Finalize Efremova media-skill practice journal

media-skill/efremova_anastasia.md

@@ -1,185 +1,222 @@
-# Черновик журнала практики — Ефремова Анастасия Михайловна
+# Журнал практики
 
-## Данные обучающейся
+ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ  
+«МОСКОВСКИЙ АВИАЦИОННЫЙ ИНСТИТУТ  
+(национальный исследовательский университет)»
 
-ФИО: Ефремова Анастасия Михайловна
+Институт № 8 «Компьютерные науки и прикладная математика»
+
+Кафедра ЦОП ВО «ТОП-ИТ»
 
 Учебная группа: М8О-105БВ-25
 
-Направление подготовки: 02.03.02 Фундаментальная информатика и информационные технологии
+ФИО обучающейся: Ефремова Анастасия Михайловна
+
+Направление подготовки / специальность:  
+02.03.02 Фундаментальная информатика и информационные технологии
 
 Вид практики: ознакомительная
 
-Сроки практики: 09.02.2026 - 07.06.2026
+Оценка за практику: ____________________ Булакина М.Б.
 
-Место прохождения практики: ООО «ГРУППА КОМПАНИЙ "ИННОТЕХ"»
+Москва 2026
 
-Руководитель практики от МАИ: Булакина Мария Борисовна
+## 1. Место и сроки проведения практики
 
-Индивидуальное задание: разработка и сопровождение проекта `media-skill`, предназначенного для генерации и обработки медиа-контента с использованием инструментов искусственного интеллекта.
+Наименование организации: ООО «ГРУППА КОМПАНИЙ "ИННОТЕХ"»
 
-## 1. План выполнения индивидуального задания
+Сроки проведения практики:
 
-| № | Место проведения | Тема / этап | Период выполнения |
+Дата начала практики: 09.02.2026
+
+Дата окончания практики: 07.06.2026
+
+## 2. Инструктаж по технике безопасности
+
+Проведён инструктаж по технике безопасности.
+
+Подпись проводившего: __________________________
+
+Расшифровка подписи: Булакина М.Б.
+
+Дата проведения: 9 февраля 2026 г.
+
+## 3. Индивидуальное задание обучающейся
+
+Разработка и сопровождение проекта `media-skill`, предназначенного для генерации и обработки медиа-контента с использованием инструментов искусственного интеллекта.
+
+## 4. План выполнения индивидуального задания обучающейся
+
+| № п/п | Место проведения | Тема | Период выполнения |
 |---|---|---|---|
-| 1 | ООО «ГРУППА КОМПАНИЙ "ИННОТЕХ"» | Инструктаж по технике безопасности, знакомство с целями практики и структурой проекта | 09.02.2026 |
-| 2 | ООО «ГРУППА КОМПАНИЙ "ИННОТЕХ"» | Изучение репозитория `media-skill`, анализ структуры модулей и сценариев запуска | 10.02.2026 - 23.02.2026 |
-| 3 | ООО «ГРУППА КОМПАНИЙ "ИННОТЕХ"» | Анализ функциональности проекта: генерация изображений, мемов, видео, озвучки, удаление фона, анализ изображений | 24.02.2026 - 16.03.2026 |
-| 4 | ООО «ГРУППА КОМПАНИЙ "ИННОТЕХ"» | Работа с Git-репозиторием: проверка веток, синхронизация с удалённым репозиторием, разрешение конфликтов | 17.03.2026 - 06.04.2026 |
-| 5 | ООО «ГРУППА КОМПАНИЙ "ИННОТЕХ"» | Приведение проекта к аккуратному состоянию: очистка временных файлов, настройка `.gitignore`, удаление неактуальных веток | 07.04.2026 - 27.04.2026 |
-| 6 | ООО «ГРУППА КОМПАНИЙ "ИННОТЕХ"» | Изучение subagent-интеграции, файлов `SKILL.md`, `SUBAGENT.md`, `ACP.md` и сценариев локального запуска | 28.04.2026 - 18.05.2026 |
-| 7 | ООО «ГРУППА КОМПАНИЙ "ИННОТЕХ"» | Подготовка материалов отчёта, описание выполненных работ и полученных результатов | 19.05.2026 - 06.06.2026 |
-| 8 | ООО «ГРУППА КОМПАНИЙ "ИННОТЕХ"» | Оформление отчёта. Подведение итогов | 07.06.2026 |
+| 1 | ООО «ГРУППА КОМПАНИЙ "ИННОТЕХ"» | Инструктаж по технике безопасности. Знакомство с задачами лаборатории Lambda и направлением генерации медиа-контента. | 09.02.2026-09.02.2026 |
+| 2 | ООО «ГРУППА КОМПАНИЙ "ИННОТЕХ"» | Изучение общей структуры `media-skill` как навыка для работы с медиа, знакомство с описанием возможностей и организацией модулей. | 10.02.2026-19.03.2026 |
+| 3 | ООО «ГРУППА КОМПАНИЙ "ИННОТЕХ"» | Изучение базовых инструментов обработки медиа и подготовка основы для дальнейшей генерации коротких видео. | 20.03.2026-23.03.2026 |
+| 4 | ООО «ГРУППА КОМПАНИЙ "ИННОТЕХ"» | Разработка модуля генерации сценариев и идей для короткого контента: `story-gen`, трендовые промпты, preview-логика и шаблоны сюжетов. | 24.03.2026-02.04.2026 |
+| 5 | ООО «ГРУППА КОМПАНИЙ "ИННОТЕХ"» | Добавление функций генерации и редактирования изображений, удаления фона, стандартизации входных файлов и общей папки `assets`. | 01.04.2026-06.04.2026 |
+| 6 | ООО «ГРУППА КОМПАНИЙ "ИННОТЕХ"» | Разработка видео-пайплайнов: генерация сценариев, подготовка промптов, сборка логики роликов, поддержка TikTok/shorts-формата, сценарии для продуктовых и рекламных видео. | 03.04.2026-19.04.2026 |
+| 7 | ООО «ГРУППА КОМПАНИЙ "ИННОТЕХ"» | Разработка дополнительных медиа-возможностей: создание мемов, извлечение клипов из видео, анализ фото и лица, обработка нескольких изображений. | 19.04.2026-22.04.2026 |
+| 8 | ООО «ГРУППА КОМПАНИЙ "ИННОТЕХ"» | Улучшение качества генерации: тренд-коллектор, библиотека шаблонов, оценка качества, поддержка multi-photo-сценариев и уточнение пользовательских запросов. | 22.04.2026-28.04.2026 |
+| 9 | ООО «ГРУППА КОМПАНИЙ "ИННОТЕХ"» | Интеграция `media-skill` с общей агентной платформой: настройка рабочего окружения, subagent-описания, ACP-сервер, единый сценарий запуска. | 29.04.2026-18.05.2026 |
+| 10 | ООО «ГРУППА КОМПАНИЙ "ИННОТЕХ"» | Подготовка материалов отчёта, описание архитектуры проекта, основных модулей и результатов разработки. Оформление отчёта и подведение итогов. | 19.05.2026-07.06.2026 |
 
-## 2. Отзыв руководителя практики
+Утверждаю: __________________________ / Булакина М.Б. / 9 февраля 2026 г.  
+Подпись руководителя от МАИ, расшифровка подписи, дата утверждения
+
+Утверждаю: __________________________ / ____________________ / 9 февраля 2026 г.  
+Подпись руководителя от организации/предприятия, расшифровка подписи, дата утверждения
+
+Ознакомлена: __________________________ / Ефремова А.М. / 9 февраля 2026 г.  
+Подпись обучающейся, расшифровка подписи, дата ознакомления
+
+## 5. Отзыв руководителя практики от организации/предприятия
 
 Обучающаяся группы М8О-105БВ-25 Ефремова Анастасия Михайловна проходила практику в ООО «ГРУППА КОМПАНИЙ "ИННОТЕХ"».
 
-В ходе практики обучающаяся изучила структуру проекта `media-skill`, предназначенного для генерации и обработки медиа-контента. Были рассмотрены основные части проекта: сценарии генерации изображений и видео, модуль создания мемов, инструменты для работы с озвучкой, модуль удаления фона, анализ изображений, а также файлы, отвечающие за интеграцию проекта как локального subagent-инструмента.
+В ходе практики обучающаяся принимала участие в разработке и сопровождении проекта `media-skill`, предназначенного для генерации и обработки медиа-контента с использованием инструментов искусственного интеллекта. Проект развивался как набор возможностей для агентной платформы: генерация сценариев и промптов для видео, анализ трендов, подготовка короткого контента, генерация изображений, создание мемов, обработка клипов, удаление фона, анализ изображений и сборка мультимедийных пайплайнов.
 
-Практикантка выполнила работы по анализу состояния Git-репозитория, синхронизации локальной версии с удалённым репозиторием, разрешению конфликта при обновлении ветки `master`, очистке временных и сгенерированных файлов, настройке правил `.gitignore`, удалению неактуальных локальных и удалённых веток. По итогам работы основная ветка проекта была приведена к чистому и синхронизированному состоянию.
+В ходе выполнения индивидуального задания обучающаяся изучила предметную область генерации медиа-контента и приняла участие в развитии структуры навыка `media-skill`. Основное внимание было уделено генерации сценариев для видео, анализу трендов, подготовке промптов для короткого контента, подключению внешних API и развитию новых функций проекта. Также были проработаны отдельные возможности для генерации изображений и видео, создания коротких роликов, мемов, анализа фото и интеграции с общей агентной средой.
 
-За время прохождения практики обучающаяся показала навыки работы с системами контроля версий, умение анализировать структуру существующего программного проекта, аккуратно разрешать конфликты, поддерживать порядок в репозитории и документировать выполненные действия.
+За время прохождения практики обучающаяся показала хороший уровень практической подготовки. В работе были проявлены навыки анализа пользовательских сценариев, работы с модульной структурой программного проекта, подготовки промптов и сценариев для генерации медиа-контента, а также оформления результата в виде воспроизводимого навыка для дальнейшего использования.
 
 Материалы, изложенные в отчёте обучающейся, полностью соответствуют индивидуальному заданию, рекомендуемая оценка «отлично».
 
-## 3. Отчёт обучающейся по практике
+Подпись руководителя от организации/предприятия: __________________________
 
-### 3.1. Цель и задачи практики
+Расшифровка подписи: ____________________
 
-Целью практики являлось знакомство с реальным программным проектом, изучение его структуры, инструментов разработки и сопровождения, а также выполнение практических задач по приведению репозитория к рабочему и аккуратному состоянию.
+Дата: _____ __________ 2026 г.
+
+## 6. Отчёт обучающейся по практике
+
+### Цель и задачи практики
+
+Целью моей практики являлась разработка и сопровождение проекта `media-skill` — навыка для генерации и обработки медиа-контента с использованием инструментов искусственного интеллекта. Проект относится к направлению генерации медиа-контента в рамках лаборатории Lambda и может использоваться как часть общей агентной платформы, где отдельные навыки отвечают за специализированные пользовательские задачи.
 
 В рамках практики были поставлены следующие задачи:
 
-- изучить назначение проекта `media-skill`;
-- проанализировать структуру репозитория и основные модули;
-- разобраться с принципами запуска проекта и интеграции в виде локального subagent-инструмента;
-- проверить состояние веток и удалённого репозитория;
-- выполнить синхронизацию локальной и удалённой версий;
-- устранить временные и сгенерированные файлы, мешающие работе с репозиторием;
-- настроить правила игнорирования служебных файлов;
-- удалить неактуальные ветки после проверки их состояния;
-- подготовить материалы для отчёта.
+- изучить структуру проекта `media-skill` и определить свою область работы;
+- оформить описание возможностей навыка для пользователя и агентной платформы;
+- реализовать сценарии генерации идей, сюжетов и промптов для короткого видео и другого медиа-контента;
+- проработать анализ трендов и использование трендовых шаблонов при генерации сценариев;
+- подключить и использовать внешние API для получения данных, генерации контента и расширения возможностей проекта;
+- разрабатывать новые функции для разных пользовательских сценариев;
+- реализовать инструменты для генерации и редактирования изображений;
+- связать сценарии с видео-пайплайном и подготовкой коротких роликов;
+- реализовать генерацию мемов и сценарии для развлекательного контента;
+- добавить анализ изображений и фото;
+- проработать генерацию коротких видео, продуктовых роликов и мультимедийные пайплайны;
+- подготовить проект к использованию как воспроизводимый media-skill в общей системе навыков.
 
-### 3.2. Общая характеристика проекта
+### Общий контекст проекта
 
-Проект `media-skill` представляет собой набор инструментов для генерации и обработки медиа-контента. Он объединяет несколько направлений работы с изображениями, видео и аудио. В проекте присутствуют модули для генерации изображений, создания мемов, подготовки коротких видео, работы с озвучкой, удаления фона с изображений, анализа фото и обработки клипов.
+На первой установочной встрече лаборатории Lambda была обозначена общая цель: разработка платформы AI-агентов, доступной обычному пользователю через привычные интерфейсы. Одним из направлений работы стали навыки агента, то есть отдельные инструменты, которые расширяют возможности системы. В числе направлений были выделены генерация медиа-контента и генерация видео: создание картинок, роликов, вирусного контента, материалов для Instagram, YouTube, TikTok и других форматов.
 
-В корне проекта расположены основные управляющие файлы:
+В рамках этого направления я работала над проектом `media-skill`. Его задача — предоставить агенту набор функций для работы с медиа: от генерации идеи и сценария до подготовки материалов для короткого ролика или изображения. При этом проект не ограничивается одной моделью или одним типом контента: он объединяет несколько модулей, каждый из которых решает отдельную задачу.
 
-- `entry.py` - основной входной сценарий для запуска пользовательских запросов;
-- `SKILL.md` - описание возможностей проекта как навыка;
-- `SUBAGENT.md` - инструкция для использования проекта в режиме локального субагента;
-- `ACP.md` и `acp_server.py` - материалы и код, связанные с Agent Communication Protocol;
-- `.gitignore` - правила исключения локальных и сгенерированных файлов из Git.
+### Общая структура проекта media-skill
 
-Также проект содержит отдельные директории по направлениям:
+На начальном этапе была сформирована общая структура проекта. В корне проекта был подготовлен файл `SKILL.md`, описывающий назначение навыка, его возможности и ожидаемый способ использования. Постепенно проект был разделён на отдельные директории по направлениям:
 
-- `image-generation` - генерация и редактирование изображений;
-- `meme-gen` - создание мемов;
-- `story-gen` - генерация сценариев и трендовых идей;
-- `video-generation` - генерация видео;
-- `voice` - озвучка и работа с аудио;
-- `ffmpeg-editing` - обработка видео через FFmpeg;
-- `remove-background` - удаление фона;
-- `face-analyzer` - анализ изображений;
-- `clip-extractor` - извлечение клипов из видео.
+- `ffmpeg-editing` — вспомогательная обработка видео, монтаж, переходы и субтитры;
+- `story-gen` — генерация сценариев, идей и трендовых промптов;
+- `image-generation` — генерация и редактирование изображений;
+- `remove-background` — удаление фона с изображений;
+- `video-generation` — генерация видео;
+- `meme-gen` — создание мемов;
+- `clip-extractor` — извлечение коротких клипов из видео;
+- `face-analyzer` — анализ изображений и лиц;
+- `assets` — единая директория входных материалов.
 
-### 3.3. Анализ состояния репозитория
+Такое разделение позволило развивать проект не как один монолитный скрипт, а как набор связанных инструментов. В рамках своей работы я ориентировалась на те части проекта, которые отвечали за генерацию сценариев, анализ трендов, подготовку промптов и развитие новых пользовательских сценариев.
 
-На первом этапе было проверено локальное состояние репозитория. Проект находился в каталоге `C:\Users\HONOR\media-skill`. Удалённый репозиторий был настроен на адрес:
+### Вспомогательные инструменты обработки видео
 
-```text
-https://git.lambda.coredump.ru/media-skill/media-skill.git
-```
+Для работы с короткими роликами в проекте использовались вспомогательные инструменты обработки видео через FFmpeg. Я учитывала их как техническую основу для дальнейших видео-сценариев: обрезки клипов, объединения фрагментов, добавления субтитров, работы с вертикальным форматом и переходами между клипами.
 
-Изначально локальная рабочая ветка отличалась от удалённой. Также в рабочем дереве находились временные файлы, появившиеся после запуска сборщика трендов: лог `trend_collector.log`, временные файлы в каталоге `story-gen/scripts/trends`, а также изменённый файл `trends_cache.json`.
+Эта часть проекта была важна как техническая основа для дальнейших видео-пайплайнов, однако основной акцент моей работы был не на ручном монтаже, а на генерации идей, сценариев, промптов и логике выбора подходящего сценария для будущего видео.
 
-Перед синхронизацией были проверены:
+### Основная работа: story-gen, сценарии для видео и трендовый анализ
 
-- текущая ветка;
-- локальные ветки;
-- удалённые ветки;
-- последние коммиты;
-- незакоммиченные изменения;
-- содержимое временных файлов.
+Основным направлением моей работы стал модуль `story-gen`. Он предназначен для генерации идей, сценариев и промптов для короткого видео и другого медиа-контента. В процессе разработки мной были добавлены и доработаны трендовые шаблоны и отдельные файлы с идеями для визуальных трансформаций: аниме-стиль, студийное фото, советская эпоха, питомец как человек, фотобудка, цветы в волосах, несколько поколений и другие сценарии.
 
-### 3.4. Очистка временных файлов
+Особое внимание я уделяла тому, чтобы по пользовательскому запросу можно было получить не просто отдельную картинку, а понятный сценарий для будущего ролика: идею, визуальный стиль, структуру сцен и промпты для дальнейшей генерации. Мной была доработана логика сопоставления пользовательского запроса с подходящим сценарием, учёта трендовых форматов и подготовки материала для последующей генерации видео.
 
-После анализа было установлено, что часть изменений относится не к исходному коду проекта, а к результатам локального запуска скриптов. Такие файлы не должны попадать в основной репозиторий, так как они усложняют проверку изменений и создают лишний шум в истории Git.
+В рамках этой части я также занималась сценариями для продуктового и рекламного контента. Для таких задач важно было не только сгенерировать текст, но и связать описание продукта, визуальный образ, стиль ролика и формат публикации. Поэтому мной были проработаны решения для карточек и видео-режима, а также логика подготовки промптов для дальнейшего video-generation этапа.
 
-Были удалены сгенерированные файлы трендов, временный лог `trend_collector.log`, директории `__pycache__`, а также временный swap-файл Git-редактора. Изменение файла `trends_cache.json` было возвращено к состоянию из репозитория.
+### Подключение внешних API и источников данных
 
-Это позволило получить чистое рабочее дерево и подготовить проект к безопасной синхронизации с удалённым репозиторием.
+Отдельно я занималась подключением внешних источников и API. Это было необходимо для того, чтобы `media-skill` мог не только использовать заранее заданные шаблоны, но и опираться на актуальные данные: популярные темы, визуальные стили, трендовые форматы и примеры пользовательских запросов.
 
-### 3.5. Настройка `.gitignore`
+В этой части мной были добавлены загрузка переменных окружения, работа с внешними источниками трендов, GitHub-источниками промптов и другими данными, которые могли использоваться для генерации сценариев. Это позволило сделать сценарии более актуальными и лучше связанными с реальными форматами короткого контента.
 
-В процессе работы был улучшен файл `.gitignore`. В него было добавлено правило:
+### Работа с входными изображениями и multi-photo сценариями
 
-```gitignore
-*.log
-```
+В рамках проекта также развивалось направление генерации и редактирования изображений. В моей работе это направление использовалось прежде всего в связке со сценариями: нужно было учитывать, какие исходные изображения и визуальные материалы будут передаваться дальше в генерацию видео, карточек или других форматов.
 
-Это правило исключает локальные лог-файлы из отслеживания Git. Также была исправлена некорректная строка:
+Отдельно мной была проработана обработка нескольких изображений: для multi-photo-запросов добавлялась логика автоматического объединения входных файлов в коллаж перед передачей дальше в сценарии редактирования или генерации. Это было нужно, чтобы пользователь мог отправлять несколько материалов, а `media-skill` корректно использовал их в одном запросе.
 
-```gitignore
-tests/`
-```
+### Генерация видео и мультимедийные пайплайны
 
-Она была заменена на корректное правило:
+Отдельным этапом моей работы стала связка сценариев с видео-направлением. В проект были добавлены сценарии генерации видео, а также пайплайны, объединяющие несколько шагов: подготовку идеи, генерацию визуального материала, сборку ролика и финальное оформление.
 
-```gitignore
-tests/
-```
+В рамках этого направления мной прорабатывались короткие вертикальные ролики, TikTok/shorts-формат, продуктовые видео и рекламные сценарии. Отдельно развивался пайплайн для товарного контента, где из исходного изображения или описания продукта формировалась карточка и видео-материал.
 
-В результате файл `.gitignore` стал аккуратнее, а риск случайного добавления временных файлов в репозиторий уменьшился.
+Дальнейшее развитие привело к более цельному процессу: `story-gen` подготавливал сценарий, видеогенератор создавал визуальную часть, а вспомогательные инструменты сборки помогали оформить итоговый ролик. В этой связке моя основная задача заключалась в том, чтобы правильно сформировать сценарий, визуальную логику и промпты, от которых зависит качество будущего видео.
 
-### 3.6. Синхронизация с удалённым репозиторием
+### Создание мемов и развлекательного контента
 
-После восстановления доступа к удалённому репозиторию была выполнена синхронизация с сервером. Удалённая ветка `master` содержала новые коммиты, поэтому локальная ветка была приведена к актуальному состоянию через `fetch` и `rebase`.
+Одной из дополнительных функций, над которыми я работала, стал модуль `meme-gen`, предназначенный для создания мемов. Он поддерживал разные форматы: наложение текста на изображение, использование классических шаблонов, выбор структуры мема в зависимости от запроса пользователя. Позже мной была добавлена логика умного выбора режима: если запрос лучше подходит для подписи на фото, используется один сценарий, если в запросе есть противопоставление или формат "А против Б", выбирается шаблонный мем.
 
-Во время rebase возник конфликт в файле `SUBAGENT.md`. Конфликт произошёл из-за того, что локальная ветка и серверная ветка содержали разные версии инструкции для subagent-режима. После анализа было принято решение оставить более актуальную серверную версию, так как она уже отражала новую структуру локального subagent-запуска. Старый конфликтующий коммит был пропущен, а чистящие коммиты были применены поверх свежей версии `master`.
+Также была расширена библиотека шаблонов и добавлены сценарии для meme-video. Это сделало media-skill полезным не только для "серьёзной" генерации изображений и видео, но и для быстрого создания развлекательного контента.
 
-После этого изменения были отправлены в удалённый репозиторий.
+### Анализ изображений и извлечение клипов
 
-### 3.7. Работа с ветками
+Для расширения возможностей проекта мной был доработан модуль `face-analyzer`. Изначально он использовал геометрический анализ, но затем был переработан в сторону LLM vision-подхода. Модуль стал отвечать на конкретные вопросы пользователя по изображению, анализировать несколько фотографий в одном запросе, сравнивать визуальные признаки и избегать слишком общих ответов.
 
-В ходе работы были проверены локальные и удалённые ветки. Локальные ветки, которые уже были слиты в `master`, были удалены. После синхронизации также были удалены неактуальные удалённые ветки:
+Параллельно мной был добавлен и доработан `clip-extractor` — инструмент для извлечения коротких клипов из видео. Он поддерживал работу с YouTube-ссылками и локальными видеофайлами, а также включал улучшения для вертикального кадрирования и выделения лиц в клипе. Это направление было важно для задач создания короткого вирусного контента из длинных видео.
 
-- `feature/deepagents-media-agent`;
-- `feature/tts-generator`;
-- `wip/story-gen`;
-- `feat/subagent-support`.
+### Улучшение качества и тренд-коллектор
 
-После удаления веток на сервере осталась актуальная основная ветка `master`, указывающая на последний коммит:
+На следующих этапах мной были добавлены механизмы повышения качества. Появился тренд-коллектор, который собирает и обновляет идеи для актуальных визуальных трансформаций и форматов. В рамках этой части работы я прорабатывала подключение внешних источников и API, чтобы использовать данные о популярных темах, форматах и визуальных стилях при генерации сценариев.
 
-```text
-8acf419 chore: tidy gitignore patterns
-```
+Мной были добавлены источники трендов, библиотека промптов, поддержка multi-photo-сценариев и элементы оценки качества результата. Эти изменения были нужны для того, чтобы media-skill не был набором статичных команд, а мог предлагать актуальные идеи для пользовательских запросов. Особенно это важно для контента в социальных сетях, где визуальные тренды быстро меняются.
 
-Финальное состояние репозитория:
+### Разработка новых функций
 
-```text
-master...origin/master
-working tree clean
-```
+В процессе практики я занималась разработкой новых функций для разных пользовательских сценариев. По мере развития проекта добавлялись отдельные возможности: обработка нескольких изображений, автоматическое создание коллажа для multi-photo-запросов, генерация мемов, сценарии для meme-video, анализ фото, извлечение клипов, поддержка локальных видеофайлов, улучшение вертикального кадрирования и подготовка результатов для разных форматов короткого контента.
 
-### 3.8. Полученные результаты
+Такой подход позволил мне развивать `media-skill` итерационно: сначала появлялись базовые инструменты, затем они объединялись в более сложные сценарии. В результате проект стал набором модулей, которые можно использовать как отдельно, так и в составе общего процесса генерации медиа-контента.
 
-По итогам практической работы были достигнуты следующие результаты:
+### Интеграция с агентной платформой
 
-- найден локальный каталог проекта `media-skill`;
-- подтверждена связь с удалённым репозиторием;
-- проверено состояние локальных и удалённых веток;
-- очищены временные и сгенерированные файлы;
-- настроены правила игнорирования логов и тестовых артефактов;
-- разрешён конфликт при синхронизации с удалённой веткой;
-- локальный `master` синхронизирован с `origin/master`;
-- удалены неактуальные ветки;
-- репозиторий приведён к чистому и удобному для дальнейшей работы состоянию.
+На позднем этапе проект был подготовлен к использованию в составе общей агентной платформы. В этой части я участвовала в адаптации описаний и сценариев запуска под формат навыка: были переработаны `SKILL.md` и `SUBAGENT.md`, добавлены настройки рабочего окружения, поддержка переменной `MEDIA_SKILL_WORKDIR`, единые правила входных и выходных директорий, а также ACP-сервер для взаимодействия с агентной средой.
 
-### 3.9. Вывод
+Эта работа позволила рассматривать `media-skill` как самостоятельный навык, который может быть вызван агентом для решения медиа-задач пользователя. При этом каждый модуль сохраняет свою специализацию, а общий входной сценарий помогает маршрутизировать пользовательский запрос к нужному инструменту.
 
-В ходе практики были получены и закреплены навыки работы с реальным Git-репозиторием, анализа структуры программного проекта, сопровождения существующего кода и аккуратного разрешения конфликтов. Также была изучена организация проекта, связанного с генерацией и обработкой медиа-контента, и рассмотрены особенности подготовки такого проекта к запуску в режиме локального subagent-инструмента.
+### Полученные результаты
 
-Выполненная работа позволила привести репозиторий `media-skill` к стабильному состоянию, упростить дальнейшую разработку и подготовить основу для оформления итогового отчёта по практике.
+По итогам практической работы был создан и развит проект `media-skill`, включающий набор инструментов для генерации и обработки медиа-контента. В числе выполненных мной работ были:
+
+- генерация идей, сценариев и промптов для короткого видео и другого медиа-контента;
+- анализ трендов и использование трендовых шаблонов;
+- подключение внешних источников и API для расширения возможностей проекта;
+- подготовка сценариев и промптов для вертикальных видео и shorts-роликов;
+- связь сценариев с дальнейшей генерацией видео и сборкой роликов;
+- проработка продуктового и рекламного видео-пайплайна;
+- обработка нескольких входных изображений и multi-photo-сценариев;
+- создание мемов и meme-video;
+- извлечение коротких клипов из видео;
+- анализ изображений и лиц;
+- использование трендовых шаблонов и промптов;
+- адаптация описаний и сценариев запуска для использования проекта как навыка в агентной платформе.
+
+### Вывод
+
+В ходе практики были получены и закреплены навыки разработки модульного программного проекта, связанного с генерацией и обработкой медиа-контента. Основной практический опыт был связан с генерацией сценариев для видео, анализом трендов, подключением внешних API и развитием новых функций проекта. Была изучена предметная область AI-инструментов для изображений, видео и короткого развлекательного контента. В процессе работы я внесла вклад в развитие проекта `media-skill`, объединяющего несколько направлений медиа-обработки и пригодного для использования в составе общей системы AI-агентов.
+
+Также выполненная работа была связана с общей идеей лаборатории Lambda: созданием набора прикладных навыков для AI-агента, которые позволяют пользователю решать практические задачи через единую платформу. `media-skill` закрывает одно из таких направлений — генерацию и обработку медиа-контента — и может использоваться как часть более широкой системы агентных инструментов.
+
+Выполненная работа позволила разработать основу навыка для генерации медиа-контента, расширить его отдельными модулями и подготовить проект к дальнейшему развитию.
+
+Подпись обучающейся: __________________________ / Ефремова А.М. / 7 июня 2026 г.