grant_kachalka_Egor/GEMINI.md

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.