (на основе `diff_план_v2.md`)
- Переписывание раздела 4.5 ("Современное состояние"), интеграция новых ссылок (2024-2026 годы: CVPR/ICCV/ECCV/WACV).
- Формулирование конкретной научной гипотезы (раздел 4.1) и методологических вкладов (раздел 4.4).
- Обоснование использования нечёткой логики (Fuzzy Logic, TSK-ANFIS) в сравнении с альтернативами (Concept Bottleneck Models, Attention-based interpretability).

### Планирование валидации
- Формализация плана валидации (MoCap ground truth, метрики: Bland-Altman plot, ICC, Cohen's κ).
- Проектирование few-shot протокола обучения (например, синтез ошибочных поз из эталонных с использованием контролируемых возмущений).

## 3. Правила работы
- **Стиль:** Сохраняйте строгий академический стиль при написании текстов для заявки.
- **Точность:** Используйте количественные метрики везде, где это возможно (GFLOPs, PCK, latency в миллисекундах, F1-score).
- **Следование плану:** Строго опирайтесь на `SmartRep/diff_план_v2.md`, чтобы не повторять ошибок первой заявки и следовать рекомендациям экспертов Э2 и Э3.
- **Обновление БД:** Результаты глубокого синтеза и анализа сохраняйте в соответствующие `.md` файлы в папке `SmartRep/1_lit_research/`. При создании заметок используйте формат `[год]_[первый_автор]_[короткое_название].md`.
