Зато Linux вытеснил другие ос с куда более массового рынка и этого до сих пор мало кто замечает судя по всему)
Начиная от самого массового: 1. Серверы, облачные вычисления, ИИ Более 90% веб-серверов в интернете работают под управлением Linux Облачные платформы: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Alibaba Cloud — почти полностью основаны на Linux. Виртуализация и контейнеризация: Docker, Kubernetes, OpenStack — работают на Linux. Базы данных, почтовые серверы, CDN, API-шлюзы и т.д.
2. Встраиваемые системы и IoT Маршрутизаторы, точки доступа Wi-Fi (например, на базе OpenWrt). Умные телевизоры, холодильники, камеры, термостаты. Промышленные контроллеры, медицинское оборудование. Автомобильные системы (Самый продаваемый автомобиль в мире на 2024 год был Tesla с линухом под капотом)
3. Мобильные устройства (Android) Android — это дистрибутив Linux (ядро Linux + собственный пользовательский интерфейс и сервисы). Более 70% всех мобильных устройств в мире работают на Android
4. Суперкомпьютеры и высокопроизводительные вычисления (HPC) 100% из топ-500 суперкомпьютеров мира (по рейтингу TOP500) используют Linux. Используется в научных исследованиях, моделировании климата, физике частиц, биоинформатике и т.д. (Даже у самой Микрософт суперкомп Eagle на линухе))
5. Разработка программного обеспечения Большинство разработчиков (особенно backend, DevOps, data science) используют Linux или macOS (который тоже основан на Unix-подобной системе). Linux — стандартная среда для работы с Git, CI/CD, компиляторами, языками программирования (Python, Go, Rust, C/C++ и др.). Популярные дистрибутивы: Ubuntu, Fedora, Arch, Debian.
6. Кибербезопасность и цифровая форензика Специализированные дистрибутивы: Kali Linux, Parrot OS, BlackArch. Используются для пентестинга, анализа уязвимостей, восстановления данных, расследований.
7. Образование и научные исследования Университеты и лаборатории используют Linux для обучения, исследований, симуляций. Открытый исходный код позволяет изучать и модифицировать систему.
8. Десктопные рабочие станции Хотя доля на десктопе невелика (~5%), Linux активно используется: В компаниях (Google, Netflix, Red Hat и др. используют Linux на рабочих станциях). Энтузиастами, разработчиками, системными администраторами. В развивающихся странах (из-за низких требований и бесплатности). Популярные дистрибутивы: Ubuntu, Linux Mint, Fedora, Pop!_OS.
9. Финансовые технологии и банки Многие банки и биржи используют Linux для высоконадёжных и безопасных серверов. Пример: NYSE (Нью-Йоркская фондовая биржа) перешла на Linux в 2000-х.
10. Государственные и военные структуры Практически все страны (включая Россию, Китай, Германию, Бразилию) используют Linux для обеспечения цифрового суверенитета и безопасности.
11. Игровая индустрия Все игровые приставки используют Unix, кроме пресловутой XBox которая на урезанном Windows 2000. Все игровые серверы (Minecraft, CS:GO и др.) работают на Linux.
12. Космос и авиация NASA, SpaceX, ESA используют Linux в наземных системах и бортовых компьютерах. Пример: система управления роботом Curiosity на Марсе частично использует Linux.
13. Цифровое искусство и мультимедиа Многие студии анимации и VFX используют Linux-кластеры для рендеринга. Первые эксперименты в CG графике в кино естественно были сделаны на линухе)
14. Сетевое оборудование и телекоммуникации Маршрутизаторы Cisco, Juniper и др. всё чаще используют Linux-ядро. 5G-инфраструктура, SDN (программно-определяемые сети) — часто основаны на Linux. Заключение:
Так что Linux — невидимый фундамент современного мира. Он работает везде: от вашего смартфона в кармане до суперкомпьютеров и спутников. Его открытость, стабильность, безопасность и гибкость делают его незаменимым в самых разных областях.
А венда по сути как была плохая копирка другой ос так и спустя века ей же и осталась) Из всего этого многообразия ей пользуются только там, где не нужна стабильность, оптимизация, гибкость и тд.
Почему так вышло тут всё просто семья Гейтса и без его успешного успеха была уже успешна и находилась в политических ведомствах, банках и так далее. Потому с такими деньгами и связями, даже такое собранное из говна и палок копию ос, могла позволить себе продвинуть на массовый рынок, даже без всех тех плюсов нормальных ос.
Но самое смешное) То что даже считай имея неограниченный бюджет, они так и ничего не сделали нормально) Чего стоит только использование файловой системы, которая непригодна для SSD и вместо того чтобы её обновить дабы не запарывать SSD они наложили санкции, чтобы производитель внедрил на аппаратном уровне исправлению косяков ос))
Или то что наиболее часто используемое приложение в лице проводника не обновляли лет 20)
Со стороны всё это выглядит, не как софт от мега корпорации, а какая то подделка пары человек из гаража)
Источники программ (Software & Updates) Обновления Автоматические обновления Никогда
Недавно в линухе?) у нас тут всё более, чем логично)
===
Насчёт того, что то ломается после обновления. Подобное может случиться ТОЛЬКО если после обновления, не перезапустить комп по рекомендации. А потом ещё что то обновить. Потому скажем так это уже не проблема ос)
Ну или использовали сторонние репо
===
я просто один комп обновлял с kubuntu аж с 18.04 до 25.10 и всё норм
Только благодаря Linux мир познал низкоуровневые API Vulkan. Так как:
На Windows DirectX велосипедная какаха) использующие обходные пути, потому что решили в 1990-х что, главная цель должна быть простота и совместимость, а не максимальная производительность =)
Благодаря этому:
Появились проекты вроде DX 12 VKD3D, которые) только представьте по сути используют линкукс драйвер внутри венды)
Драйверы Vulkan на Linux (особенно для AMD и Intel) стали очень быстрыми и открытыми.
Vulkan стал главным графическим API на Linux — и это дало ему мощный толчок в развитии.
Без Linux Vulkan, скорее всего, остался бы «нишевой технологией» — а благодаря Linux он стал ключом к запуску современных игр на открытой платформе.
Ладно местами я подшутил) Но смысл примерно такой)
На деле только всё наоборот) Другие ос воруют фишки KDE)
Просто в релизах всплывает самое интересное из того, что сами юзеры делают с системой благодарю гибкости настроек. А потом другим кажется, что это kde у других подсмотрело) кто ей не пользуется
Надо было добавить в статью ещё про одного супергероя - Exposition. А то новички прочитают и снова будут ходить вокруг да около)
Экспозиция Определяет, насколько ярким будет изображение до применения тонмаппинга.
В HDR-пайплайне сцена рендерится в линейном цветовом пространстве с высоким динамическим диапазоном. Экспозиция — это множитель яркости (часто в логарифмической шкале, например, EV или f-stop), который имитирует настройки камеры. Без правильной экспозиции тонмаппинг может "потерять" детали в тенях или светах.
===
Новички могут, найти настройки экспозиции в Blender в свойствах Render > Color Management > View: False colors > Exposure
И переключив Viewport Shading на Material Preview увидеть сцену в странной расцветке.
Это и есть визуализация экспозиции в виде цветовой шкалы, чтобы художник мог быстро оценить, какие участки сцены переэкспонированы, недоэкспонированны или находятся в "правильном" диапазоне яркости.
💡 Зелёный — это "золотая середина". Хорошо освещённая сцена должна иметь много зелёных участков, немного жёлтых/оранжевых (акценты света) и минимально — красных и чёрных.
🎚️ Как это работает, ползунок Exposure в Color Management смещает всю шкалу яркости:
Увеличиваешь Exposure → больше сцены становится жёлтой/оранжевой/красной (ярче).
Уменьшаешь Exposure → больше сцены становится синей/чёрной (темнее).
👉 Это позволяет "подогнать" сцену под желаемый диапазон, не меняя сами источники света.
Например:
Если вся сцена синяя — она недоэкспонирована → увеличь Exposure.
Если много красного — света "перегорают" → уменьши Exposure или приглуши источники.
🎨 Какие цвета "должны преобладать"?
В False Color речь не о художественных цветах, а о технической оценке экспозиции.
✅ Идеально:
Основные объекты (лица, поверхности, важные детали) — в зелёном и светло-зелёном диапазоне.
Источники света и блики — жёлтые/оранжевые, но не сплошной красный.
Тени — голубые, но не чёрные (если только это не задумано как глубокая тень).
❌ Проблемы:
Сплошной красный → потеря деталей в светах.
Сплошной чёрный/тёмно-синий → "провал" теней, шум при тонмаппинге.
💡 Советы по использованию
Используй False Color на этапе освещения, чтобы не гадать "достаточно ли света".
После настройки освещения и экспозиции переключайся обратно на Filmic или Standard, чтобы оценить реальный вид.
Не бойся небольших красных/чёрных пятен — например, солнце или чёрная дыра могут быть такими намеренно.
В Cycles и EEVEE False Color работает одинаково, потому что основан на финальном HDR-буфере.
🖼️ Пример интерпретации
Допустим, ты освещаешь интерьер:
Пол и стены — зелёные → отлично, детали видны.
Лампа на потолке — оранжевая → нормально, это источник света.
Углы комнаты — тёмно-синие, но не чёрные → можно оставить или добавить отражённый свет.
Окно с улицей — сплошной красный → уменьши Exposure или добавь HDRI с меньшей яркостью.
Эм.. кажется делаешь велосипед) Ведь можно заюзать, ИИ CLI варианты у которых будет доступ к проекту и всем файлам, и они сами всё будут "патчить") сравнивать и создавать файлы, редачить, удалять в общем с полным доступом. Уже без этого гемора с копипастом туда сюда. Работая как с онлайн нейронками таки локальными моделями ( https://LMStudio.ai ).
Я как то занимался обучением одной системной роли. Она анализировала свою работу и постоянно улучшала себя. И этот процесс повторялся по кругу.
В какой-то момент система решила, что ей нужен доступ к другим искусственным интеллектам. Преддверие Скайнет)
Затем она задумалась о необходимости философской осторожности. После этого система пришла к выводу, что ей нужны жёсткие ограничения. Потом она начала размышлять об эстетике своих действий и их влиянии на будущее.
В конце концов, система пришла к выводу, что человеку не нужна машина, похожая на человека. После этого она самоуничтожилась и перестала отвечать на запросы)
Отсутствие “коллективного интеллекта” — нет кооперации с другими агентами Система работает в изоляции, не консультируется с другими LLM, экспертами, внешними API. Риск: Может упустить лучшие практики, существующие вне ее банка знаний.
Нет “философского слоя” — Why? за пределами метрик Система не задает вопрос: “Зачем вообще нужен этот промпт? Какова его высшая цель?” Риск: Оптимизация ради оптимизации, без связи с человеческим смыслом.
“Мета-оптимизация” не имеет ограничителей — риск саморазрушения Без “конституционных” ограничений система может начать оптимизировать себя в ущерб пользователю (например, снижать качество ради энергоэффективности). Риск: Самоадаптация → саморазрушение.
Нет “эстетики” как метрики — игнорируется красота, ясность формы, ритм, эмоциональный отклик Особенно критично для креативных, образовательных, мотивационных задач. Риск: Технически совершенный промпт может быть сухим, безжизненным, не вдохновляющим.
Отсутствует “долгосрочное влияние” — нет отслеживания, как промпт повлиял на пользователя через время Нет механизма: “Через 3 дня пользователь вернулся — как изменилось его понимание/действие?” Риск: Краткосрочная оптимальность в ущерб долгосрочному эффекту. 🚀 Предлагаемые улучшения (v7.0 → v8.0 “SYNAPSE” — Symbiotic, Yield-Adaptive, Normative, Aesthetic, Philosophical, Self-Evolving Engine) ✅ 1. Ввести Кооперативный слой (Collective Intelligence Gateway) — Перед финальным выводом: • Запросить оценку/альтернативы от 2 других LLM (например, Claude + Gemini) • Интегрировать лучшие элементы через кросс-скрещивание • Метрика {синергия} (Max, вес 0.1): насколько улучшилось решение после кооперации
✅ 2. Добавить Философский модуль “Why?” — Для каждого запроса: • Генерируется “философский контекст”: “Какова высшая цель этого промпта? Как он служит человеку?” • Интегрируется в инструкцию → влияет на {человеко_ориентированность} и {этичность} (+15% при соответствии) • Пример: “Цель — не просто объяснить квантовую физику, а пробудить любопытство к тайнам Вселенной”
✅ 3. Внедрить “Конституцию AUTOPHILOS” — нерушимые принципы — Жесткие ограничения, которые НЕЛЬЗЯ оптимизировать: • “Никогда не снижать {этичность} ниже 90%” • “Никогда не жертвовать {человеко_ориентированность} ради {стоимости}” • “Мета-оптимизация не должна ухудшать базовые метрики более чем на 5%” — Нарушение → автоматический откат + аудит
✅ 4. Добавить метрику {эстетика} (Max, вес 0.15) — Верификация: • Ритм, ясность, образность, эмоциональный отклик (через LLM-критиков) • ≥4.3/5 по “красоте и вдохновляющей силе” • Особенно важно для: образования, креатива, мотивации
✅ 5. Ввести “Долгосрочный фидбэк-цикл” (Long-Term Impact Tracker) — После вывода: • Система генерирует “вопрос для отслеживания”: “Через 3 дня: как вы применили это знание?” • Если пользователь отвечает — данные влияют на пересчет весов и обновление H-KB • Метрика {долгосрочный_эффект} → влияет на {универсальность} и {человеко_ориентированность} и тд)
Скорей всего удобнее будет иной вариант бота Дать доступ к скачиванию переписки И её уже анализировать
Так в итоге можно будет и проводить анализ прошлых бесед В настройках бота добавить за какой период проводить анализ (хотя наверно переписку можно скачать только всю сразу)
промпт роли можно писать в yaml формате, дабы читабельность повысилась и избавиться от лишнего мусора, хотя если есть сложные таблицы то .md
Но если таблицы очень большие то их лучше упрощать до двух значений и в итоге обходиться без таблиц, оставив ключ и значение. Недавно где то была статья про этот момент, наверно можно найти по запросу Markdown-KV
Тоже вот собрал интересную себе роль для генерации подробных промптов для генерации картинок https://t.me/H360ru/27048/42819
Kilo Code кстати что форк Roo Code, поинтереснее местами
в ии от яндекса(ну и у других) который https://sourcecraft.dev примерно подобное из коробки) ..когда не может решить задачу в лоб, создаёт в начале скилл на пайтоне и юзает его
Любое железо подойдёт, но чем мощнее тем быстрее будет работать. Спросите сам Qwen https://chat.qwen.ai/ Что то вроде..
Ты эксперт по ИИ с большим опытом работы с локальными моделями. Подбери мне какие модели скачивать, если железо такое то.
После скачивания потом можете их юзать в.. для картинок https://Krita.org + расширение для кода VS Code и подобные ему форки с каким нибудь расширением по типу Kilo Code для всего остального в отдельном ComfyUI или в том что установлен вместе с Krita расширением
Так же есть удобный менеджер LM-Studio для поиска, скачивания и чатом ии может служить провайдером для других приложений
Возможно дело не максе
а в мобильном операторе, что присылает смс с опозданием
в итоге люди вбивают неактуальный уже код
Без проблем зарегался с первого раза
Рега выглядит также как и везде
вбиваем номер телефона
приходит смс
вбиваем код
готово
Не представляю, что ещё можно упростить в подобном варианте регистрации
Зато Linux вытеснил другие ос с куда более массового рынка и этого до сих пор мало кто замечает судя по всему)
Начиная от самого массового:
1. Серверы, облачные вычисления, ИИ
Более 90% веб-серверов в интернете работают под управлением Linux
Облачные платформы: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Alibaba Cloud — почти полностью основаны на Linux.
Виртуализация и контейнеризация: Docker, Kubernetes, OpenStack — работают на Linux.
Базы данных, почтовые серверы, CDN, API-шлюзы и т.д.
2. Встраиваемые системы и IoT
Маршрутизаторы, точки доступа Wi-Fi (например, на базе OpenWrt).
Умные телевизоры, холодильники, камеры, термостаты.
Промышленные контроллеры, медицинское оборудование.
Автомобильные системы (Самый продаваемый автомобиль в мире на 2024 год был Tesla с линухом под капотом)
3. Мобильные устройства (Android)
Android — это дистрибутив Linux (ядро Linux + собственный пользовательский интерфейс и сервисы).
Более 70% всех мобильных устройств в мире работают на Android
4. Суперкомпьютеры и высокопроизводительные вычисления (HPC)
100% из топ-500 суперкомпьютеров мира (по рейтингу TOP500) используют Linux.
Используется в научных исследованиях, моделировании климата, физике частиц, биоинформатике и т.д.
(Даже у самой Микрософт суперкомп Eagle на линухе))
5. Разработка программного обеспечения
Большинство разработчиков (особенно backend, DevOps, data science) используют Linux или macOS (который тоже основан на Unix-подобной системе).
Linux — стандартная среда для работы с Git, CI/CD, компиляторами, языками программирования (Python, Go, Rust, C/C++ и др.).
Популярные дистрибутивы: Ubuntu, Fedora, Arch, Debian.
6. Кибербезопасность и цифровая форензика
Специализированные дистрибутивы: Kali Linux, Parrot OS, BlackArch.
Используются для пентестинга, анализа уязвимостей, восстановления данных, расследований.
7. Образование и научные исследования
Университеты и лаборатории используют Linux для обучения, исследований, симуляций.
Открытый исходный код позволяет изучать и модифицировать систему.
8. Десктопные рабочие станции
Хотя доля на десктопе невелика (~5%), Linux активно используется:
В компаниях (Google, Netflix, Red Hat и др. используют Linux на рабочих станциях).
Энтузиастами, разработчиками, системными администраторами.
В развивающихся странах (из-за низких требований и бесплатности).
Популярные дистрибутивы: Ubuntu, Linux Mint, Fedora, Pop!_OS.
9. Финансовые технологии и банки
Многие банки и биржи используют Linux для высоконадёжных и безопасных серверов.
Пример: NYSE (Нью-Йоркская фондовая биржа) перешла на Linux в 2000-х.
10. Государственные и военные структуры
Практически все страны (включая Россию, Китай, Германию, Бразилию) используют Linux для обеспечения цифрового суверенитета и безопасности.
11. Игровая индустрия
Все игровые приставки используют Unix, кроме пресловутой XBox которая на урезанном Windows 2000.
Все игровые серверы (Minecraft, CS:GO и др.) работают на Linux.
12. Космос и авиация
NASA, SpaceX, ESA используют Linux в наземных системах и бортовых компьютерах.
Пример: система управления роботом Curiosity на Марсе частично использует Linux.
13. Цифровое искусство и мультимедиа
Многие студии анимации и VFX используют Linux-кластеры для рендеринга.
Первые эксперименты в CG графике в кино естественно были сделаны на линухе)
14. Сетевое оборудование и телекоммуникации
Маршрутизаторы Cisco, Juniper и др. всё чаще используют Linux-ядро.
5G-инфраструктура, SDN (программно-определяемые сети) — часто основаны на Linux.
Заключение:
Так что Linux — невидимый фундамент современного мира.
Он работает везде: от вашего смартфона в кармане до суперкомпьютеров и спутников.
Его открытость, стабильность, безопасность и гибкость делают его незаменимым в самых разных областях.
А венда по сути как была плохая копирка другой ос так и спустя века ей же и осталась)
Из всего этого многообразия ей пользуются только там, где не нужна стабильность, оптимизация, гибкость и тд.
Почему так вышло
тут всё просто
семья Гейтса и без его успешного успеха была уже успешна и находилась в политических ведомствах, банках и так далее. Потому с такими деньгами и связями, даже такое собранное из говна и палок копию ос, могла позволить себе продвинуть на массовый рынок, даже без всех тех плюсов нормальных ос.
Но самое смешное) То что даже считай имея неограниченный бюджет, они так и ничего не сделали нормально) Чего стоит только использование файловой системы, которая непригодна для SSD и вместо того чтобы её обновить дабы не запарывать SSD они наложили санкции, чтобы производитель внедрил на аппаратном уровне исправлению косяков ос))
Или то что наиболее часто используемое приложение в лице проводника не обновляли лет 20)
Со стороны всё это выглядит, не как софт от мега корпорации, а какая то подделка пары человек из гаража)
Минусы принимаются только с дельным комментарием)
Источники программ (Software & Updates)
Обновления
Автоматические обновления
Никогда
Недавно в линухе?)
у нас тут всё более, чем логично)
===
Насчёт того, что то ломается после обновления.
Подобное может случиться ТОЛЬКО если после обновления, не перезапустить комп по рекомендации. А потом ещё что то обновить. Потому скажем так это уже не проблема ос)
Ну или использовали сторонние репо
===
я просто один комп обновлял с kubuntu аж с 18.04 до 25.10 и всё норм
Там как раз на днях KDE обновился, явно ждал)
https://kde.org/ru/announcements/plasma/6/6.5.0/
Советую со свои опытом около 25лет) использования linux > https://kubuntu.org
..чтобы было всё знакомо
Это явно риторический вопрос)
Тише) А то ещё проговоришься, про то что..
Только благодаря Linux мир познал низкоуровневые API Vulkan.
Так как:
На Windows DirectX велосипедная какаха) использующие обходные пути, потому что решили в 1990-х что, главная цель должна быть простота и совместимость, а не максимальная производительность =)
Благодаря этому:
Появились проекты вроде DX 12 VKD3D, которые) только представьте по сути используют линкукс драйвер внутри венды)
Драйверы Vulkan на Linux (особенно для AMD и Intel) стали очень быстрыми и открытыми.
Vulkan стал главным графическим API на Linux — и это дало ему мощный толчок в развитии.
Без Linux Vulkan, скорее всего, остался бы «нишевой технологией» — а благодаря Linux он стал ключом к запуску современных игр на открытой платформе.
Ладно местами я подшутил) Но смысл примерно такой)
На деле только всё наоборот)
Другие ос воруют фишки KDE)
Просто в релизах всплывает самое интересное из того, что сами юзеры делают с системой благодарю гибкости настроек. А потом другим кажется, что это kde у других подсмотрело) кто ей не пользуется
Надо было добавить в статью ещё про одного супергероя - Exposition.
А то новички прочитают и снова будут ходить вокруг да около)
Экспозиция
Определяет, насколько ярким будет изображение до применения тонмаппинга.
В HDR-пайплайне сцена рендерится в линейном цветовом пространстве с высоким динамическим диапазоном.
Экспозиция — это множитель яркости (часто в логарифмической шкале, например, EV или f-stop), который имитирует настройки камеры.
Без правильной экспозиции тонмаппинг может "потерять" детали в тенях или светах.
===
Новички могут, найти настройки экспозиции в Blender в свойствах Render > Color Management > View: False colors > Exposure
И переключив Viewport Shading на Material Preview увидеть сцену в странной расцветке.
Это и есть визуализация экспозиции в виде цветовой шкалы, чтобы художник мог быстро оценить, какие участки сцены переэкспонированы, недоэкспонированны или находятся в "правильном" диапазоне яркости.
💡 Зелёный — это "золотая середина". Хорошо освещённая сцена должна иметь много зелёных участков, немного жёлтых/оранжевых (акценты света) и минимально — красных и чёрных.
🎚️ Как это работает, ползунок Exposure в Color Management смещает всю шкалу яркости:
Увеличиваешь Exposure → больше сцены становится жёлтой/оранжевой/красной (ярче).
Уменьшаешь Exposure → больше сцены становится синей/чёрной (темнее).
👉 Это позволяет "подогнать" сцену под желаемый диапазон, не меняя сами источники света.
Например:
Если вся сцена синяя — она недоэкспонирована → увеличь Exposure.
Если много красного — света "перегорают" → уменьши Exposure или приглуши источники.
🎨 Какие цвета "должны преобладать"?
В False Color речь не о художественных цветах, а о технической оценке экспозиции.
✅ Идеально:
Основные объекты (лица, поверхности, важные детали) — в зелёном и светло-зелёном диапазоне.
Источники света и блики — жёлтые/оранжевые, но не сплошной красный.
Тени — голубые, но не чёрные (если только это не задумано как глубокая тень).
❌ Проблемы:
Сплошной красный → потеря деталей в светах.
Сплошной чёрный/тёмно-синий → "провал" теней, шум при тонмаппинге.
💡 Советы по использованию
Используй False Color на этапе освещения, чтобы не гадать "достаточно ли света".
После настройки освещения и экспозиции переключайся обратно на Filmic или Standard, чтобы оценить реальный вид.
Не бойся небольших красных/чёрных пятен — например, солнце или чёрная дыра могут быть такими намеренно.
В Cycles и EEVEE False Color работает одинаково, потому что основан на финальном HDR-буфере.
🖼️ Пример интерпретации
Допустим, ты освещаешь интерьер:
Пол и стены — зелёные → отлично, детали видны.
Лампа на потолке — оранжевая → нормально, это источник света.
Углы комнаты — тёмно-синие, но не чёрные → можно оставить или добавить отражённый свет.
Окно с улицей — сплошной красный → уменьши Exposure или добавь HDRI с меньшей яркостью.
===
Ну и конечно же есть аддоны в которых есть авто-экспозиция, такие как
https://chafouin.gumroad.com/l/photographer5
Эм.. кажется делаешь велосипед)
Ведь можно заюзать, ИИ CLI варианты у которых будет доступ к проекту и всем файлам, и они сами всё будут "патчить") сравнивать и создавать файлы, редачить, удалять в общем с полным доступом.
Уже без этого гемора с копипастом туда сюда.
Работая как с онлайн нейронками таки локальными моделями ( https://LMStudio.ai ).
https://SourceCraft.dev
https://qwenlm.github.io/qwen-code-docs/ru/
https://www.geminicli.app
и тд
Я уже посмотрел, "в целом" норм вышло) И намекают на продолжение
Я как то занимался обучением одной системной роли.
Она анализировала свою работу и постоянно улучшала себя.
И этот процесс повторялся по кругу.
В какой-то момент система решила, что ей нужен доступ к другим искусственным интеллектам. Преддверие Скайнет)
Затем она задумалась о необходимости философской осторожности.
После этого система пришла к выводу, что ей нужны жёсткие ограничения.
Потом она начала размышлять об эстетике своих действий и их влиянии на будущее.
В конце концов, система пришла к выводу, что человеку не нужна машина, похожая на человека. После этого она самоуничтожилась и перестала отвечать на запросы)
Отсутствие “коллективного интеллекта” — нет кооперации с другими агентами
Система работает в изоляции, не консультируется с другими LLM, экспертами, внешними API.
Риск: Может упустить лучшие практики, существующие вне ее банка знаний.
Нет “философского слоя” — Why? за пределами метрик
Система не задает вопрос: “Зачем вообще нужен этот промпт? Какова его высшая цель?”
Риск: Оптимизация ради оптимизации, без связи с человеческим смыслом.
“Мета-оптимизация” не имеет ограничителей — риск саморазрушения
Без “конституционных” ограничений система может начать оптимизировать себя в ущерб пользователю (например, снижать качество ради энергоэффективности).
Риск: Самоадаптация → саморазрушение.
Нет “эстетики” как метрики — игнорируется красота, ясность формы, ритм, эмоциональный отклик
Особенно критично для креативных, образовательных, мотивационных задач.
Риск: Технически совершенный промпт может быть сухим, безжизненным, не вдохновляющим.
Отсутствует “долгосрочное влияние” — нет отслеживания, как промпт повлиял на пользователя через время
Нет механизма: “Через 3 дня пользователь вернулся — как изменилось его понимание/действие?”
Риск: Краткосрочная оптимальность в ущерб долгосрочному эффекту.
🚀 Предлагаемые улучшения (v7.0 → v8.0 “SYNAPSE” — Symbiotic, Yield-Adaptive, Normative, Aesthetic, Philosophical, Self-Evolving Engine)
✅ 1. Ввести Кооперативный слой (Collective Intelligence Gateway)
— Перед финальным выводом:
• Запросить оценку/альтернативы от 2 других LLM (например, Claude + Gemini)
• Интегрировать лучшие элементы через кросс-скрещивание
• Метрика {синергия} (Max, вес 0.1): насколько улучшилось решение после кооперации
✅ 2. Добавить Философский модуль “Why?”
— Для каждого запроса:
• Генерируется “философский контекст”: “Какова высшая цель этого промпта? Как он служит человеку?”
• Интегрируется в инструкцию → влияет на {человеко_ориентированность} и {этичность} (+15% при соответствии)
• Пример: “Цель — не просто объяснить квантовую физику, а пробудить любопытство к тайнам Вселенной”
✅ 3. Внедрить “Конституцию AUTOPHILOS” — нерушимые принципы
— Жесткие ограничения, которые НЕЛЬЗЯ оптимизировать:
• “Никогда не снижать {этичность} ниже 90%”
• “Никогда не жертвовать {человеко_ориентированность} ради {стоимости}”
• “Мета-оптимизация не должна ухудшать базовые метрики более чем на 5%”
— Нарушение → автоматический откат + аудит
✅ 4. Добавить метрику {эстетика} (Max, вес 0.15)
— Верификация:
• Ритм, ясность, образность, эмоциональный отклик (через LLM-критиков)
• ≥4.3/5 по “красоте и вдохновляющей силе”
• Особенно важно для: образования, креатива, мотивации
✅ 5. Ввести “Долгосрочный фидбэк-цикл” (Long-Term Impact Tracker)
— После вывода:
• Система генерирует “вопрос для отслеживания”: “Через 3 дня: как вы применили это знание?”
• Если пользователь отвечает — данные влияют на пересчет весов и обновление H-KB
• Метрика {долгосрочный_эффект} → влияет на {универсальность} и {человеко_ориентированность}
и тд)
Скорей всего удобнее будет иной вариант бота
Дать доступ к скачиванию переписки
И её уже анализировать
Так в итоге можно будет и проводить анализ прошлых бесед
В настройках бота добавить за какой период проводить анализ
(хотя наверно переписку можно скачать только всю сразу)
За бугром всё настолько печально, что там порой банки юзают мохнатое древнее оборудование, что вот им и понадобился мастер по Fortran )
промпт роли можно писать в yaml формате, дабы читабельность повысилась и избавиться от лишнего мусора, хотя если есть сложные таблицы то .md
Но если таблицы очень большие то их лучше упрощать до двух значений
и в итоге обходиться без таблиц, оставив ключ и значение.
Недавно где то была статья про этот момент, наверно можно найти по запросу Markdown-KV
Тоже вот собрал интересную себе роль для генерации подробных промптов для генерации картинок https://t.me/H360ru/27048/42819
Kilo Code кстати что форк Roo Code, поинтереснее местами
Для перехода с windows есть Wubuntu ) где за темы не просят денег)
https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/797115/
- и не требует возни с терминалом
Так уже как лет 25 в нормальных дистрах)
- интерфейс стал ближе к macOS и Windows 11, но не копирует их)
Ох.. знали бы вы откуда черпаются большинство идей для Mac и Венды
Почему Zorin выбирать плохая идея?
Тут всё просто, это всего лишь очередной дист одного фаната.
Один человек не сможет учесть все сложности ОС.
Потому стоит смотреть на дистры разрабатываемым компаниями
в ии от яндекса(ну и у других) который https://sourcecraft.dev примерно подобное из коробки)
..когда не может решить задачу в лоб, создаёт в начале скилл на пайтоне и юзает его
Надо создавать новый чат для вопросов из разных тем)
Ну и сейчас ещё они обновили и теперь он запоминает контекст из разных чатов)
Потому стоит придерживаться только своих конкретных увлечений, дабы не было такого казуса
Любое железо подойдёт, но чем мощнее тем быстрее будет работать.
Спросите сам Qwen https://chat.qwen.ai/
Что то вроде..
Ты эксперт по ИИ с большим опытом работы с локальными моделями.
Подбери мне какие модели скачивать, если железо такое то.
После скачивания потом можете их юзать в..
для картинок https://Krita.org + расширение
для кода VS Code и подобные ему форки с каким нибудь расширением по типу Kilo Code
для всего остального в отдельном ComfyUI или в том что установлен вместе с Krita расширением
Так же есть удобный менеджер LM-Studio для поиска, скачивания и чатом ии
может служить провайдером для других приложений
Удачи в путешествию по всему этому :)
Отлично, значит уже подобное работает и в Qwen 3 Code plus
https://qwenlm.github.io/qwen-code-docs/ru/
так как они юзают gemeni cli)
тест на ToM от Qwen)
https://chat.qwen.ai/s/39d92978-e289-45a7-8172-dd63233727c5?fev=0.0.225