Методология и доказательства
Как мы считаем цифры на сайте
На главной показаны только четыре воспроизводимых факта из наших публичных или проектных данных. Для каждого фиксируем дату среза, полную выборку, baseline, формулу и ограничения. Неподтверждённые агрегаты по ROI, клиентам и экономии удалены.
Последняя проверка: .
| Показатель | Период и выборка | Baseline | Формула | Ограничения |
|---|---|---|---|---|
| 500+решений в каталоге | Срез 2026-08-08. Все записи, которые публичный запрос каталога вернул со статусом «Актуально» или без статуса на дату снимка. | Первый зафиксированный воспроизводимый снимок — 514 записей на 2026-08-08. | COUNT(активных записей каталога) = 514; на главной значение округлено вниз до 500+. | Каталог меняется; число на главной является нижней округлённой границей, а не обещанием постоянного состава. |
| 19экспертных статей | Срез 2026-08-08. Все markdown-материалы со status: published, прошедшие валидатор контента. | Первый зафиксированный снимок этого показателя — 19 статей на 2026-08-08. | COUNT(опубликованных файлов статей) = 19. | Количество не оценивает глубину или качество отдельной статьи и меняется при публикации новых материалов. |
| 14решений для нефтегаза | Срез 2026-08-08. Все карточки в видимом каталоге страницы «ИИ для нефтегаза». | Первый зафиксированный снимок этого набора — 14 карточек на 2026-08-08. | COUNT(карточек отраслевого каталога) = 14. | Это сценарии для диагностики и пилота, а не утверждение о 14 завершённых клиентских внедрениях. |
| 6критериев бенчмарка | Срез 2026-08-08. Полная действующая рубрика Claude-судьи для теста образовательного контента. | Фиксированный baseline — одна и та же шестикритериальная рубрика внутри сопоставимого testVersion. | COUNT(критериев рубрики) = 6; итог нормализуется на шкалу 0–100. | Один LLM-судья может иметь собственные смещения; результаты нельзя переносить на любую задачу без повторного теста. |
Как использовать цифры корректно
Это описания текущего контента и методики, а не обещание результата конкретному бизнесу. Экономический эффект, срок и качество внедрения считаются заново на данных клиента. Для сравнения LLM используйте отдельный раздел с актуальной выборкой и ограничениями.