Этот радар перечисляет исследовательские и open-source программы, которые могут подойти REDNET Airin Skillbook после стабилизации публичного reviewer path и исправления всех ссылок.
| Программа | Почему подходит | Предлагаемый угол подачи | Статус |
|---|---|---|---|
| OpenAI Researcher Access Program | Исследование безопасных мета-навыков и длинных агентных workflow. | QMeta: измерение снижения ошибок процесса и роста auditability. | Основная цель. |
| OpenAI Trusted Access / defensive research support | Защитные maintainer workflows для open-source компонентов. | AI-assisted review and patch validation для WordPress/PWA/DevOps components. | Основная цель. |
| NLnet / NGI calls | Open Internet, open standards и digital commons. | QMeta как открытый слой качества workflow для maintainers цифровых commons. | Подавать только при совпадении темы call. |
| Open Technology Fund | Technology development, applied research и digital safety ecosystem. | Public-safe maintainer tooling, качество документации и secure release practice. | Хорошо подходит при public-interest framing. |
| NGI Open Calls | Research and innovation projects с open-source результатами. | Meta-skill framework для качества, privacy и maintainability digital commons. | Отслеживать актуальные calls. |
| Google for Startups Cloud Program | Cloud credits для AI-first startups. | Airin/Hermes как AI-first maintainer and evaluation platform. | Подавать при готовом startup profile. |
| AWS Activate | Cloud and AI infrastructure credits. | Evaluation backend и reproducible benchmark infrastructure. | Подавать при готовом startup profile. |
| Microsoft for Startups | Cloud credits и AI tooling. | Azure-based evaluation и enterprise-friendly R&D positioning. | Подавать при готовом startup profile. |
Название: QMeta: открытая модель мета-навыков для более безопасных агентных workflow
QMeta — классическая инженерная модель, которая делает работу AI-агента проверяемой: ветвление гипотез, review рисков, оценка критериев, экспертный совет, итоговый выбор и превращение успешных стратегий в повторно используемые навыки. Мы хотим развить QMeta как open-source слой качества для maintainers, исследователей и команд, которым нужны длинные агентные сессии без потери контекста, смешения фактов и гипотез, нарушений privacy boundary и непроверяемых решений.
Ожидаемые результаты: публичная библиотека, двуязычная документация, synthetic evaluations, reviewer checklists, read-only demonstration portal и отчёт по метрикам качества.