У світі ІТ ми звикли до класичних проєктів: є вимоги, дизайн, архітектура, терміни й чіткі релізи. Але дослідницькі проєкти працюють за іншою логікою. Їхня мета — не стабільність, а відкриття нового: алгоритмів, методів, моделей. Тут важливі експерименти, гіпотези, метрики та знання, які накопичуються навіть у випадку «негативних результатів».
Урок 1. Багато експериментів дорівнює багато точок входу
Дослідницький код часто стартує з десятків скриптів і ноутбуків, кожен з яких відповідає за окремий експеримент чи спробу. Це природно, бо пошук нових рішень вимагає паралельної перевірки ідей. Проте хаотичність зростає дуже швидко, і без організації проєкт перетворюється на «кладовище скриптів».
Практика: розділяти структуру репозиторію на src/, notebooks/, experiments/, додавати README до кожної папки, а завершені напрацювання переводити в модулі.
Урок 2. Намір коду зникає з часом
Часто через кілька місяців уже неможливо згадати, навіщо писався той чи інший скрипт. Контекст губиться, а повторне використання стає болючим.
Практика:
- вести «лабораторний журнал» (notion/obsidian/wiki), де кожен експеримент описується: мета → налаштування → спостереження → висновки;
- залишати короткий header-коментар у скрипті з датою, автором і наміром.
Урок 3. Фіксація результатів важливіша за постійну оптимізацію
У дослідницькій роботі часто трапляється: «оптимізували» модель — і вона стала працювати гірше. Проблема в тому, що початковий варіант ніхто не зафіксував. Відновити його через місяць неможливо.
Практика:
- використовувати системи трекінгу експериментів (MLflow, Weights & Biases, Neptune);
- зберігати не лише код, але й артефакти: дані, метрики, середовище;
- додавати до кожного експерименту коротке резюме «що зроблено, що вийшло, що далі».
Урок 4. Ідеї треба фіксувати, навіть якщо вони «сирі»
Дослідницький проєкт — це не лише експерименти, а й постійний потік ідей. Проблема: через кілька тижнів складно згадати, яку гіпотезу ми обговорювали і чому її відклали.
Практика:
- мати простий інструмент для швидкої фіксації