ADI → Evidence → DDR · интерактивный разбор
Trust Calculus в 3D
Каждое доказательство, на котором держится решение, - это вектор в трёх независимых осях:
F (Formality), G (Granularity),
R (Reliability).
Чтобы выбрать гипотезу после ADI-разбора, мы не считаем среднее по этим осям. Доверие
ограничено самым слабым звеном - trust = min(F, G, R).
Это правило WLNK.
Три оси, по которым оценивается каждое утверждение
Шкала 0-9 для каждой оси, оси независимы. Одно доказательство может быть строгим, но из ненадёжного источника - слабое звено решит за всё.
F · Formality · строгость
Насколько точно сформулировано. Можно ли проверить или опровергнуть утверждение?
3-5 claim с условиями
6-8 «при X p99 < Y ms»
9 формальная спецификация
G · Granularity · конкретика
Насколько детально описано: числа, условия, окружение, повторы.
3-5 «на 15% быстрее»
6-8 «p99 = 47 ms на 10k RPS»
9 воспроизводимый сетап
R · Reliability · источник
Откуда пришло утверждение. Можно ли доверять источнику в этом контексте?
3-5 whitepaper вендора, блог
6-7 внутренний бенчмарк
8-9 production-замер, peer-review
Контекст · ADI-разбор «/search медленный»
p95 на эндпоинте /search вырос до 184 ms при 50k документов. Цель - вернуть p95 ниже 120 ms
без смены поисковой архитектуры. Перед тем как менять код, ADI-разбор зафиксировал три разные гипотезы.
Прогноз: EXPLAIN ANALYZE показывает >50 ms на индексном поиске.
Прогноз: flamegraph показывает >60% времени в rerankCandidates.
Прогноз: candidateLimit 1000→200 снизит p95 минимум на 25%.
Доказательства в F/G/R-пространстве
Каждая точка - отдельное доказательство. Цвет указывает гипотезу, которую evidence адресует.
Прозрачная плоскость показывает порог F + G + R = 12 - всё, что лежит «под» ней, считается слабым evidence.
Сцена крутится мышью; при наведении видна полная карточка с WLNK и вердиктом.
Семь evidence · что показывает Trust Calculus
Колонка WLNK = min(F, G, R). Это не сумма и не среднее - это самое слабое звено вектора.
Сравните с тем, как обманывает «средний балл», когда одна ось критически проседает.
| ID | Гипотеза | Источник | F | G | R | Avg | WLNK | Вердикт |
|---|
Среднее обманывает · WLNK против Average
Возьмите E5 (whitepaper вендора): F=7, G=8, R=3. Среднее = 6 - выглядит твёрдо. Но R=3 - это маркетинговая бумага, источник продаёт продукт. Для production-решения слабое R не компенсируется красивой формулировкой. WLNK = 3 честно показывает: использовать как опору для решения нельзя.
Кто победил по ADI · выбор гипотезы
Применяем Trust Calculus к семи evidence. Победитель - гипотеза с самым сильным supporting доказательством
по правилу WLNK. Среднее проигнорировано - считаем только min(F, G, R).
H3 · уменьшение candidateLimit
Лучшее supporting evidence - E6 (внутренний бенчмарк): F=7, G=9, R=7, WLNK=7. H1 опровергнута собственным замером E2 (EXPLAIN ANALYZE показал 18-24 ms, это weakens гипотезу). H2 имеет WLNK=7 от flamegraph, но G=8 против G=9 у H3. DDR пишется по H3 с условиями пересмотра - decay-триггеры показаны в конвейере ниже.
H3 · activatedЦикл целиком · ADI → Evidence → Trust Calculus → DDR
Trust Calculus - это инспекция между сбором фактов и фиксацией решения. Не пропустите decay-триггеры в DDR - без них решение становится памятником.