Уровень стиля: Вице-президент Александр Руцкой во время противостояния сторонников Верховного Совета с президентом Борисом Ельциным. Октябрь, 1993
Источник: vk.com/we_history
Люди обычно пользуются ChatGPT просто: открывают чат, задают вопрос, получают ответ, закрывают приложение. Это удобно для быстрых справок. Но если ты работаешь над долгим проектом — месячным исследованием, разработкой продукта или учебным курсом — этот способ становится кошмаром.
Через несколько дней возникают типичные проблемы. Первая — нереплицируемость. Один и тот же вопрос в разных чатах даёт разные ответы. ChatGPT опирается на контекст диалога, а не на жёсткий алгоритм. Один раз машина предложила таблицу с городами торговли, во второй раз совсем другую. Какая правильная? Непонятно.
Вторая проблема — распад долгих проектов. Таблица 1 в чате А, таблица 2 в чате Б, черновики в чате В. Спустя месяц пятнадцать открытых диалогов, и ты не помнишь, где что. Собрать в единое целое практически невозможно, и воспроизвести логику своей работы еще хуже.
Третья проблема — отсутствие формальной точки сборки. В чате нет понятия итерации проекта. Нет единого артефакта, который был бы законченным снимком состояния работы. Есть только бесконечная полоса сообщений.
Четвёртая проблема — сложность переноса в новый чат. Приходится вручную копировать инструкции и материалы, с неизбежными ошибками.
В результате даже продуктивные сессии становятся плохо документированной деятельностью. Полезной, но трудно проверяемой и невоспроизводимой. Это не научно.
На эту проблему нацелена идея: ChatGPT как реплицируемая лаборатория без единой строки кода.
Под реплицируемой лабораторией понимаются три ключевых свойства.
Первое — каждый блок работы завершён формальным артефактом. Не текстом в чате, который потеряется, а полным снимком проекта: структура документов, таблицы данных, рабочие заметки. Всё в один архив. Одна итерация.
Второе — любую итерацию можно восстановить и продолжить. Новый чат, другой день, другой пользователь. Загрузил архив 10 и продолжил с того же места. Как видеоигра: загрузил сохранение и играешь дальше.
Третье — правила работы заданы заранее и машинно-читаемо. Модель не угадывает, а следует явному регламенту. Этот регламент загружается в начало как конституция сессии.
Технически это достижимо без программирования. Нужны средства ChatGPT Plus и режим GPT-5.1 Thinking: возможность загружать zip-архивы, долговременный контекст сессии, способность интерпретировать JSON-конфигурации.
Схема: каждая итерация проекта — один zip-архив (архив_01.zip, архив_02.zip...). Внутри стабильный каркас: папки META, DOCS, DATA, NOTES. Правила работы в JSON-файле. Больше ничего не нужно.
Возможность превратить ChatGPT в лабораторный журнал опирается на три характеристики.
Первая — поддержка файлов и архивов. В Plus можно загружать и скачивать zip. Машина видит структуру папок, комментирует содержимое, предлагает изменения.
Вторая — режим GPT-5.1 Thinking. Этот режим хорош способностью выдерживать сложные многошаговые инструкции. Может работать с JSON, CSV, YAML одновременно помня предыдущие итерации и регламент.
Третья — диалог как сессия проекта. Контекст сохраняется полностью. Если задать в начале понятный регламент, модель последовательно работает в пределах этих правил.
ChatGPT как реплицируемая лаборатория — специализированный способ использования Plus-тарифа для долгоживущих проектов.
Ключевой приём: рассматривать каждый завершённый этап как полный снимок проекта в виде zip-архива. Итерация определяется логикой работы, не датой. Была поставлена задача, изменена структура, добавлены данные — сформирован новый архив-снимок.
Архив имеет стабильный каркас. архив_XX.zip содержит: META (VERSION.txt, MANIFEST.yml, POLICY.yml, опционально BUILD.json), DOCS (готовые тексты), DATA (таблицы), NOTES (черновики).
Действует логика APPEND_ONLY: нельзя стирать существующие данные. Если данные были в архиве 5, они должны быть в архиве 6. Но можно добавлять новые файлы и строки.
Версионирование живёт только через META. Имена папок и ключевых файлов не меняются. Номер итерации и изменения — в META/VERSION.txt и META/MANIFEST.yml.
Новый архив надстраивает предыдущий, не нарушая его целостности. Это совместимо с человеческим подходом и идеально для ChatGPT.
Вторая опора — машиночитаемый регламент в JSON-файле.
Вместо копирования инструкций каждый раз исследователь один раз формирует AI_RULES.json с описанием целей, структуры архива, политики изменений, требований к концу итерации.
В новом чате пользователь загружает JSON и пишет: "Используй этот JSON как регламент. Все шаги — через архивы с описанной структурой и политикой". Модель интерпретирует JSON как строгие правила.
Выигрыши: диалог короче, поведение модели стандартизировано между сессиями, можно делиться не только текстами, но и самим регламентом. Это как передать не только исследование, но саму лабораторию.
Подход не требует навыков программирования. Нужно только сохранять zip-архивы и работать с текстовыми форматами: Markdown, CSV, JSON, YAML.
Ключевое — преодолеть боязнь формальных артефактов. Воспринимать ChatGPT не как чёрный ящик, а как соавтора структур. Модель не исполняет код и не управляет файловой системой. Она проектирует, структурирует, комментирует. Сборка zip остаётся в руках пользователя.
Подход не решает все проблемы воспроизводимости, но даёт важный практический компромисс.
Для сложных проектов можно вести многомесячную работу и каждую стадию оформлять как завершённый, воспроизводимый снимок. Ты не теряешься в хаосе. Каждый день есть структура.
Для коллективной работы можно делиться архивом с чёткой структурой. Другой участник продолжит проект. Никакой путаницы.
Для экспериментов можно исследовать, как разные настройки регламента влияют на результат.
ChatGPT Plus превращается из чат-бота в оформленный исследовательский инструмент. Лабораторию, где каждый шаг фиксируется, логика задана заранее, всё без кода и инфраструктуры. Просто ChatGPT, zip-архивы и JSON-конфиг.
В обычном диалоге единица работы — сообщение. В режиме лаборатории единица — архив-снимок проекта. Не одно сообщение, а целый пакет: полная структура, все файлы, данные, метаданные. Каждый законченный шаг — один zip-архив, содержащий полную картину проекта.
Архив выполняет три функции. Первая — снимок состояния. Открыл архив 7, видишь всё, что было к этому моменту. Вторая — точка воспроизведения. Загрузил архив 7, продолжаешь с того же места. Третья — объект ссылки. Архив X — итоговый результат дня.
Это отличает лабораторный подход. У проекта появляется квантованная история, как сохранения в видеоигре.
Архив должен быть минимально сложным и максимально стабильным. Четыре блока: META, DOCS, DATA, NOTES.
META — служебный слой, центр системы. Логика строится вокруг META. Это конституция архива.
DOCS — человекоориентированные тексты: главы, статьи, отчёты. Вторичны по отношению к META, объясняют её. META — скелет, DOCS — мясо и кожа.
DATA — машиночитаемые данные: CSV, JSON, реестры, матрицы. Все структуры для систематического анализа.
NOTES — рабочие материалы: черновики, задачи, вопросы. Может быть невычищенным. Главный критерий — полезность для следующей итерации.
Структура неизменна от итерации к итерации. Это даёт стабильность и предсказуемость.
В META достаточно нескольких фиксированных файлов.
VERSION.txt — паспорт итерации: имя проекта, номер, метка архива, дата, список изменений.
MANIFEST.yml — описание структуры и артефактов. Связующее звено между человеческим и машинным представлением.
POLICY.yml — регламент изменений: запреты на удаление и переименование, append-only режим, запрет на бессодержательные файлы.
BUILD.json (опционально) — машинный паспорт для внешних инструментов.
Итерация — атомарный шаг изменения проекта.
Первое правило — нумерация и метки. Каждый снимок получает номер (1, 2, 3), метку (архив 1, архив 2) и имя файла (архив_01.zip). Всё в META.
Второе правило — принцип расширения. Новая итерация содержит все сущности предыдущей, даже устаревшие, плюс новое. Ничего не исчезает. Статус меняется, факт существования нет.
Третье правило — итоговое выражение. Когда шаг завершён, модель называет номер итерации, имя архива, перечисляет добавленные элементы.
Только добавление. Проект развивается вширь и вглубь. Старые версии не уничтожаются, помечаются как устаревшие.
Нет переименований ключевых путей. META, DOCS, DATA, NOTES не переименовываются. Ссылки всегда валидны.
Анти-усушка содержания. Новая итерация богаче предыдущей. Нельзя без объяснения сокращать блоки.
Запрет бессмысленных файлов. Модель не предлагает пустые PDF и изображения ради галочки. Каждый файл — либо содержимое, либо служебный артефакт.
Весь набор правил упакован в JSON-файл — AI_RULES.json. Описывает структуру, служебные файлы, политику, требования к модели.
В новом чате загружаешь JSON и пишешь: "Используй как регламент. Все шаги — через архивы". Модель интерпретирует JSON как строгие правила.
JSON выступает как машиночитаемая конституция лаборатории — договор между пользователем и машиной.
Реализуемость подхода наиболее высока в ChatGPT Plus. Интерфейс поддерживает загрузку zip, модель в режиме Thinking справляется с JSON-регламентом и политиками.
Другие ИИ-инструменты либо ограничены по файлам, либо не предоставляют удобного диалогового интерфейса для JSON-протокола.
Вывод: пользователь без программирования может задать строгий режим один раз в JSON, потом просто загружает файл в новых сессиях.
Лаборатория без кода сводится к простой повторяемой процедуре.
Шаг 1: Подготовка. Один раз готовишь JSON с описанием структуры архива, политики изменений, требований к концу итерации. Сохраняешь. Потом переиспользуешь для каждого проекта.
Шаг 2: Инициализация. Открываешь новый чат в Plus, режим Thinking. Загружаешь JSON. Пишешь: "Используй JSON как регламент. Все шаги — через архивы". Машина "включена".
Шаг 3: Уточнение. Вы с машиной уточняете цели и каркас архива. Формулируется задача. Обсуждается, что в DOCS, DATA, NOTES. Оба должны понимать, куда идёте.
Шаг 4: Работа. Содержательная итерация. Разработка понятий, разметка источников, построение сценариев, написание текстов. Машина не теряет структуру архива. Описывает изменения: "Добавил строки в таблицу, написал главу, добавил вопрос в NOTES".
Шаг 5: Фиксация. Просишь: "Эта итерация завершена. Опиши архив 1". Машина указывает номер, файлы, структуру META. Подчёркивает, что данные расширяются.
Шаг 6: Сборка. Собираешь zip на своей стороне. Создаёшь папки, наполняешь по описанию машины. Упаковываешь как архив_01.zip. Механическая работа.
Шаг 7: Продолжение. Новый день: новый чат, загружаешь архив и JSON, бриф: "Это снимок проекта. Работай через него". Машина видит архив, понимает контекст. Цикл повторяется.
Ритм: один смысловой шаг — один архив.
3.2.1. Исследовательские проекты
Архивная схема позволяет вести корпус источников в DATA. Таблицы событий, персонажей, отсылок. Фиксируешь интерпретации в DOCS. Дискуссионные ветки в NOTES.
ChatGPT помощник по гипотезам, инструмент систематизации, протоколист.
Реплицируемость: другой исследователь может получить архив и JSON, задать те же вопросы. Получает ли похожие результаты? Проверяемо. Научно.
3.2.2. Прикладные проекты
В DOCS: видение, концепции, стратегия. В DATA: сегментация, функции, риски, карты. В NOTES: гипотезы, задачи, вопросы.
ChatGPT разлагает идею на сущности, форматирует в таблицы. JSON-регламент дисциплинирует. Следующий день — архив тот же, только богаче.
3.2.3. Образовательные проекты
Архив для постепенной сборки курса. DOCS: лекции, планы. DATA: задачи, кейсы. NOTES: педагогические заметки.
Позволяет итеративно уточнять структуру. Упрощает передачу другому. Воспроизводимость: как формировалось, какие шаги, почему.
Репликация. Любой может взять архив 4, повторить или модифицировать шаги. База для прозрачных экспериментов.
Ветвление. От архива 5 один создаёт ветку 5, 6, 7; другой — ветку 5-A, 6-A. Сравниваются история и выводы.
Коллективная работа. Разные люди берут разные аспекты. Один DOCS, другой DATA, третий NOTES. ChatGPT — единый ассистент. Результаты складываются.
ИИ перестаёт быть оракулом, становится протоколируемым участником. Работает в чётко описанном проекте. Стабильная структура, обязательная фиксация.
Фокус с ответов на управление данными. Пользователь проектирует схему данных, онтологию, политику. Человек — постановка задач, аксиомы, интерпретации. ChatGPT — систематизация, преобразование, структура.
Архив фиксирует путь, не только результат. Какие варианты? Какие структуры? Какие компромиссы? Год спустя открыл архив, вспомнил логику.
Перегрузка регламентом. Начинай с минимума. Усложняй по мере. Простота главное.
Забывание правил. Периодически напоминай о JSON. Или файл с кратким сводом.
Лень фиксировать. Привычка: "Итерация завершена. Опиши архив". Две минуты, экономит часы.
Ограничения среды. Подход лучше в Plus с Thinking. Но даже без программирования строгая процедура. Работает.
Переход к архив+JSON делает взаимодействие качественно иным. Проекты — последовательность снимков. Результаты переносимые и воспроизводимые.
Роль пользователя усиливается. Архитектор, не потребитель. Глубокая работа без кода реальна.
ChatGPT становится универсальным лабораторным партнёром. Протоколируемым и реплицируемым. Требует дисциплины в регламентах и привычки формализовать. Это не сложно. Результат того стоит. Проекты становятся прозрачными, воспроизводимыми, передаваемыми.
Дорогие читатели, признавая ценность классической хронологии, я предлагаю посмотреть на прошлое ещё и через проверяемый инструмент — интервальный анализ с контролируемым сдвигом (ИА-Δ).
Это не полемика и не «опровержение», а рабочая гипотеза и приглашение к самостоятельной проверке. Эпоха ИИ позволяет уйти от гаданий: любой может сам запустить расчёты и увидеть, где совпадения держатся, а где распадаются.
Просто вставьте в чат промпт в формате json и архив Рим.zip.
Уверен, что откроете для себя много нового!
При копировании прошу указывать:
«Материал создан Abdullin Ruslan R. Оригинал доступен по ссылке: https://pikabu.ru/@rusfbm. Лицензия: CC BY-SA 4.0».
Читайте также:
Знаешь, что самое обидное в научной работе? Это когда ты месяц копаешь, находишь кучу интересного, а потом забываешь, откуда всё это взял. Вот прямо сидишь и думаешь: "Погоди, это я сам придумал или это было в источнике? А может, я это в другом проекте читал?" И вот уже паника. Ты перечитываешь свои же записи и не понимаешь, что от тебя, что от источников. Кошмар, да?
Я расскажу тебе про способ, который превращает этот кошмар в нормальную рабочую систему. И нет, это не про покупку дорогих программ или изучение программирования. Это про одну простую идею, которая меняет всё.
Давай я расскажу про типичный день исследователя. Допустим, ты историк и тебе в голову пришла идея: как средневековые русские купцы торговали с арабским миром? Тема горячая, интересная, можно написать целую статью. Ты решаешь начать.
Открываешь ChatGPT. Это такой умный помощник, который отвечает на вопросы. Понимаешь, это не просто поиск в интернете, это почти как беседа с профессором университета. Ты пишешь: "Какие основные источники про торговлю между Русью и Ближним Востоком?" И ChatGPT пишет тебе целый список с объяснениями. Отлично, ты читаешь, выписываешь себе самое важное, закрываешь чат. День первый завершён.
Но вот дней прошло пять. Ты хочешь продолжить. Открываешь ChatGPT снова. И здесь начинается самое интересное. Машина не помнит, о чём вы говорили пять дней назад. Для неё ты — совершенно новый человек. Вот ты пишешь: "Составь таблицу городов, которые торговали между Русью и Ближним Востоком". ChatGPT может дать тебе совсем другую таблицу. Может ошибиться. Может повторить информацию, которую ты уже проверил и понял, что она неправильная.
День десятый. День пятнадцатый. День двадцатый. Информация начинает размножаться, как кролики. У тебя есть три варианта таблицы городов — какой правильный? В каком диалоге ты писал про Константинополь? Где лежит последняя версия твоей статьи? Какие источники ты уже проверил, а какие ещё нет?
Через месяц твой проект выглядит так, как выглядит квартира холостяка после трёхнедельного запоя. Красиво вроде не было, но теперь это просто катастрофа. Ты сам не знаешь, где что. И самое обидное — ты не можешь вернуться и посмотреть, как всё начиналось. Не помнишь, какая была изначальная идея, какие были исходные данные. Как будто зашёл в лес без компаса и теперь ходишь кругами.
А теперь представь, что ты играешь в видеоигру. Знаешь, как это работает? Ты проходишь уровень, собираешь оружие, накапливаешь очки опыта. Прошёл два часа, и вот ты уже босса сложного победил, редкий артефакт нашёл. И тогда ты понимаешь: нужно сохраниться. Нажимаешь кнопку "Сохранить игру", создаётся файл "Сохранение 1". Это как моментальная фотография твоего прогресса. В ней записано: на каком уровне ты, какое оружие в рюкзаке, сколько здоровья, какие враги уже убиты, что произошло.
На следующий день ты открываешь игру и загружаешь "Сохранение 1". И вот чудо — ты снова стоишь ровно там, где был. Или можешь создать "Сохранение 2" и попробовать другой путь. Или через неделю открыть "Сохранение 1" и посмотреть, какой был прогресс неделю назад. Ты видишь всю историю своих попыток.
Вот такую же систему можно создать для своего исследования. И это работает. Серьёзно.
Ты работаешь с ChatGPT, пишешь тексты, создаёшь таблицы, разбираешься в источниках. Прошло пять дней, ты сделал что-то важное. Значимый этап завершён. И ты просто говоришь машине: "Сохрани всё в архив 1". ChatGPT создаёт файл архив_1.zip (это обычный zip-архив, как на твоём компьютере). Туда идёт всё: все тексты, которые вы писали вместе, все таблицы с данными, дата создания, описание того, что произошло. Это как фотография проекта в определённый момент времени.
Ты скачиваешь этот архив себе на компьютер. Сохраняешь в папку "Проекты". Готово.
На следующий день ты снова хочешь работать. Открываешь ChatGPT, это новый чат (старый уже неактуален). Нажимаешь кнопку загрузить файл, выбираешь архив_1.zip. Вставляешь инструкцию, как работать. И пишешь: "Продолжим. Делай архив 2, добавь новую главу про торговые маршруты". ChatGPT видит архив 1, понимает, где вы остановились, читает все твои предыдущие тексты, и продолжает работу. Как если бы диалог не прерывался вообще.
Через месяц у тебя есть архив 1, архив 2, архив 3... архив 25. Двадцать пять моментальных фотографий твоего проекта. День за днём. От первого шага до финального результата.
Теперь самое классное. Каждый архив устроен совершенно одинаково. Это как касса в супермаркете — всегда один и тот же порядок, всегда всё на месте.
Открыл архив 1 — видишь четыре папки. Открыл архив 20 — там же четыре папки. Каждая с одинаковым названием. Это супер удобно, потому что ты всегда знаешь, куда смотреть.
Первая папка — это паспорт архива. Там написано: какой это номер итерации, какая дата, что именно изменилось с предыдущего архива. Как титульный лист в книге. Ты читаешь это и сразу понимаешь, что там лежит и почему.
Вторая папка — это готовые тексты. Статьи, которые ты написал и готов показать людям. Главы твоей будущей книги. Выводы, которые ты сделал. Всё то, что имеет смысл.
Третья папка — это данные. Таблицы городов, таблицы товаров, расчёты, реестры. Всё, что можно посчитать и проанализировать. Цифры, факты, статистика.
Четвёртая папка — это твои черновики и недоделанные мысли. Вопросы, на которые ещё нет ответов. Идеи, которые нужно проверить. Ошибки, которые нужно исправить в следующем архиве. Это как твоя личная доска объявлений.
Главное понимать вот что. Названия папок никогда не меняются. Первый архив — папка называется "готовые тексты". Двадцатый архив — там же папка с названием "готовые тексты". Это как в больнице: кабинет 7 всегда кабинет 7, но врачи в нём могут меняться. Содержимое развивается, растёт, изменяется. Но иерархия остаётся той же. Это спасает, потому что ты всегда знаешь, где искать нужный файл.
Теперь вот что главное. Чтобы ChatGPT понял, как с тобой работать, как организовать архивы, какие соблюдать правила — ты один раз пишешь инструкцию. Просто текстовый файл на русском языке, ничего сложного.
"Проект: Торговля между Русью и Ближним Востоком. Цель: Найти источники, составить таблицы, написать статью. Структура архива: Каждый архив содержит четыре папки — паспорт, готовые тексты, данные и черновики. Названия папок никогда не меняются. Правила работы: Архив создаём после каждого значимого шага. Старые данные никогда не удаляем, только дополняем. Если нашли ошибку, добавляем пометку 'устарело', но текст оставляем. Как общаться: Пользователь говорит 'архив 3, добавь таблицу'. Я выполняю молча, затем подтверждаю: готово, архив 3 создан, в папке данных таблица с городами".
Звучит как скучная бюрократия? На самом деле это спасение. Ты один раз это пишешь, сохраняешь на компьютер. И дальше, каждый раз, когда открываешь новый чат в ChatGPT, просто вставляешь эту инструкцию в первое сообщение. ChatGPT читает её, понимает, как с тобой работать, и честно выполняет. Как сотрудник, которому дали должностную инструкцию.
Первого ноября. Ты впервые открыл ChatGPT на полную катушку. Куплена подписка Plus (двадцать долларов в месяц — ничего не стоит). Новый чат. В первое сообщение ты вставляешь свою инструкцию про правила работы. Потом пишешь: "Помоги мне исследовать торговлю между Русью и Ближним Востоком. Вот мои правила. Архив 1: найди мне пять надёжных источников про русских купцов в девятом-одиннадцатом веках". ChatGPT пишет подробный ответ про источники, книги, статьи. В конце предлагает: "Вот архив 1, можешь скачать". Ты нажимаешь кнопку, на твоём компьютере появляется файл архив_1.zip. Сохранил в папку проектов. День первый завершён.
Пятого ноября. Ты готов продолжать. Новый чат. Нажимаешь загрузить файл, выбираешь архив_1.zip. Вставляешь инструкцию. Пишешь: "Архив 2: на основе источников из архива 1 составь для меня таблицу. Столбцы: название города, годы торговли, какие товары, откуда они, куда отправляются". ChatGPT вспоминает архив 1, смотрит там источники, анализирует, создаёт красивую таблицу. "Готово, вот архив 2". Ты скачал.
Десятого ноября. Новый чат, загружаешь архив 2. Пишешь: "Архив 3: используя таблицу из архива 2, напиши первую главу для научной статьи. Название: 'Торговые города между Русью и Востоком: география и история'. Объём примерно две тысячи слов". ChatGPT видит твою таблицу, видит источники из архива 1, пишет развёрнутую главу со ссылками, со ссылками на источники. Архив 3 готов.
Пятнадцатого ноября. Архив 4. Ты просишь составить список всех упомянутых товаров и их цены. Машина делает. Двадцатого ноября. Архив 5. Ты просишь написать вторую главу про "Деньги и обмен". ChatGPT видит все таблицы из предыдущих архивов, видит контекст, пишет развёрнутую главу.
И так далее. День за днём. Архив за архивом.
Через месяц у тебя есть двадцать пять архивов. Это не просто файлы. Это дневник твоего исследования. Каждый день записан. Каждое решение видно. Каждая ошибка помечена. Каждая идея, которая появилась, сохранена.
Если твой друг спросит: "Слушай, помоги мне исследовать эту тему", ты просто отправляешь ему архив 20. "Вот, на этом моменте я остановился. Загрузи это в ChatGPT, добавь инструкцию, и продолжай как архив 21". Никакой путаницы. Никакого: "Погодите, где там лежало?" Всё структурировано. Всё понятно. Всё готово.
Раньше, как работают девяносто девять процентов людей, исследование выглядит как хаос. Информация разбросана по разным файлам, по разным чатам, по разным приложениям. Ты пишешь одну таблицу в первом чате, вторую таблицу — во втором, третью — в документе Word. Непонятно, какая таблица последняя, какая актуальна. Если нужно вернуться на две недели назад и посмотреть, как всё начиналось — не получится. Всё забыто, потеряно, размыто.
Кроме того, если ты пишешь статью и вдруг находишь ошибку в третьей главе, ты начинаешь паниковать. Ты уже переписал четвёртую главу, пятую, шестую. Какой раздел переделывать? Как это будет влиять на остальное? Ты не помнишь, почему ты написал именно так. Хаос.
С архивами всё меняется. Каждый этап сохранён. Каждый день записан. Ты можешь открыть архив 5 и посмотреть, что было две недели назад. Можешь сравнить архив 5 и архив 15, увидеть, как развивалась твоя идея, какие ошибки ты исправил, какие выводы изменил. Это как дневник, только структурированный и удобный.
Если вдруг ты нашёл ошибку в исходных данных, ты не паникуешь. Ты просто создаёшь новый архив, добавляешь пометку "исправлено", пишешь, почему это была ошибка, и продолжаешь дальше. Всё честно записано. Никто не может сказать, что ты скрывал какие-то данные. Всё видно.
И самое главное — это не требует ни одной строки кода. Ты не программист. Ты не вводишь никакие команды. Ты не пишешь синтаксис. Ты не открываешь непонятные программы. Всё, что ты делаешь, это пишешь текст в чат (как в мессенджере), загружаешь файлы (как в облако) и скачиваешь архивы (как скачиваешь видео с интернета). Больше ничего. Это может сделать абсолютно любой человек.
ChatGPT понимает твои инструкции на русском языке и честно их выполняет. Как помощник, которому дали регламент: "Вот как нужно работать, придерживайся этого". И если ты будешь следить за системой каждый день, через месяц у тебя будет не хаос диалогов и потерянные файлы, а настоящий архив исследования. Структурированный, понятный, воспроизводимый.
Где видна каждая мысль. Где видна каждая ошибка и исправление. Где видна вся эволюция от первой идеи до финального вывода. Где ты можешь спустя год открыть архив 1 и вспомнить, как всё началось. И понять, почему ты пришёл к определённым выводам. И показать это другим людям, не боясь, что что-то потеряется или перепутается.
Вот это и есть настоящая лаборатория. Не виртуальная, не сложная, не требующая программирования. Просто честная система, которая помогает не потеряться в собственном исследовании. Вот она, скорее хватай ее и вставляй в новый чат!
Примечание: дорогие друзья, на весь мой контент, как я постоянно упоминаю на Пикабу, распространяется "Лицензия: CC BY-SA 4.0". Фактически это означает, что вы можете использовать эту статью, эти идеи, эти иллюстрации и даже исходный JSON-конфиг совершенно свободно. Можете переписать текст под себя, можете переделать схему, можете создать свою версию системы архивов. Единственное условие — упомяните автора и ссылку на оригинальный пост.
Почему я это делаю? Потому что хорошие идеи должны быть доступны всем. Если ты историк, языковед, программист, биолог или кто угодно ещё — эта система архивов работает для любого долгого проекта. Чем больше людей будут использовать этот подход, тем меньше исследований потеряется в хаосе чатов и забытых файлов.
Если ты захочешь поделиться своей версией, своими улучшениями, своими историями успеха — я буду рад прочитать в комментариях. Это не просто система, это способ мышления. И каждый может адаптировать его под себя.
Так что берите, используйте, улучшайте. Лицензия CC BY-SA 4.0 — это приглашение к сотрудничеству, а не ограничение.
Дорогие читатели, признавая ценность классической хронологии, я предлагаю посмотреть на прошлое ещё и через проверяемый инструмент — интервальный анализ с контролируемым сдвигом (ИА-Δ).
Это не полемика и не «опровержение», а рабочая гипотеза и приглашение к самостоятельной проверке. Эпоха ИИ позволяет уйти от гаданий: любой может сам запустить расчёты и увидеть, где совпадения держатся, а где распадаются.
Просто вставьте в чат промпт в формате json и архив Рим.zip.
Уверен, что откроете для себя много нового!
При копировании прошу указывать:
«Материал создан Abdullin Ruslan R. Оригинал доступен по ссылке: https://pikabu.ru/@rusfbm. Лицензия: CC BY-SA 4.0».
Читайте также:
На фото казнь поляками Элизабет Беккер - надзирательницы концлагеря Штуттгоф во время Второй мировой войны.
Она появилась в нашем аду зимой 1944-го, когда печи крематория в Штуттгофе уже не справлялись с своей работой. Ее звали Элизабет Беккер. Невысокая, с не по-женски жесткими чертами лица, она не кричала с первого дня. Она просто смотрела. Ее холодные глаза, словно сканер, выискивали малейшую провинность, малейшую слабость.
С ней всегда была собака — огромная, злая овчарка, ее верный помощник. Мы быстро поняли, что Беккер была одной из самых жестоких надзирательниц. «У нее была привычка бить заключенных тяжелой палкой, которую она всегда носила с собой. Она целилась в самые уязвимые места — по голове, по груди», — вспоминала Мария Грабовская. Избиения стали нашим ежедневным хлебом. Удар мог последовать за слишком медленный шаг, за взгляд, брошенный в ее сторону, или просто потому, что у нее было плохое настроение.
Помню, как однажды она «избила польскую девушку за то, что та попыталась поднять упавший кусок хлеба. Девушка не выжила после этого избиения». Для Беккер это не было вспышкой гнева; это была ее повседневная работа. Другая надзирательница позже на суде подтвердит: «Беккер была строже многих. Она говорила, что если не показывать свою власть с самого начала, то "эти твари сядут тебе на голову"».
Но больше всего мы боялись ее собаки. «Мы боялись не столько ее самой, сколько ее собаки — огромной овчарки», — говорила Хелена Копец. — «Когда мы строем шли на работу, она могла без всякой команды крикнуть "Фас!" и спустить собаку с поводка. Собака впивалась в ноги, рвала одежду и плоть. Крики и смех Беккер были для нас хуже укусов».
Зима была адской. Помню тот лютый мороз, о котором рассказывала Казимира Адамович. «Беккер заставила группу женщин раздеться до нижнего белья и мыть бараки снаружи ледяной водой. Те, кто останавливался от холода, тут же получали удар плеткой. Она говорила: "Грязь — это ваш запах, вот и мойтесь"». Через несколько дней многие из этих женщин умерли от воспаления легких. Для нее это был просто способ развлечься.
Но настоящий ужас приходил с «селекциями». Беккер не просто присутствовала на них — она вершила судьбы. Доктор Зофия Мефферт, работавшая в лазарете, с ужасом вспоминала: «Беккер регулярно приходила в лазарет для проведения "селекции". Она не была просто наблюдателем. Она тыкала пальцем в лежачих больных, крича: "Эта! И эта! Дальше не годится!" Она знала, что отправляет этих людей в газовую камеру». Ее решение было окончательным. «Однажды она отобрала для умерщвления молодую мать, которая только накануне родила ребенка. Никакие мольбы не помогали. Ее лицо оставалось каменным».
Она была везде. Даже у виселицы, установленной на плацу, мы видели ее каменное лицо. Прокурор на суде скажет: «Подсудимая Беккер не только отбирала жертвы, но и входила в состав охраны, сопровождавшей приговоренных к виселице. Она лично присутствовала при массовых казнях, видя агонию умирающих, и это не вызывало в ней ни малейшего сожаления».
А потом наступил суд. Мы, выжившие, смотрели на нее, пытаясь найти в ее глазах хоть каплю раскаяния. Но мы видели ту же маску. Судья спросил: «Вы признаете, что били заключенных?»
И она ответила тем же, чем жила все эти месяцы — ложью и самооправданием: «Да, но это было необходимо для поддержания порядка. Я никогда не била их сильно. Может, один или два раза... Я не хотела никому причинять вреда».
И тогда прокурор поднялся с места. Его голос был холоден и тверд: «Вы говорите, что "не били сильно"? Свидетельские показания и заключения судебно-медицинских экспертов говорят об обратном. Вы избивали людей до потери сознания, до смерти. Ваша "несильная" порка привела к гибели нескольких человек. Вы по-прежнему настаиваете на этой лжи?»
Она не нашлась с ответом. Ее каменное лицо впервые дрогнуло, но не от раскаяния, а от страха. Страха за свою собственную жизнь, которую она так легко отнимала у других.
4 июля 1946 года петля положила конец ее истории. Но для нас, выживших, память о ее жестокости, о ее смехе, раздававшемся в то время, как ее собака рвала плоть, о ее безразличном пальце, отправлявшем людей на смерть, — эта память останется навсегда. Как напоминание о том, до какой степени бесчеловечности может опуститься обычный человек.
ВЗЯЛ ТУТ 👈
Кинжал и ножны из Судана, 18-19 век. Материалы: сталь, дерево, серебро. Длина с ножнами 37 см; без ножен 35,9 см; Длина клинка 26 см; Вес 161,6 г.
Во второй половине поста будут скрины и тд наброса на преподавателя в одном (достаточно крупном) тг канале, который написал про него 8 гневных постов !!! (конечно 0 пруфов)
В ВК можно посмотреть данного преподавателя - https://vk.com/id2930885
12 ноября ему был объявлен выговор с последующим увольнением с 17 ноября за однократное грубое нарушение дисциплины (прогул).
"Насколько я помню, выговор и увольнение - это дисциплинарные взыскания. За один проступок может быть назначено только одно взыскание. Похоже САФУ накосячило."
Ссылки -
Скандал в САФУ. Студенты и преподаватели защищают уволенного доцента Фельдта - https://arh.aif.ru/society/skandal-v-safu-studenty-i-prepoda...
САФУ увольняет почётного преподавателя истории Алексея Фельдта - https://newsnord.ru/safu-uvolnyaet-pochyotnogo-prepodavately...
Есть петиция - https://c.org/R44THdfq6Q (текст из нее ниже).
"В Северном (Арктическом) федеральном университете им. М.В. Ломоносова несправедливо хотят уволить незаменимого преподавателя — Алексея Евгеньевича Фельдта.
«Сегодня я получил выговор (первый за 33 года работы в вузе) за то, что отсутствовал на рабочем месте в тот день, когда у меня не было занятий. Завтра, 13 ноября, меня пригласили познакомиться с приказом о моем увольнении. Все это для меня не стало неожиданностью. Ещё 24 сентября и.о.ректора САФУ Михаил Викторович Данилов сказал мне, что не видит возможности продолжать со мной сотрудничество и предложил уволиться по собственно желанию. Я отказался.»
– Сообщил преподаватель
❗️Реальная причина: ценности мира, личная жизнь родственников и публичный донос через канал, связанный с представителями власти.
По сообщениям из провластного телеграм-паблика Алексей Фельдт "куратор американского клуба", а сын его "живёт в Европе".
Студенты не понимают такого наброса на любимого преподавателя и пытаются защитить его – за день ими было написано более 80 публикаций с хештегом #нельзя_Уволить_Фельдта
Мы, студенты и выпускники университета, а также неравнодушные граждане, требуем не допустить увольнения заслуженного педагога по надуманной причине и дать ему возможность осуществлять свою профессиональную деятельность, которая не может быть в заложниках у политического контекста. А нам, студентам – дать возможность получать знания от профессионального и любимого для них наставника!
Времени осталось немного! Преподавателя планируют уволить в ближайшие дни! "
Разгоняет всю дичь этот телеграмм канал - https://t.me/+YuZ5J3PX6wszYWMy Они регулярно пишут жалобы и кляузы и из-за этого канала отменили несколько музыкальных концертов в Архангельске (они жалуются на исполнителя массово и потом концерт отменяют / в Питере, Москве и тд выступать можно, а в Архангельске уже нет).
Канал делал аж 8 набросов без причины (хотя комментаторы логично писали, что тупо за деньги). Посты собирали вот такие реакции и гневные комменты студентов / начиная с 6-го поста канал впервые за свое существование убрал такие реакции (боятся мнения людей).
Посты написаны в таком стиле -
От студентов еще -
Немного текста от самого Фельдта -
В сети достаточно много отзывов по этому поводу (что не очень нравится руководству университета и канал в тг, который нападает на преподавателя брызгает слюной от этого).
Думаю адекватные жители нашей страны поддержат преподавателя, а то получается маргиналы могут везде диктовать свои условия и отменять доцентов, незаменимых достойных преподавателей, концерты и все все.
