Личная ценность → цифровая форма → исследование → языковая адаптация
Filigran: как личная ежедневная практика стала цифровым продуктом
Filigran — не столько история о рунах, сколько история о том, как личная ценность стала цифровым продуктом и как по мере его развития менялась роль ИИ при сохранении человеческого критерия.
- 01Личная практика
ценность сначала проверена на себе
- 02Для других
появляется общая цифровая форма
- 03Продукт
интерфейс, визуальный язык, ежедневный цикл
- 04Исследование
ИИ расширяет доступный корпус источников
- 05Два языка
переносится не текст, а смысл различения
- Тип
- Собственный цифровой продукт
- Роль
- Концепция · исследование · product direction · AI-assisted implementation
- Статус
- Бесплатный слой live · платный слой развивается
- Live evidence
- filigran.app ↗filigrana.it ↗
Публичный бесплатный экран «Сегодня». Реальный интерфейс Filigran на дату съёмки — visual evidence существующего продукта, а не mockup.

Сначала это было только для себя.
Filigran не начинался как идея приложения и тем более не начинался с вопроса, как использовать искусственный интеллект.
В трудный для меня период я стала каждый день обращаться к рунам. Это была личная практика, без продукта, аудитории и намерения что-либо автоматизировать. Мне был нужен способ на некоторое время выйти из привычного хода мыслей и посмотреть на проживаемый день немного со стороны.
Постепенно я заметила, что самое ценное для меня происходит совсем не там, где обычно ищут смысл в подобных практиках. Не в попытке узнать, что произойдёт завтра, и не в получении готового ответа.
Ценность была в другом: появлялся вопрос, который сама я в этот момент могла бы не поставить. Знакомая ситуация оказывалась помещена в другую рамку, и становилось видно то, что в обычном движении дня оставалось за пределами внимания. Иногда менялся не сам факт происходящего, а способ его увидеть.
Позже эта идея стала одним из оснований Filigran. Во внутреннем описании проекта она сформулирована достаточно определённо: это не предсказание и не оракул. Вопрос скорее в том, что уже присутствует в моей жизни, но пока не стало различимым. Смысл возникает не потому, что знак сообщает человеку истину о будущем, а потому, что человек прикладывает предложенный образ к собственной жизни и смотрит, что тот позволяет заметить.
Не ответ, а другой вопрос к своему дню
Это различение постепенно изменило для меня сам предмет работы.
Если ценность находится в предсказании, продукт должен каким-то образом убедить человека, что выпавший знак знает о нём или его будущем нечто особенное. Мне такая конструкция была не нужна.
Если же ценность находится в философском вопросе, устройство становится другим. Образ здесь не заменяет собственное суждение человека. Он создаёт непривычную точку зрения, с которой можно снова посмотреть на то, что уже происходит.
Поэтому для меня оказалась важна именно ежедневность.
Один день даёт один вопрос. На следующий появляется другой. Постепенно значение приобретает уже не только содержание сегодняшнего разбора, но и накопление: к каким темам человек возвращается, какие слова повторяет, какие напряжения замечает снова.
В самом продукте позднее появились две временные оси: сегодняшний день и более длинный «узор» собственных записей. Во внутренней логике проекта это различие между тем, как форма конкретного дня встречается с жизнью человека, и тем, что становится заметно только на протяжении времени.
Поэтому я скорее воспринимаю Filigran как ежедневную философскую практику. Она не обязана сообщать человеку, кто он и как ему следует поступить. Её задача — создать достаточно содержательный вопрос, чтобы человек мог увидеть собственную ситуацию ещё с одной стороны.
Когда личную практику захотелось передать другим
Следующий поворот произошёл не тогда, когда появилась технология. Сначала мне просто захотелось дать эту форму другим людям.
И здесь проявилась разница между личной практикой и продуктом.
Когда я делаю что-то для себя, множество критериев может оставаться неявным. Я понимаю, почему один вопрос кажется мне сильным, а другой — пустым. Чувствую, когда метафора действительно открывает другую сторону ситуации, а когда лишь красиво повторяет уже известную мысль.
Если эта форма должна работать для другого человека каждый день, этого недостаточно. Приходится различать то, что должно повторяться.
Так постепенно сформировалась структура ежедневного чтения: общий материал дня, несколько разных перспектив, синтез, вопросы для размышления, дополнительные уровни углубления. В цифровой версии эти части уже существуют как отдельные элементы ежедневного материала, а не как один длинный неструктурированный текст.
Появилась и другая важная граница. Общий разбор не должен притворяться личным знанием о незнакомом человеке. Поэтому в архитектуре публичный материал дня и личный слой разведены. Когда человек сам приносит свой текст или ситуацию в раздел «Мой день», начинается уже другой тип взаимодействия.
То есть цифровизация для меня была не переносом существовавшего текста на экран. Пришлось заново решить, что является общей формой, где начинается личный контекст, какие элементы должны возникать каждый день и чего система не имеет права утверждать за человека.
Как у смысла появился визуальный язык
Следующим слоем стали метафорические карты.
Мне хотелось, чтобы мысль существовала не только как длинное объяснение. У одной темы могут быть разные смысловые грани, и каждой из них можно попытаться найти собственную визуальную форму.
Поэтому карточка в проекте строится не просто вокруг одного символа. Внутри системы сохраняются конкретная смысловая грань, ключевая фраза и визуальная идея. Новая формулировка сама по себе ещё не означает новую карточку: важно, чтобы действительно появилось другое различение.
Постепенно сформировался и собственный визуальный язык Filigran: тёмные и светлые пространства, приглушённое золото, пергаментные поверхности, живописные карты, чередование чтения и визуального погружения. В проектной документации дизайн рассматривается именно как часть опыта взаимодействия с материалом, а не как декоративная оболочка поверх него.
Сам интерфейс тоже создавался в работе с искусственным интеллектом.
Я собирала этот контур в VS Code и управляла им не через ручное написание каждого визуального элемента. Моей работой было определить направление, увидеть, когда результат с ним расходится, выбрать удачные решения и решить, что ещё нужно изменить.
Claude помогал мне формировать промпты и точнее описывать направление дизайна. Codex реализовывал решения и дорабатывал их в коде. Затем я смотрела на результат, отбрасывала то, что не соответствовало замыслу, уточняла задачу и запускала следующий цикл.
Для меня здесь важно не утверждение «ИИ сделал дизайн». Искусственный интеллект не знал заранее, каким должен стать Filigran, и не решал, когда визуальная система уже стала цельной.
Практическая ценность была в другом: я могла управлять AI-assisted контуром производства, соединяя несколько инструментов и последовательно доводя их результат до визуальной формы, которая соответствовала моему представлению о продукте.
Та же граница действует при создании самих метафорических карт. ИИ позволяет значительно быстрее получать визуальные варианты, но решение о том, что именно должно быть выражено изображением, остаётся авторским.
В текущем производственном процессе смысловые формулировки существуют отдельно от изображения, а системе генерации передаётся уже сформулированная визуальная задача. Это разделение пришлось закрепить специально после того, как стало ясно, что поручать генератору одновременно и изображение, и авторский смысл — неверное распределение ролей.
И результат не принимается только потому, что картинка получилась красивой. В рабочем процессе отдельные изображения возвращаются на доработку или перерисовку, если визуально они существуют, но нужная идея в них не читается.
Публичная «Колода»: реальный пользовательский слой, где метафорические карты уже работают как часть продукта.

Потом пришлось вернуться к самим источникам
У проекта был ещё один этап, которого в первоначальном замысле не существовало.
Чем больше становилось ежедневных материалов, смысловых граней и карт, тем заметнее был другой вопрос: а на чём вообще основаны те трактовки, с которыми мы работаем?
Большая часть современных представлений о рунах существует как длинная цепочка пересказов. Одни и те же значения повторяются из книги в книгу и постепенно начинают выглядеть как древняя традиция просто потому, что их много раз повторили.
Мне захотелось проверить этот слой глубже.
И вот здесь ИИ стал для меня уже не инструментом создания продукта, а инструментом исследования.
Он позволил работать с таким объёмом материала, который вручную потребовал бы совершенно другого количества времени: проходить большие книги и научные работы, сравнивать разные издания, возвращаться к оригинальным текстам, искать повторяющиеся слова и конструкции, сопоставлять переводы и видеть, где современная трактовка говорит больше, чем источник, на который она ссылается.
Сам рабочий корпус проекта уже включает оригинальные и переводные исторические тексты, научные монографии, диссертации, исследования рунических поэм, филологические работы и отдельные крупные исследовательские массивы.
Но возможность прочитать и сравнить больше не означает, что окончательный вывод можно передать модели.
Наоборот, по мере углубления исследования пришлось всё точнее разделять три слоя: что действительно сказано в источнике, что является выводом исследователя и что уже является нашей собственной интерпретацией.
В рабочих материалах это различение стало явным. Для некоторых выводов отдельно фиксируется даже качество доступа: что было прочитано непосредственно по оригиналу или изданию, а что удалось проверить только через посредника.
Затем материал проходит повторные проверки.
В глубоких разборах такие дополнительные проходы регулярно выявляют места, где формулировку нужно уточнить: отделить собственную интерпретацию от источника, сузить слишком сильное утверждение или убрать деталь, которой в исходном тексте не было.
Иногда такая проверка заставляет менять уже созданный продукт.
Уже случалось, что более глубокая работа с источниками снимала раннюю трактовку, на которой успели появиться несколько карточек. Их приходилось отзывать и перестраивать смысловой слой. Для меня это важнее, чем сохранять материал только потому, что он уже создан и на него потрачено время. Рабочий регламент проекта прямо предусматривает такой пересмотр: результат модели считается кандидатом, а не источником истины.
В этом смысле ИИ неожиданно дал проекту не только скорость.
Он позволил сделать исследование более требовательным: брать больший корпус, чаще проверять собственные предположения, возвращаться назад и менять уже сделанное, если основания оказались слабее, чем казалось.
Поэтому Filigran не строится на предположении, что «ИИ знает правильный ответ». Скорее наоборот: чем больше материала он позволяет обработать, тем важнее становится различать, что мы действительно нашли, а что сами увидели в найденном.
что действительно сказано и к чему есть доступ
как материал интерпретируется в научной работе
где начинается наша интерпретация и авторский выбор
Что уже работает сейчас
Сегодня Filigran уже существует как публичный цифровой продукт.
Русскую версию можно открыть напрямую:
Сейчас полностью доступен бесплатный слой. Каждый день в нём появляется новый расклад и новый материал дня. Параллельно ежедневно создаются новые метафорические карты и развивается сама смысловая библиотека.
Для кейса Criterio Digitale эта ссылка важна именно как проверяемое доказательство: речь идёт не о концепции, прототипе или описании будущего продукта, а о публичной системе, которую уже можно открыть и использовать.
Платная часть тоже существует как развивающийся продуктовый слой, но я сознательно не открываю её полностью, пока не закончу дополнительную работу над тем, что именно система имеет право говорить человеку.
Для меня недостаточно, чтобы персонализированный ответ был технически возможен или звучал убедительно.
Я не хочу выпускать функцию, которая где-то незаметно начинает говорить человеку, как ему следует жить. Не хочу, чтобы интерпретация звучала как истина там, где перед нами только один из возможных способов посмотреть на ситуацию. Не хочу, чтобы уверенный язык ИИ создавал больший уровень определённости, чем есть на самом деле.
Поэтому сейчас я дорабатываю именно эти границы: язык, степень уверенности, устройство вопросов, различие между наблюдением и советом, пространство для собственного решения человека.
Платный слой продолжает дорабатываться и остаётся частью развивающейся системы. Для меня важнее открыть его тогда, когда его устройство будет последовательно соответствовать самой идее проекта, а не только потому, что функциональность уже технически работает.
Почему итальянская версия — не просто перевод
У Filigran есть и отдельная итальянская версия:
Она уже существует, но пока тоже продолжает дорабатываться.
Здесь задача оказалась значительно сложнее, потому что исходная содержательная работа велась мной по-русски. Русский — язык, на котором сначала появляются смысловые различения, вопросы и формулировки.
Перевести такой материал на итальянский — недостаточно.
Первую версию текста я действительно могу получать с помощью ИИ, но после этого начинается другой процесс. Нужно проверить не только значение слов, но и то, как сама мысль существует на итальянском: не стала ли формулировка слишком категоричной, не приобрела ли нежелательный оттенок, естественно ли звучит сочетание, понятно ли оно человеку, который не знает русского исходника.
Поэтому для итальянской версии формируется более длинный рабочий контур.
В нём участвуют разные ИИ-роли: перевод, редакторские проверки, смысловая сверка, поиск языковых расхождений. Отдельно нужна проверка того, как конкретные формулировки и словообразования действительно воспринимаются на итальянском языке.
Это уже не задача одного переводчика — человеческого или искусственного.
Фактически приходится переносить между языками не предложение, а способ провести различение.
Поэтому итальянская версия развивается вслед за русской. Сначала я довожу до устойчивого состояния исходную смысловую систему, затем настраиваю более сложный процесс её переноса на итальянский.
Архитектурно обе языковые версии уже связаны одной продуктовой системой, но приложение намеренно не показывает неподготовленный русский материал в итальянском интерфейсе только ради полноты. Если содержательный слой для итальянской версии ещё не готов, лучше его временно не показывать, чем подменять качественную адаптацию механическим переводом.
Для меня это тоже оказалось частью проекта: многоязычность — не кнопка «перевести», а ещё один пример того, почему цифровому продукту приходится различать текст и смысл текста.
Итальянская сборка Filigrana на дату съёмки: тот же продуктовый контур, отдельный язык и подготовленный для него содержательный слой.

Что в этой истории сделал ИИ — и что осталось моей работой
Если посмотреть на Filigran уже после всех этих этапов, искусственный интеллект встречается почти везде.
Он помогает превращать замысел в работающий цифровой продукт. Помогает строить интерфейс. Создаёт визуальные варианты. Участвует в ежедневном производственном цикле. Позволяет проходить большие корпуса источников, сравнивать тексты и быстрее находить расхождения. Помогает переводить и редактировать материалы для другого языка.
Но это не история о продукте, который «сделал ИИ».
На каждом этапе мне приходилось сначала определять критерий.
Какой вопрос достаточно содержателен, чтобы его оставить? Какая метафора действительно открывает другую сторону смысла? Как должен выглядеть продукт? Что в сгенерированной картинке не работает, даже если она визуально хороша? Где научный источник действительно подтверждает вывод, а где мы уже сделали следующий шаг сами? Как далеко персонализированный ответ может зайти, не начиная решать за человека? Как должна звучать русская мысль по-итальянски, чтобы остаться той же мыслью?
ИИ значительно расширил объём работы, который я могу сделать.
Но именно поэтому моей работой всё больше становилось не выполнение каждой операции вручную, а удержание критерия между множеством машинных результатов.
В этом для меня и находится Filigran как кейс.
Личная ежедневная практика сначала помогала мне иначе видеть собственный день. Потом я поняла, что её ценность не в ответе, а в вопросе. После этого появилась задача дать эту форму другим людям. Из неё вырос цифровой продукт, собственный визуальный язык и ежедневный рабочий цикл. А затем тот же ИИ, который помогал всё это создавать, позволил вернуться к содержательному основанию проекта и исследовать его гораздо глубже.
Технология несколько раз меняла роль.
Сначала она помогла воплотить практику. Затем стала средой производства. Потом — способом масштабировать исследовательскую работу.
Но граница оставалась одной и той же: искусственный интеллект может предложить больше вариантов, быстрее воплотить решение и обработать намного больше материала.
Он не освобождает меня от вопроса, что из всего этого должно стать частью продукта и почему.
Evidence / practice