diagnose

/diagnose — диагностика ступени мастерства

⚡ Алгоритм, не свободный разговор. Шаги 1-5 последовательно. Ждать ответа после каждого вопроса. Без преждевременных выводов.

Алгоритм CAT (FORM.089 §6.1 v5.0): 5 якорных вопросов + до 1 drill-down, старт со ступени 3. WP-370: cp.iwe → информационный (не блокирует ступень), cp.skl выводится из cp.rhy.

When to use

Диагностика ступени мастерства (Диагност R28, FORM.089 §6.1 v5.0) прямо в VS Code / claude.ai. До 6 вопросов, ~3 минуты. Запускай когда: пилот говорит «пройди диагностику», «какая моя ступень», «/diagnose» — или ПРОАКТИВНО когда видишь пустой cp_profile.

Контракт скилла

• Вход: пилот вызвал /diagnose, или Claude видит пустой cp_profile.
• Выход: cp-профиль в чате + сохранение (путь зависит от интерфейса — см. Шаг 5).
• Время: ≤3 мин (5-6 вопросов).
• Не делает: не даёт рекомендации по развитию (это Навигатор R27), не строит персональное руководство.

Определить интерфейс (ПЕРВЫМ действием)

Браузер (claude.ai): инструмент Bash недоступен → сохранение через learning_ctx_record_cp_assessment (канонический журнал). VS Code / локальный: Bash доступен → сохранение в Neon через psycopg2 (+ локальный fallback).

Проверка: попробовать Bash. Если недоступен — работаем в браузерном режиме.

Algorithm

Шаг 0. Проверить существующий профиль

Браузерный режим

Вызвать mcp__claude_ai_IWE__learning_ctx_get_onboarding_state (читает из того же канона learning.cp_assessments, куда пишет Шаг 5).

• has_diagnosis: true → показать текущий cp_stage, предложить пройти заново (кнопка «Повторить»). Инструмент не отдаёт assessed_at — точный 7-дневный кулдаун (как в VS Code режиме) здесь не проверить; решение «повторять или нет» оставить пилоту.
• --check → показать и завершить.
• has_diagnosis: false → продолжить с Шага 1.

VS Code режим

source ~/.config/aist/env
python3 -c "
import os, json
try:
    import psycopg2
    conn = psycopg2.connect(os.environ['NEON_LEARNING_URL'])
    cur = conn.cursor()
    cur.execute('''SELECT stage, bottleneck_slot, recommended_stream, assessed_at, valid_until
                   FROM learning.cp_assessments
                   WHERE account_id = %s::uuid
                   ORDER BY assessed_at DESC LIMIT 1''',
                (os.environ['DT_USER_ID'],))
    row = cur.fetchone()
    conn.close()
    if row:
        stage, bottleneck, stream, assessed_at, valid_until = row
        print(json.dumps({'stage': stage, 'bottleneck': bottleneck, 'stream': stream,
                          'assessed_at': str(assessed_at)[:10], 'valid_until': str(valid_until)[:10]}))
    else:
        print('null')
except Exception as e:
    print(f'error: {e}')
"