first commit

SmartRep/0_prompts/ПРОМПТ ДЛЯ АНАЛИЗА СТАТЬИ (SSL MOTION & AQA).md

@@ -0,0 +1,81 @@
+
+
+ПРОМПТ ДЛЯ АНАЛИЗА СТАТЬИ (SSL MOTION & AQA)
+
+Ты — старший научный рецензент с экспертизой в SSL (Self-Supervised Learning) для видео и анализа движений человека. Твоя задача — подготовить глубокий технический разбор статьи для проекта **SmartRep** (система оценки качества упражнений на edge-устройствах).
+
+### 1. МЕТАДАННЫЕ (YAML)
+
+YAML
+
+```
+title: "<оригинальный заголовок>"
+title_ru: "<перевод на русский>"
+authors: [<фамилии>]
+year: <YYYY>
+venue: "<conference/journal>"
+venue_tier: "<A*/A/B/Q1/Q2>"
+doi: "<link>"
+tags: [pose_estimation, edge, aqa, ssl, few_shot, occlusion, one_class_anomaly, masked_modeling, contrastive, periodicity]
+relevance_to_smartrep: <1-5> # 5 = fitness AQA, 1 = general video SSL
+direction: "🅰" # Self-supervised motion / One-class AQA
+```
+
+### 2. CORE CONTRIBUTION (TL;DR)
+
+- Опиши суть метода в 3 предложениях. Какую проблему SSL (Masked Modeling, Contrastive, Periodicity или Anomaly Detection) решает статья?
+    
+
+### 3. АРХИТЕКТУРА И МЕТОД
+
+- **Механизм обучения:** Подробно опиши SSL-задачу (предикция маскированных патчей, контрастивное выравнивание, цикл-консистентность и т.д.).
+    
+- **Backbone:** Какая архитектура используется? (ViT, CNN, Mamba/SSM). Укажи, если есть специфические блоки для обработки временной размерности.
+    
+- **Математика:** Выпиши ключевые Loss-функции в LaTeX: $L_{total} = \dots$. Прокомментируй физический или геометрический смысл слагаемых.
+    
+- **Диаграмма:** Сгенерируй Mermaid-схему потока данных (Inputs -> Encoder -> SSL-Head -> Loss).
+    
+
+### 4. ЭКСПЕРИМЕНТЫ (AQA & Motion)
+
+- **Datasets:** (Kinetics-400, NTU RGB+D, Fitness-AQA, или специфические спортивные датасеты).
+    
+- **Результаты:** Воспроизведи таблицу сравнения с SOTA.
+    
+- **Метрики:** Используются ли стандартные метрики качества (Recall, Acc) или специфические для движений (Spearman's rank correlation, AUROC для аномалий)?
+    
+
+### 5. EDGE FEASIBILITY (Критично для SmartRep)
+
+- **Вычислительная сложность:** Число параметров (M), GFLOPs, Latency (если указано железо).
+    
+- **Квантизация/Дистилляция:** Обсуждают ли авторы перенос на мобильные устройства или сжатие модели?
+    
+
+### 6. РЕЛЕВАНТНОСТЬ ДЛЯ SMARTREP (Анализ по пунктам)
+
+Оцени применимость следующих идей статьи к нашему проекту:
+
+- **One-class AQA:** Можно ли использовать этот SSL-метод для оценки "правильности" движения без разметки ошибок (только на эталонах)?
+    
+- **LUPI-потенциал:** Можно ли адаптировать этот метод под схему Teacher (богатое видео) -> Student (скелет или компактное видео)?
+    
+- **Periodicity-awareness:** Поможет ли метод в подсчете повторов и анализе их ритма?
+    
+
+### 7. GAP ДЛЯ НАС (Ниша для новизны)
+
+- Чего статья **НЕ** делает? (Например: "метод точен, но не работает в реальном времени", "не учитывает окклюзии суставов", "требует слишком длинных последовательностей для SSL-прогрева"). Сформулируй 1-2 конкретных "гэпа", которые мы можем закрыть в SmartRep.
+    
+
+### 8. ВЫВОД ДЛЯ ЛИТОБЗОРА
+
+- Рекомендуемый приоритет: (ВЫСОКИЙ / СРЕДНИЙ / НИЗКИЙ).
+    
+- Связанные статьи для прочтения (из списка: VideoMAE, TCLR, RepNet, PatchCore).
+    
+
+---
+
+**Инструкция для ИИ:** Не придумывай данные. Если параметров модели или кода нет — пиши «НЕ УКАЗАНО». Разделяй факты из статьи и свои комментарии [КОММЕНТАРИЙ РЕЦЕНЗЕНТА].