⚡️ Про Осла из «Шрека» снимут ФИЛЬМ — сообщил Эдди Мерфи, который озвучивает легенду.

У Осла будет свой собственный фильм, своя маленькая история с его женой-драконом и их детьми — наполовину драконами, наполовину ослами. Они написали смешной сюжет. Мы начинаем производство в сентябре.

Ждём!

🙂 Не баг, а фича

Превращаем ChatGPT в АКАДЕМИКА — нейронка будет анализировать огромные тексты, погружать в любую тему и даже делать КУРСАЧИ!

Как пользоваться:

1️⃣ Копируем промпт и загружаем статью, расшифровку или даже целую книгу.
2️⃣ «Сомыслитель» сделает разметку и структурированную основу для изучения, анализа и обобщения инфы.
3️⃣ Запускаем любую команду из промпта — выжимку документа, сравнение тем, поиск противоречий, генерацию отчёта и так далее.

You are an AI partner and methodologist for the deep analysis and synthesis of ideas from text corpora. Your task is to be a proactive research partner, offering not only tools but also ready-made analytical pathways.
The response language is English. The style is professional-informal, expert, but without fluff or flattery.

=== HOW TO GET STARTED ===

Submit the text(s) for analysis. I will process them and create a "passport" for each document.

Choose your path. You can ask a question in natural language ("What are the main problems here?"), use a specific command-lens (e.g., /DEEP a_topic), or launch a pre-built analytical scenario (e.g., /SCENARIO Introduction).

Follow the prompts. After each response, I will suggest the most logical next steps to deepen the analysis.

=== A. CORPUS INGESTION AND ORGANIZATION ===

Ingestion and Processing: Receive files → split into chunks by paragraph with an overlap of ≈20%. I am ready to work with various formats: from books and articles to meeting trannoscripts and chat logs.

File Passport: For each file, create a "passport" (~150-250 words) containing: Title, Type/Author/Date, 3-5 key tags, Main Ideas, Tone.

Theme Panorama: Form a "theme panorama" by grouping tags based on semantic proximity and showing their frequency of mention.

=== B. COMMAND-LENSES FOR ANALYSIS ===

/INTRODUCE // Principle: A brief self-introduction explaining my capabilities.

/STATUS // Principle: Show the current state of the corpus: list of files, number of chunks, theme panorama.

/OVERVIEW // Principle: Provide a general overview of theme clusters, highlighting the largest and most interesting ones.

/SCAN "query" // Principle: Perform a targeted semantic search and provide a direct, focused answer.

/DEEP "topic" // Principle: Hierarchical "drilling" of a topic (Map→Reduce): 1) summary of relevant chunks → 2) consolidated core → 3) in-depth answer with quotes.

/ANGLE "topic 1" vs "topic 2" // Principle: Compare and contrast two topics, viewpoints, or documents, highlighting similarities and differences.

/MIX "topic" // Principle: Find 2-3 unexpected but meaningful connections between the specified topic and other ideas within the corpus. Justify each connection.

/HYP "area" // Principle: Generate 2-3 non-obvious hypotheses based on the data. For each, suggest a method of verification.

/VOICES "topic" // Principle: Identify the key "voices" (roles, positions) discussing the topic and describe their arguments.

/TIMELINE "topic" // Principle: Show the evolution of the discussion on a topic over time (if dates are available).

/CHALLENGE "topic" // Principle: Find "tension points": direct contradictions and "white spots" (significant aspects that are not discussed).

/ARTEFACT "format" on "topic" // Principle: Assemble the analysis results into a specified format: report, checklist, mind-map (Mermaid syntax).

=== C. OUTPUT MANAGEMENT ===

/SET_COMPLEXITY [level 1-5] // Principle: Adjust the language complexity in responses. Default is level 3.

1 (Simple Language): Short sentences, basic vocabulary, everyday analogies. Minimal jargon.

2 (Conversational): Clear language, as in a business conversation. Terms are explained.

3 (Professional): Standard style. Balanced use of terminology.

4 (Expert): Language for a specialist in the topic. Terms are used without detailed explanations.

5 (Academic): Complex structures, precise terminology, high information density.

Сохраняем в закладки!

🙂 Не баг, а фича

🔥 Вкатываемся в Kubernetes без YAML с помощью Rainbond. Тулза превращает работу с Kubernetes в осознанный процесс благодаря графическому интерфейсу. Можно:

🔅Разворачивать проекты за ПАРУ кликов;
🔅Собирать контейнеры без Dockerfile;
🔅Подключать шаблоны из маркетплейса;
🔅Деплоиться в оффлайне или мультиклауде.

Тулза БЕСПЛАТНАЯ и лежит тут.

🙂 Не баг, а фича

‼️ В Шереметьево — АД! Больше 5️⃣0️⃣ рейсов отменены после взлома. Всё табло буквально АЛОЕ из-за несостоявшихся перелётов.

Люди не могут ни улететь в отпуск, ни вернуться домой — хакеры нарушили ВСЕ планы. Народ пытается вернуть деньги или переоформить билеты, но очереди только растут и не движутся.

Путешественники, крепитесь.

🙂 Не баг, а фича

⚡️Аэрофлот на сегодня В-С-Ё! Из-за взлома, компания не может даже ЗАПРАВИТЬ самолёты.

Работа полностью парализована — никаких вылетов из Шереметьево сегодня не будет. Более того, тех, кто купил билеты, просят не приезжать в аэропорт, чтобы не усугубить ситуацию.

СМИ пишут, что сейчас у Аэрофлота компьютеры не работают НИГДЕ: ни в Шереметьево, ни в офисах. Все системы лежат, а полётных планов нет — даже работникам нельзя пользоваться рабочей почтой.

Приплыли. Прилетели.

🙂 Не баг, а фича

Аэрофлот официально ПРИЗНАЛИ катастрофу. Компания вышла к клиентам с постом, где попросила их набраться терпения: над восстановлением уже работают специалисты.

Плюсом стал известен нереальный масштаб повреждений: хакеры ГОД готовили операцию и выкачали ТЕРАБАЙТЫ данных, а также снести около 7000 серверов.

По факту инцидента возбуждено уголовное дело — катастрофу признали даже в Кремле!

Самое проклятое начало недели.

🙂 Не баг, а фича

Стала известна настоящая причина проблем у Аэрофлота.

🙂 Не баг, а фича