Справочник/Agent Knowledge

Insights (Reflector): еженедельный дайджест паттернов

Раздел /manage/ak/reflections показывает insights — это второй порядок знаний над обычными чанками. Их генерирует Celery-задача Reflector, которая раз в неделю по каждому магазину читает накопленные факты и через Gemini ищет паттерны.

Что такое insight

Reflector не пишет ещё один факт. Он смотрит на 20–100 свежих фактов магазина и спрашивает Gemini: «какие 3 закономерности здесь видит аналитик, но не увидеть в одном факте отдельно?»

Хорошие примеры insights:

Концентрация выручки Основной канал — Электроника (60% GMV), но маржа там самая низкая → стратегический риск концентрации.

Возвраты растут Returns rate в Y вырос с 3% до 8% за 3 недели → возможны проблемы с качеством поставщика B.

Несогласованное ценообразование SKU 123 и 456 в той же категории отличаются на ±25% — возможность консолидации.

НЕ insight (то, что Reflector отфильтровывает):

  • ❌ Перепев отдельного факта без обобщения
  • ❌ Общие банальности («конкуренция растёт»)
  • ❌ Числа без бизнес-контекста

Что показывает страница

Группировка по неделям — сверху самая свежая неделя. На каждой неделе — карточки insights, отсортированные по дате (новые выше).

Цветовая разметка по actionability (Gemini сам решает):

  • Красный — высокая срочность («returns spike», «margin collapse»)
  • Жёлтый — средняя
  • Серый — низкая (длительные тренды, без острой нужды действовать)
  • Без метки — старые reflections до того, как метка появилась

Footer карточки показывает:

  • Дату создания
  • Tier (draft = свежий, confirmed = вылежался)
  • Shop UUID (если magazine-scoped)
  • Кнопку «Источники» — раскрывает factual chunks, на основе которых Gemini сделал вывод

Фильтры

  • Период — 7/14/30/60/90 дней. Дефолт 30 — хватает увидеть последние 4 еженедельных запуска.
  • Приоритет — multi-select; кликайте чтобы включить/выключить уровень
  • Магазин — UUID для focused-view одной торговой точки

Что с insight'ами делать

Insights — это не приказы, а сигналы. Типичный недельный ритуал:

  1. Открыть /manage/ak/reflections, фильтр «Высокая» приоритет, период 7д
  2. Прочитать каждую карточку
  3. На «Источники» раскрыть базовые факты — проверить, что Gemini не выдумал
  4. Что-то полезное → завести задачу в Asana / закинуть себе в TODO
  5. Что-то спорное → открыть карточку (/manage/ak/chunks/{id}), пометить tier=archived или edited

Почему insights могут отсутствовать

  • Тихий магазин. Меньше 20 фактов за выбранный период → Reflector пропускает.
  • Reflector ещё не пробежал. Запускается раз в неделю по cron'у (см. worker.py Celery Beat).
  • Слишком узкий фильтр. Снимите фильтр по приоритету или расширьте период.

Технические детали

  • Источник данных: ak_knowledge_chunks где kind=reflection
  • Reflector: backend/app/agent_knowledge/jobs/reflector.py
  • Prompt: REFLECTION_PROMPT в prompts.py
  • Lineage: meta.derived_from_chunk_ids → ak_chunk_lineage через конфликт-резолвер
  • Confidence: по умолчанию 0.6 (LLM saying-second-order-things — снижено намеренно)
  • Tier-промоушн: source=reflection требует min_age=14d + ручного approve через 30 дней; то есть свежие insight'ы естественно стоят в draft 2 недели

Что дальше

  • Чанки — увидеть факты, на которых построен insight
  • Lineage — графически проследить родословную
  • Coverage gaps — найти, чего Reflector НЕ может вывести (нет фактов)

Смотрите также

Перенос карточек из Ozon в Wildberries →Сверка товаров: единый каталог по штрихкоду →Ценообразование: подбор цен и отправка в Ozon →Свой склад: с чего начать →Документы склада →Связь склада и поставок на FBO →Расходы из отгрузок маркетплейсам →Связь склада и закупок →Закупки: что заказать, заявки, контейнеры →Заказы поставщикам →Прайс-листы поставщиков →Сопоставления SKU →Поставки от поставщиков →Поставки на склады Ozon →Создание поставки FBO →Кластеры Ozon →Остатки на складах Ozon →Упаковка FBO →Возвраты к выдаче →Отложенная бронь слотов FBO →Авито: подключение кабинета и Автозагрузка →MCP-коннектор — AI-сотрудник для вашего магазина →Контент-фабрика: с чего начать →Бренды →Каналы публикации →База знаний бренда →Мониторинг новостей →Темы и идеи →Очередь контента →Контент-календарь →История публикаций →Автопилот →Аналитика контента →Настройки контент-фабрики →Память агента: что это и зачем →Обучение: как скармливать тексты и файлы →Очередь review, findings, lineage →Уровни знаний: draft / confirmed / archived / static →Когда агент даёт неверный ответ →Industry review: кросс-арендные инсайты →