Код решает, LLM помогает: как я строил AI-тренера для бегунов

Я уже несколько месяцев разрабатываю AI-тренера для бегунов. В какой-то момент я дал ему возможность менять расписание по свободной фразе в чате. Первый же реальный тест: пользователь пишет «поменяй мне лёгкую в субботу» — имея в виду «перенеси лёгкую тренировку на субботу».План действительно поменялся. Не в субботу — в четверг.Расследование заняло пару минут: в четверг у пользователя стояла лёгкая тренировка, и модель формально нашла в сообщении два признака — easy и Saturday — и уверенно (confidence: 0.92) выбрала тот объект, который был ближе, а не тот, который имел в виду человек. С точки зрения классификации всё было сделано правильно. С точки зрения пользователя — совсем не то, о чём он просил.Именно в этот момент сложился принцип, вокруг которого сейчас построена вся система: модель не обязана знать, какие ограничения являются бизнес-инвариантами продукта, если я сам не превратил их в явные правила. Код обязан это знать. Модель — нет.