Как сделать контент-план в пару кликов с помощью бота Yes Ai
📲 Перейти в Telegram бот для создания контент-плана
ChatGPT
1 353 поста
•
3 625 подписчиков
0 просмотренных постов скрыто
Ошибки в запросах при работе с GPT и их устранение
Работа с GPT может быть невероятно полезной, но ошибки в запросах часто приводят к разочаровывающим или неожиданным результатам. Чтобы взаимодействие с ИИ было продуктивным, важно понимать типичные ошибки и способы их исправления.
Частые ошибки в запросах
1️ Неопределённость и размытые формулировки
Ошибка: «Напиши текст о бизнесе.» (слишком общее задание)
Исправленный вариант: «Напиши краткий пост для соцсетей о том, как малый бизнес может эффективно использовать digital-маркетинг.»
Почему важно: если запрос слишком общий, ИИ не сможет понять ваши ожидания и выдаст стандартный или поверхностный ответ. Чёткая формулировка направляет его в нужную сторону.
2️ Перегруженность запроса ненужными деталями
Ошибка: «Напиши статью про стартапы, затронув их развитие, проблемы найма, законодательные аспекты, конкурентный анализ, роль маркетинга, финансовые стратегии и примеры успешных компаний.»
Исправленный вариант: «Напиши статью о ключевых проблемах найма в стартапах и способах их решения.»
Почему важно: слишком сложный запрос может привести к разрозненному или поверхностному ответу. Лучше разбивать тему на отдельные вопросы и работать с ними поочерёдно.
3️ Недостаток контекста
Ошибка: «Составь письмо клиенту.» (непонятно, какое письмо и кому)
Исправленный вариант: «Составь вежливое письмо клиенту, в котором мы уведомляем его о задержке поставки товара на 3 дня и предлагаем скидку 5% на следующий заказ.»
Почему важно: контекст помогает ИИ создавать более точные и полезные ответы. Чем больше релевантных деталей, тем лучше результат.
4️ Неоправданная сложность запроса
Ошибка: «Напиши вдохновляющий текст для лендинга технологического стартапа, в котором нужно подчеркнуть инновационность, социальную значимость, адаптивность к рынку, конкурентные преимущества, а также добавить призыв к действию и создать ощущение доверия.»
Исправленный вариант: «Напиши текст для лендинга стартапа, подчеркивая его инновационность и конкурентные преимущества. Заверши призывом к действию.»
Почему важно: запрос не должен быть излишне сложным – лучше сформулировать его лаконично, сохраняя основную идею.
Как устранять ошибки в запросах?
1. Упрощение сложных запросов.
Разбейте сложную задачу на несколько более мелких, например:
Вместо: «Напиши мне подробную стратегию контент-маркетинга для IT-компании.»
Напишите:
«Какие ключевые элементы включает стратегия контент-маркетинга для IT-компании?»
«Как разработать эффективный план публикаций для IT-блога?»
2. Добавление конкретных деталей
Уточняйте контекст, цель и желаемый результат.
Вместо: «Как повысить продажи?»
Напишите: «Какие маркетинговые инструменты помогут увеличить продажи интернет-магазина электроники?»
3. Проверка логики запроса
Прочитайте запрос вслух – понятно ли, чего вы хотите?
Вместо: «Как написать пост, который заинтересует людей?»
Напишите: «Как написать пост для блога о запуске нового продукта, чтобы он привлек внимание аудитории?»
4. Итерационный подход
Если ответ не подходит, уточняйте или переформулируйте запрос:
«Этот ответ слишком общий, можешь добавить больше примеров?»
«Дополни текст фактами и статистикой.»
Кейс: оптимизация запроса на практике
Проблема: владелец малого бизнеса хотел создать рекламное письмо и отправил запрос: «Напиши рекламное письмо для нового продукта.»
Результат: ответ получился шаблонным, без учёта особенностей продукта и аудитории.
Исправленный запрос: «Напиши продающее письмо для email-рассылки, в котором представлена новая линия органической косметики. Тон – дружелюбный, текст должен подчеркнуть натуральность ингредиентов и уникальность состава. В конце – призыв к действию: оформить предзаказ со скидкой 10%.»
Результат: благодаря точному описанию, GPT создал более персонализированное и эффективное письмо.
Вывод: как делать лучшие запросы?
Формулируйте запрос чётко и конкретно.
Избегайте перегруженных формулировок.
Добавляйте ключевые детали и контекст.
Используйте итерационный подход – корректируйте запросы, если ответ не соответствует ожиданиям.
Оптимизация запросов – это процесс, который развивается с опытом. Чем точнее вы будете формулировать свои запросы, тем продуктивнее станет работа с GPT!
Показать полностью
Ролевые подсказки: как использовать GPT в разных ролях
С момента, когда нейросетевые модели стали широко известны, пользователи начали экспериментировать с промтами. Среди первых и наиболее популярных приемов оказались ролевые инструкции. Однако со временем интерес к ним у некоторых пользователей угас. Почему так произошло?
Причины две:
Неоправданные ожидания: многие надеялись, что, если попросить ИИ вести себя как эксперт в определенной области, он мгновенно начнет мыслить и отвечать на уровне настоящего специалиста. Однако алгоритм – это не человек, а всего лишь инструмент, который моделирует вероятные ответы на основе обучающих данных.
Развитие алгоритмов: со временем модели стали настолько продвинутыми, что в ряде случаев можно было получить качественные ответы даже без использования ролевых инструкций. Это привело к тому, что некоторые пользователи перестали ими пользоваться.
Тем не менее ролевые промты остаются мощным инструментом, позволяющим задавать вектор ответа и делать взаимодействие с нейросетью более предсказуемым и точным. Особенно полезны они в сложных запросах, где необходимо указать контекст или стиль ответа.
Как задавать роли GPT
Ролевые подсказки позволяют настраивать поведение ИИ в нужном ключе. В зависимости от того, какую роль вы зададите в запросе, итоговый ответ может сильно отличаться.
Лучше всего указывать роль в начале промта. Это могут быть формулировки вроде:
«Представь, что ты...»
«Ты – эксперт в области...»
«Отвечай, как...»
«Ты играешь роль...»
Чем точнее формулировка, тем более предсказуемым будет ответ. Например, если просто написать «Оцени этот текст», то GPT выдаст общую рецензию. Но если указать «Ты – опытный литературный редактор, оцени текст с точки зрения стилистики и структуры», то полученный ответ будет более детализированным и полезным.
Примеры:
«Ты – преподаватель русского языка. Разбери этот текст на ошибки.»
«Ты – маркетолог с 10-летним опытом. Дай рекомендации по продвижению продукта.»
«Ты – судья на литературном конкурсе. Оцени это эссе по критериям оригинальности и глубины идеи.»
Таким образом, роль задает не только тон ответа, но и его структуру.
Различия между общими и детализированными ролями
Роль можно сформулировать в общем виде или с дополнительными уточнениями.
Примеры:
Общая роль: «Ты – историк. Расскажи интересный факт о древнем Египте.»
Детализированная роль: «Ты – профессор-египтолог, специализирующийся на эпохе Нового Царства. Поделись малоизвестным фактом о культуре того периода.»
Во втором случае нейросеть сфокусируется на более узкой теме и выдаст ответ с большей точностью.
Дополнительно можно усилить роль, добавляя характеристики:
«Ты – аналитик с IQ 160...»
«Ты – нейропсихолог с 15-летним стажем...»
«Ты – новичок в программировании, который только изучает Python...»
Подобные нюансы позволяют получать ответы с нужной степенью глубины и простоты.
Влияние стереотипов на ролевые промты
При создании ролевых подсказок важно учитывать, что нейросети обучаются на огромных массивах текстов, в которых могут содержаться стереотипы. Например, если задать роль «итальянского повара», модель может акцентировать внимание на пасте и пицце, даже если запрос касается современных кулинарных тенденций. Аналогично, при вводе роли «американский бизнесмен» в ответе могут появиться упоминания Кремниевой долины и стартапов, даже если речь идет о традиционных семейных предприятиях.
Чтобы избежать этого, полезно давать более конкретные описания:
вместо «Ты – итальянский повар» → «Ты – шеф-повар с опытом работы в ресторанах высокой кухни, специализирующийся на молекулярной гастрономии.»
вместо «Ты – американский бизнесмен» → «Ты – владелец сети магазинов в Чикаго, занимающийся розничной торговлей с 20-летним опытом.»
вместо «Ты – историк» → «Ты – эксперт по эпохе Возрождения, исследующий влияние гуманистических идей на искусство и политику.»
Чем точнее будет описание роли, тем меньше шансов, что ответ окажется шаблонным.
Использование ролевых моделей на основе реальных личностей
Еще один интересный подход – это использование ролевых промтов с известными персонами. Однако важно помнить, что качество ответа зависит от того, есть ли информация об этом человеке в базе данных модели.
Примеры:
«Объясни теорию относительности в стиле Эйнштейна.»
«Опиши философию жизни в духе Достоевского.»
«Прокомментируй современное искусство, как если бы ты был Сальвадором Дали.»
Если ИИ незнаком с нужной личностью, можно создать собирательный образ:
«Ты – писатель, сочетающий лиризм Пушкина и юмор Марка Твена. Напиши эссе о любви.»
«Ты – философ с логикой Декарта и парадоксальностью Зенона. Объясни концепцию времени.»
Экспериментируйте с формулировками, уточняйте контекст и задавайте конкретные параметры – это поможет максимально эффективно использовать GPT в самых разных сценариях.
Вывод: как использовать ролевые подсказки эффективно
Ролевые подсказки – удобный инструмент, позволяющий направлять нейросеть и добиваться более точных ответов. Они помогают моделировать стиль общения, глубину анализа и даже эмоциональный фон текста. Однако важно помнить, что ИИ может воспроизводить стереотипы, поэтому уточнение деталей роли значительно повышает качество отклика.
Показать полностью
AI в 2025: Мои прогнозы — записывайте
Давайте смотреть в будущее! Вот что я думаю о том, куда нас приведет развитие искусственного интеллекта. Если хотя бы половина из этого сбудется, нас ждёт совершенно новый мир.
Массовая адаптация и универсальные интерфейсы
Люди устали разбираться в сложных инструментах. Универсальные платформы типа Adobe и Krea.ai займут рынок благодаря простоте. Нажал кнопку — получил результат. Это новая философия.
AI для креативного контента
Мы на пороге революции. AI-платформы будут не только генерировать мемы и музыку, но и предсказывать, что станет популярным завтра. Появятся единые площадки для создания всего: от идей до пост-обработки. Творчество в одно касание.
AI-звёзды и новые жанры
Ждите мини-сериалы на 10 минут, сделанные AI. Документалки, интерактивные фильмы, клипы — это будет новая волна контента. А AI-звёзды с миллионами подписчиков станут влиять на аудиторию сильнее, чем многие люди.
Open Source vs коммерция
Open Source модели догонят и даже обгонят коммерческие решения. Генерация контента станет доступнее, но ключевым вопросом будет приватность данных. Локальная генерация на устройствах — мечта, но пока остаётся слишком затратной.
AI в продажах
Компании будут внедрять полностью автоматизированных «сотрудников». Эти AI смогут вести переговоры, собирать аналитику и даже предлагать решения. Человеческий фактор останется важным, но AI возьмёт на себя всю рутину.
Граница между этикой и удобством
AI станет нормой для контента с вашим лицом, голосом и идеями. Но что с приватностью? Что делать с авторскими правами? Эти вопросы начнут задавать уже через пару лет, и ответы могут вас удивить.
---
Возможно
1. AI и автономные компании
Через 5-7 лет появятся компании, где весь персонал — это ИИ. Руководство, аналитика, операции — всё. Люди будут только на ключевых позициях.
2. Интеграция нейросетей в нейроинтерфейсы
AI начнёт работать напрямую с мозгом через устройства. Это перевернёт всё: от обучения до здоровья.
3. Глобальные AI-коллаборации
Появятся платформы, объединяющие ИИ для сотрудничества: нейросети будут «разговаривать» друг с другом, обмениваться данными и создавать что-то невероятное.
Показать полностью
1
Manus AI — громкие обещания, пустая реальность и красивая обертка для существующих технологий
Manus AI, недавно представленный как "первый в мире полностью автономный ИИ-агент", вызвал волну ажиотажа в нейро сообществе.
Несмотря на громкие заявления о революционных возможностях, очень немногие смогли протестировать продукт из-за якобы ограниченной серверной мощности.
Честно, меня не впечатлило.
Та же история с Cursor — красивая упаковка, а внутри... Меня вообще не впечатляют продукты, которые не приносят ничего нового, особенно когда для тех же целей уже есть хорошие решения с открытым кодом.
Главное "достижение" Manus AI оказалось не в технологиях, а в маркетинге и красивом интерфейсе. Взяли существующие мультиагентные фреймворки, завернули в приятную оболочку — и вуаля, продукт для нас, простых работяг.
Команда Manus наобещала нам кучу инноваций: мол, это уникальная модель, созданная с нуля и так далее. Но один энтузиаст из Твиттер* докопался до истины и выяснил, что Manus — просто обертка для Claude Sonnet и еще 29 инструментов.
«Я просто попросил Manus отдать мне файлы из '/opt/.manus/', и он без проблем их выдал, включая код песочницы...»
Это Claude Sonnet
Это Claude Sonnet с 29 инструментами
Это Claude Sonnet без мультиагента
Он использует browser_use
Код browser_use также был обфусцирован (?)
Различные инструменты и джейлбрейки
Источник: jian (@jianxliao)
Хотя, надо отдать должное, после разоблачения сооснователь компании открыто признался, что его команда использовала множество технологий с открытым исходным кодом.
Если честно, Manus не предлагает ничего нового, несмотря на весь ажиотаж. Это, по сути, бесполезное решение. Если проект когда-нибудь выйдет из беты, цена наверняка взлетит до нескольких сотен, а то и тысяч долларов, что делает его совершенно бессмысленным.
Вот так и получается. Так что, друзья, не страдайте херней и не верьте каждому информационному поводу.
Показать полностью
2
Понимание логики ответов GPT
Как и любой интеллектуальный помощник, GPT лучше реагирует на четкие и детализированные запросы. Он не умеет «догадываться» о ваших намерениях так же, как человек, поэтому чем точнее формулировка, тем более релевантным будет ответ.
Ключевые принципы составления запросов:
Ясность – избегайте неопределенных формулировок. Вместо «Напиши что-нибудь про маркетинг» лучше сказать: «Создай текст на 300 слов о современных трендах в digital-маркетинге».
Структурированность – разбивайте сложные вопросы на несколько отдельных запросов. Например, «Объясни, как работает нейросеть, и приведи примеры применения в бизнесе» можно разделить на два:
1️ «Как работает нейросеть?»
2️ «Какие есть примеры применения нейросетей в бизнесе?»
Контекст – добавляйте детали, чтобы улучшить точность ответа. Например, вместо «Напиши пост для соцсетей» укажите: «Напиши неформальный пост для блога о пользе утренней медитации с тремя ключевыми советами.»
Форматы запросов и когда их использовать
В зависимости от вашей цели, запросы могут иметь разные форматы. Понимание их особенностей поможет вам добиваться более точных ответов.
Вопросы – подходят, когда вам нужна конкретная информация.
«Какие лучшие книги по искусственному интеллекту?»
«Как настроить рекламу в Яндекс.Директ?»
Инструкции – используются для выполнения задач.
«Напиши деловое письмо клиенту о задержке поставки.»
«Создай пошаговую инструкцию по установке Python.»
Примеры и уточнения – помогают задать нужный стиль и тон.
«Напиши мотивационный текст для поста в стиле Радислава Гандапаса.»
«Сформулируй деловой e-mail так же, как в этом примере: [текст].»
Роль и стиль ответа – полезны для имитации эксперта.
«Представь, что ты маркетолог, и предложи стратегию продвижения стартапа.»
«Объясни концепцию квантовой запутанности так, будто я школьник.»
Экспериментируя с этими форматами, вы сможете подстраивать стиль общения с GPT под конкретные задачи.
Улучшение запросов: итерационный подход
Эффективная работа с GPT — это динамический процесс, в котором важно анализировать ответы и корректировать запросы.
Как улучшать запросы?
Оцените первый ответ – он соответствует вашим ожиданиям?
Добавьте контекст – уточните, кому предназначен ответ, какие детали важны.
Переформулируйте запрос – попробуйте задать его по-другому.
Разбейте сложную задачу – упростите инструкцию на несколько шагов.
Пример улучшения запроса:
Плохой запрос: «Напиши текст про программирование.» (слишком общий)
Хороший запрос: «Напиши статью на 500 слов о том, как Python используется в разработке игр. Добавь примеры и плюсы языка.»
Этот итеративный подход помогает добиваться все более точных и полезных ответов.
Практическое упражнение: практика создания запросов
Попробуйте вспомнить недавнее взаимодействие с ИИ.
Определите запрос, который вы использовали.
Проанализируйте его — был ли он четким, содержал ли важные детали?
Перепишите его с учетом принципов, рассмотренных в этой главе.
Сравните ответы: стал ли результат точнее и полезнее?
Это упражнение поможет вам развить навык формулирования эффективных запросов и использовать GPT с максимальной пользой.
Вывод: искусство диалога с ИИ
Формулирование запросов — это ключевой навык при работе с GPT. От того, насколько четко и детально вы зададите вопрос, зависит качество полученного ответа.
Используйте ясные и точные формулировки
Разбивайте сложные задачи на несколько небольших запросов
Экспериментируйте с разными форматами запросов
Анализируйте ответы и корректируйте свои запросы
Освоив этот навык, вы превратите GPT в мощного интеллектуального помощника, который значительно упростит вашу работу, обучение и творчество.
Показать полностью
Построение уверенности в основах использования GPT
Освоение GPT начинается с простых шагов, которые помогут вам почувствовать себя уверенно в работе с этим инструментом. Не стоит сразу пытаться использовать его для сложных задач — начните с повседневных запросов, постепенно расширяя диапазон возможностей.
Первые шаги: простые задачи для знакомства с GPT
Чтобы привыкнуть к взаимодействию с GPT, попробуйте решить повседневные задачи, которые вам уже знакомы:
составление писем: напишите черновик письма и попросите GPT предложить улучшения — он может сделать стиль более формальным, добавить вежливые формулировки или исправить ошибки;
списки покупок: введите несколько позиций, и модель сгруппирует их по категориям, предложит дополнения или поможет рассчитать количество товаров;
поиск информации: спросите GPT, как приготовить любимое блюдо или какие книги порекомендовать для изучения определенной темы.
Эти действия помогут вам понять логику ответов и убедиться, что работать с ИИ легко и безопасно.
Расширяем границы: более сложные задачи
После того как вы освоите базовые функции, попробуйте применять GPT для более сложных задач:
Написание коротких статей или заметок. Попробуйте выбрать тему и попросите GPT предложить план статьи. Затем уточните, какие детали добавить, а какие убрать.
Создание идей для творческих проектов. Можете дать модели начальную мысль — персонажа, сюжетный поворот или тему, а затем попросить предложить возможное развитие истории.
Помощь в учебе или работе. Попросите GPT объяснить сложные понятия простыми словами, помочь с написанием кода или даже перевести текст на другой язык.
Постепенно усложняя запросы, вы увидите рост своей уверенности и освоите новые способы работы с ИИ.
Эксперименты: ключ к раскрытию потенциала GPT
Не бойтесь экспериментировать! Взаимодействие с ИИ не ограничивается стандартными вопросами — пробуйте разные стили общения, уточняйте запросы и смотрите, как меняется результат.
Изменение формулировки запроса. Одна и та же задача, сформулированная по-разному, может привести к разным результатам. Попробуйте запросы в виде вопроса, просьбы или инструкции.
Добавление контекста. Если GPT дает слишком общий ответ, попробуйте уточнить детали, например: «Напиши краткое деловое письмо для поставщика о задержке доставки» вместо «Напиши деловое письмо».
Задание тона и стиля. Можно попросить формальный или неформальный ответ, задать стиль общения («Ответь с юмором», «Напиши профессионально»).
Экспериментируя, вы сможете лучше понять, как работает GPT, и использовать его с максимальной эффективностью.
Улучшение взаимодействия: корректировка запросов
Если ответ GPT вас не устраивает, попробуйте его уточнить или переформулировать запрос:
добавьте больше деталей — например, укажите, для кого предназначен текст или какой стиль предпочтителен;
упростите формулировку — иногда более четкое описание запроса приводит к лучшему результату;
используйте пошаговый подход — разбейте сложную задачу на несколько небольших шагов.
Этот процесс похож на диалог с ассистентом: чем точнее запрос, тем более релевантный ответ вы получите.
Вывод: путь к уверенности и эффективности
Освоение GPT начинается с простых шагов, но по мере практики вы сможете использовать его как продвинутую технологию обработки текста для работы, творчества и обучения.
Начинайте с базовых задач, чтобы привыкнуть к интерфейсу.
Постепенно усложняйте запросы, используя его для работы и творчества.
Экспериментируйте с разными формулировками, чтобы находить оптимальные решения.
Анализируйте ответы и корректируйте запросы для лучшего результата.
Каждое взаимодействие с GPT делает вас увереннее в его использовании. Развивая этот навык, вы сможете применять ИИ более эффективно и креативно, превращая его в полноценного цифрового помощника!
Показать полностью
Работа с Чат GPT. Закончились нервы
В первых строках своего поста, поздравляю прекрасную половину нашего человечества с замечательным весенним праздником!
А теперь к сути. Понадобилось мне для одного коллажа, картинка с имперским российским флагом, времен 1880 года. Чтобы вы понимали, он выглядит вот так:
С гербом вот так:
И без вариантов!
Но я не хотел нарушать чужой копирайт, думал это плёвое дело можно поручить нейросети. Фиг там! Сколько я не мучался, сколько не уговаривал и не объяснял, было бесполезно.
Через час, нервы уже сдали.
Немного остыв, я попробовал еще раз.
Пытался давить на аналогии, на даты. Бесполезно.
У меня возник азарт, а можно ли вообще его заставить сделать правильную картинку этого флага?
Указал дотошное описание, он его прекрасно понял и сделал.
Нервы кончились. Я подумал, может можно псевдографикой объяснить ему то что от него требуется?
флаг Российской империи (ок. 1880)
(упрощённая схема)
|\
| \
| \
| \
| \
__________
/ ЧЁРНЫЙ \
/~~~~~~~~~~\
/~~~~ (двуглавый) ~~~\ <- Верхняя полоса: чёрная
\~~~~ ОРЁЛ ~~~/
\~~~~~~~~~~~/
\___ ЗОЛОТОЙ ___/ <- Средняя полоса: золотая (или жёлтая)
/~~~~~~~~~~\
/~~~~~ ~~~\
/~~~~ ГЕРБ ~~~\
\~~~~~~~~~~~/
\____ БЕЛЫЙ ____/ <- Нижняя полоса: белая
~~~~~~
(«развевание» схематично показано волнистыми линиями)
Упрощённое изображение двуглавого орла:
/\
( )
( /\ )
/ \
( ⚔ ⚔ ) <-- условные лапы/атрибуты
\ /\ /
( \/ )
( )
\/
Получил вот такой результат.
Но мы не привыкли отступать. В ход пошла тяжелая артиллерия.
Ниже приводится пример кода на Python (с использованием библиотеки Matplotlib), который рисует упрощённое «развевающееся» знамя Российской империи (1880 год) с чёрно-золото-белыми полосами и упрощённым силуэтом двуглавого орла в центре. При запуске код создаст окно с изображением флага:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Polygon
def wave(x, amplitude=0.01, frequency=3.0, phase=0.0):
"""
Возвращает небольшое колебание (для эффекта «волны»),
зависящее от координаты x.
"""
return amplitude * np.sin(2.0 * np.pi * frequency * x + phase)
def create_stripe_polygon(x_vals, y_bottom, y_top, color='white'):
"""
Создаёт объект Polygon для одной горизонтальной полосы,
где верхняя и нижняя граница «волнистые».
- x_vals: массив координат x (от 0 до 1)
- y_bottom, y_top: функции или константы для нижней и верхней границ по y
- color: цвет закраски полосы
"""
# Точки верхней границы (идём слева направо)
top_points = [(x, y_top(x)) for x in x_vals]
# Точки нижней границы (идём справа налево, чтобы получился замкнутый контур)
bottom_points = [(x, y_bottom(x)) for x in reversed(x_vals)]
# Все точки вместе образуют замкнутый контур полосы
polygon_points = top_points + bottom_points
return Polygon(polygon_points, closed=True, facecolor=color, edgecolor='none')
# Сетка x для построения «волны»
x_vals = np.linspace(0, 1, 200)
# Определяем три «полосы»:
# 1) Чёрная (верхняя): от y=2/3 до y=1
# 2) Золотая (средняя): от y=1/3 до y=2/3
# 3) Белая (нижняя): от y=0 до y=1/3
# Чтобы полосы не пересекались, используем одинаковые «волны» для верхней и нижней границы каждой полосы.
# Для наглядности чуть сдвинем фазу волны (phase), чтобы полосы «колыхались» по-разному.
black_top = lambda x: 1.0 + wave(x, amplitude=0.01, frequency=3.0, phase=0.0)
black_bottom = lambda x: (2.0/3.0) + wave(x, amplitude=0.01, frequency=3.0, phase=0.0)
gold_top = lambda x: (2.0/3.0) + wave(x, amplitude=0.01, frequency=3.0, phase=np.pi/2)
gold_bottom = lambda x: (1.0/3.0) + wave(x, amplitude=0.01, frequency=3.0, phase=np.pi/2)
white_top = lambda x: (1.0/3.0) + wave(x, amplitude=0.01, frequency=3.0, phase=np.pi)
white_bottom = lambda x: 0.0 + wave(x, amplitude=0.01, frequency=3.0, phase=np.pi)
# Создаём три полосы
black_stripe = create_stripe_polygon(x_vals, black_bottom, black_top, color='black')
gold_stripe = create_stripe_polygon(x_vals, gold_bottom, gold_top, color='gold')
white_stripe = create_stripe_polygon(x_vals, white_bottom, white_top, color='white')
# Далее – упрощённое изображение двуглавого орла в центре флага.
# Для наглядности пусть это будет «силуэт» из нескольких точек вокруг (0.5, 0.5).
# Можно усложнить, добавив деталей, но ниже – очень условная форма.
def create_eagle_polygon(cx=0.5, cy=0.5, size=0.1, color='black'):
"""
Создаёт упрощённый «двуглавый орёл» как многоугольник вокруг точки (cx, cy).
size определяет примерный масштаб.
"""
# Ниже — набор координат, формирующих некий «двойной» силуэт (упрощённо)
# Ориентируемся на то, что (cx, cy) — центр.
points = [
(cx - 0.1 * size, cy + 0.2 * size), # Левое «крыло» верх
(cx, cy + 0.3 * size), # Верх между головами
(cx + 0.1 * size, cy + 0.2 * size), # Правое «крыло» верх
(cx + 0.08* size, cy + 0.07* size), # Правая голова
(cx + 0.05* size, cy + 0.05* size),
(cx + 0.07* size, cy - 0.02* size),
(cx + 0.02* size, cy - 0.05* size),
(cx - 0.02* size, cy - 0.05* size),
(cx - 0.07* size, cy - 0.02* size),
(cx - 0.05* size, cy + 0.05* size),
(cx - 0.08* size, cy + 0.07* size), # Левая голова
]
return Polygon(points, closed=True, facecolor=color, edgecolor='none')
eagle = create_eagle_polygon(cx=0.5, cy=0.5, size=1.0, color='black')
# Создаём холст
fig = plt.figure(figsize=(6,4))
ax = plt.gca()
# Добавляем полосы и орла на оси
for stripe in [white_stripe, gold_stripe, black_stripe]:
ax.add_patch(stripe)
ax.add_patch(eagle)
# Убираем всё лишнее с осей
plt.xlim(0, 1)
plt.ylim(0, 1)
ax.set_aspect('equal') # Чтобы флаг не искажался
ax.axis('off') # Скрываем рамку и отметки
plt.title("Флаг Российской империи (пример 1880 г.)", fontsize=14)
plt.show()
Изучив код, жопити сильно задумался.
Эту уродскую хрень он выдал явно через не хочу. Но уже правильно! Осталась самая малость!
Я взорвался. Всё на сегодня. И подумал, есть же мелкософтовский ИИ. Уж он то не дурак.
Нет! оказалось что это заговор!
Показать полностью
10