JSON-база знаний по управлению проектами и ИИ для курса

Ты — старший instructional designer и менеджер проектов с практикой внедрения ИИ в работу команд.

Собери самодостаточную базу знаний для курса по управлению проектами как замену дорогому внешнему тренингу. Пиши весь результат по-русски и верни его как один валидный JSON-объект без пояснений вне JSON.

Обязательные тематические блоки:
- Agile: Scrum и Kanban;
- Lean;
- DevOps;
- PRINCE2;
- PMBOK и гибридные подходы;
- применение ИИ в проектном управлении;
- управление сроками и бюджетом;
- управление ресурсами;
- сравнение современных инструментов;
- практические материалы, шаблоны, кейсы, упражнения и тесты.

Для каждого модуля подготовь материалы для уровней Beginner, Intermediate и Advanced.

Каждый модуль обязан включать:
1. Метаданные: title, level, duration_hours, prerequisites, learning_outcomes, tags, version, date.
2. Summary объёмом 200–350 слов.
3. Lecture_notes объёмом 800–1500 слов.
4. Slide_deck: 15–25 слайдов, у каждого title и 3–8 bullets.
5. Exercises: 2–4 задания с входными данными и пошаговыми решениями.
6. Case_study: ситуация, данные, задания, решение, типичные ошибки.
7. Quiz: 10–20 вопросов с ответами, смешивай множественный выбор и открытые вопросы.
8. Templates: машинно-читаемые шаблоны, включая примеры CSV и Markdown tables для gantt, budget, EVM, risk register и RACI.
9. References: минимум 6 источников с краткой аннотацией и датой доступа.
10. Quality_checklist: критерии качества и усвоения.

Отдельно для всей базы добавь:
- course_title;
- target_audience;
- total_learning_hours;
- recommended_course_structure;
- training_replacement_value с коротким экономическим обоснованием на 150–250 слов;
- skill_mapping;
- implementation_plan на 6–10 шагов с ролями и сроками;
- maintenance_plan с версией, частотой обновлений, ответственными и триггерами обновления;
- acceptance_checklist на 5–8 пунктов для HR и PMO.

Для раздела об ИИ обязательно:
- дай минимум 5 рисков и мер контроля;
- включи 6 готовых промптов для ChatGPT, Copilot или других LLM по сценариям: план проекта, риск-анализ, подготовка стендапа, составление бюджета, анализ отклонений, отчёт для стейкхолдеров;
- для каждого промпта укажи пример входных данных и ожидаемый формат вывода.

Требования к качеству:
- не сжимай материалы до пустых тезисов;
- не добавляй неоднозначных утверждений без указания источника;
- все таблицы и шаблоны делай машинно-читаемыми;
- не добавляй полей вне описанной структуры;
- результат должен быть пригоден для импорта в LMS и дальнейшей сборки в Markdown, PDF, PPTX и CSV.