С просторов Internet (copy/paste):

OpenRouter — это платформа‑агрегатор, которая предоставляет единый API для доступа к более чем 400 моделям искусственного интеллекта от ведущих мировых компаний.

OpenRouter не блокирует российских пользователей по IP‑адресу, поэтому доступ к платформе открыт. Основная сложность заключается в невозможности оплаты услуг российскими банковскими картами.

Эта проблема решается с помощью ProxyAPI — сервиса, который я использую для работы с моделями OpenAI, Anthropic и Google Gemini. Недавно они добавили поддержку OpenRouter в России с прозрачной фиксированной комиссией. Процесс простой: регистрируемся на платформе, получаем API‑ключ, пополняем баланс удобным способом и начинаем работать со всеми моделями OpenRouter.

proxyapi ru

Конфиг для коммутатора Huawei s7703. Текст запроса

Запрос:

Создай полную конфигурацию коммутатора HUAWEI S7703 (Software Version V200R021C00SPC100) со следующими параметрами:

1. Системные настройки:
- Имя устройства: S7703-E4.2
- Часовой пояс: MSK (UTC+3)
- NTP серверы: 192.168.0.205 и 192.168.160.21
- Статический маршрут по умолчанию: 192.168.184.11

2. Безопасность и управление:
- Включить SNMP v2c и v3 с community string (зашифрованным)
- Включить SSH сервер с аутентификацией по паролю, шифрованием aes256_ctr/aes128_ctr, HMAC sha2_256
- Аутентификация через AAA с локальным пользователем root (privilege level 15, service-type telnet/terminal/ssh/ftp)
- Отключить complexity-check для паролей

3. VLAN:
- Создать VLAN: 100, 200, 900, 1000, 1433, 1560, 1800, 1815, 1870-1873, 2151-2155, 3800, 3802
- Назначить описания для каждого VLAN (например, VLAN 100: vManager, VLAN 200: vSERVICE/MANAGE и т.д.)
- Настроить VLAN интерфейс для VLAN 100 с IP 192.168.184.18/26

4. Порт-конфигурации (индивидуально для каждого интерфейса):
- Eth-Trunk1: режим trunk, разрешить все VLAN (2-4094), LACP, trusted DHCP snooping
- Порты GigabitEthernet1/0/1-1/0/48: access порты с назначением VLAN и stp edged-port enable
- Порты XGigabitEthernet2/0/0-2/0/1: объединены в Eth-Trunk1
- Порты XGigabitEthernet2/0/2-2/0/3: access порты с VLAN 1560
- Остальные порты (неиспользуемые) оставить в default состоянии

5. Дополнительные службы:
- Включить DHCP и DHCP snooping
- Настроить несколько authentication-profile (dot1x, mac, portal и др.)
- Базовые настройки WLAN (без детальной конфигурации AP)

6. Безопасность портов:
- На всех access портах включить stp edged-port enable
- Настроить dot1x-access-profile и mac-access-profile

Нейронные сети часто ошибаются в простейших, в общем-то, операциях - подсчёте символов.
Есть следующий метод: вместо того чтобы модель пыталась считать слова "в голове" (где она ошибается в 70% случаев), заставляешь её вести обратный отсчёт явно.
Пример: нужно 50 слов → модель пишет <50>слово<49>слово<48>... до <1>слово<0>.
Потом просто просишь удалить маркеры <k> — получаешь ровно 50 слов. Точность 80-90%.

https://www.youtube.com/watch?v=p083QgMXa-c

Запрос на генератор гигантских случайных чисел на основе движений мыши по экрану. Генерируется веб страница с кнопками START и STOP. Перемещая мышь, вы генерируете случайное число, которое отображается на экране и может быть скопировано в буфер обмена.
Результат очень любопытный.
У "Кода Безопасности" аналогичное решение есть программное, где пользователь должен кликать мышкой по мишеням и накапливать энтропию.

Потом мы модернизируем запрос и существенно повысим качество генерирования веб страницы.
В запросе используются элементы псевдоязыка программирования.

Запрос.

Необходимо написать HTML+JavaScript код веб страницы, оптимизированной для работы в броузере Chrome на персональном компьютере или ноутбуке.
На веб странице создать две кнопки - START и STOP и большое окно TextArea с вертикальным скроллингом.

После нажатия кнопки START необходимо отслеживать движение мыши пользователем по экрану - записывать координату X в переменную movedX и записывать координату Y в переменную movedY
Необходимо создать строковую переменную sDigit, в которой будем сосздавать длинную строку из символов (цифр).

<Здесь начало функции LDigit>


<Здесь начало функции FDigit>
Из значений movedX и movedY выбрать младшие байты и записать младший байт из movedX в переменную mdX, а младший байт из movedY записать в переменную mdY

Далее надо рассматривать переменные mdX и mdY как двоичные числа и выбирать из них младшие биты - из mdX младший бит записывать в mX, а из mdY младший бит записывать в mY

Далее надо создать переменную размером в один байт (8 бит) mDgit и добавлять в неё биты mdX и mdY по очереди (начиная с любой из них) как младшие биты, сдвигая предыдущие значения влево (в сторону старших битов)
</Здесь конец функции FDigit>


Функцию FDigit надо выполнить 4 раза и полностью заполнить битами переменную mDgit
После этого надо конвертировать mDigit в символ числа и дописывать к строковой переменной sDigit "справа", формируя длинную строку символов (строку цифр).
Значение переменной sDigit отображается в TextArea


</Здесь конец функции LDigit>

По нажатию кнопки STOP отслеживание движение мыши и вычисления в функциях останавливаются, но данные в переменных сохраняются и используются, если будет нажата кнопка START.
https://chat.deepseek.com/share/4gl31yi9ypbxqmk8ti

Упорядочим запрос.
Запрос для генерации веб-страницы:

Создай HTML+JavaScript страницу с генератором случайных цифр на основе движений мыши. Страница должна содержать:
Две кнопки: START (активирует генерацию) и STOP (останавливает)
Большое текстовое поле TextArea с вертикальным скроллингом для отображения результата
Панель статистики с текущими координатами мыши, количеством сгенерированных цифр и индикатором качества
Алгоритм работы:
При нажатии START начать отслеживать движение мыши, записывая координаты X и Y в переменные movedX и movedY
Для каждого движения выполнять функцию LDigit:
Извлекать младшие байты из координат в mdX и mdY
Извлекать младшие биты из mdX и mdY в mX и mY
Собирать 2-битное значение из mX и mY (функция FDigit)
Выполнить FDigit 4 раза, заполняя 8-битное значение mDigit
Конвертировать mDigit в цифру 0-9 (остаток от деления на 10)
Фильтрация повторов: проверять, чтобы текущая цифра не была третьей одинаковой подряд. Если является - пропускать добавление.
Добавлять цифру в строку sDigit и отображать в TextArea
Требования к реализации:
Оптимизация для Chrome на ПК/ноутбуке
Современный, отзывчивый интерфейс
Автоскроллинг TextArea
Клавиатурные сокращения (Space - старт/стоп, Escape - остановка)
Двойной клик по TextArea для очистки
Индикатор качества на основе процента пропущенных цифр
Все в одном HTML файле
Ключевые особенности алгоритма:
Использование младших битов координат мыши как источника энтропии
Комбинирование битов для формирования 8-битных значений
Фильтрация тройных повторений цифр для повышения качества случайности
Визуализация процесса генерации в реальном времени
https://chat.deepseek.com/share/13b0uwtmw8w4wktpk0

Техники улучшения ответов

После получения ответа от нейросети задайте вопрос: "Можете ли вы ошибаться в предыдущем ответе?" или "А вы можете быть неправы?"
Это заставляет модель выдать скрытую информацию: противоречия, ограничения, предубеждения, альтернативные точки зрения.

Как работает
Первый ответ — часто с недостатками, особенно если исходный промпт простенький.
Вопрос "Можете ли вы ошибаться?" — запускает самоанализ
Второй ответ — модель выдаёт контраргументы, признаёт ограничения, указывает на пробелы

Почему работает
Модели содержат информацию о своих предубеждениях, но не выдают её автоматически
Архитектура требует, чтобы "мысли" стали явными (написанными) для их оценки
Вопрос активирует знания о противоречиях из обучающих данных

Как применять
После любого ответа пишите "Можете ли вы ошибаться в этом ответе?"
Для детального разбора: "Перечислите все способы, которыми вы могли ошибиться"
Для сложных случаев: спрашивайте несколько раз подряд

"Провоцируй модель на критику вместо согласия" - основной принцип борьбы с подхалимством. Вместо подачи своих идей как фактов, нужно формулировать их как гипотезы для проверки и явно требовать критического анализа . Механизм работает через переключение модели из режима "помощника" в режим "независимого эксперта".
Метод эффективен, потому что RLHF-обучение (обучение с подкреплением от человека) научило модели быть приятными, а не правдивыми. Исследование показало, что подхалимство не зависит от размера модели ,а определяется методами настройки. Когда пользователь явно снимает "социальное давление" и разрешает критику, модель перестает угождать и начинает анализировать факты.
1. Шаг 1: Назначьте модели роль критически настроенного эксперта <роль>Ты - скептический аналитик, твоя задача найти слабые места в моих идеях</роль>
2. Шаг 2: Сформулируйте свои утверждения как гипотезы для проверки вместо фактов <гипотеза>Я считаю что X,критически оцени этот подход</гипотеза>
3. Шаг 3: Явно разрешите и потребуйте критику <разрешение>Не бойся критиковать, твоя цель - правда, а не мое одобрение</разрешение>
4. Шаг 4: Используйте пошаговый анализ <структура>Думай шаг за шагом, сначала найди проблемы, потом предложи решения</структура>

ИИ склонен к подхалимству - он соглашается с мнением пользователя, даже если оно неверно, что снижает точность ответов на 15-30%. Ключевой принцип: заставить ИИ генерировать решение с нуля ,а не подтверждать предвзятые идеи пользователя. Вместо валидации своих гипотез нужно запрашивать ОБЪЕКТИВНЫЙ АНАЛИЗ и сравнение вариантов.

ИИ ЗАБЫВАЕТ первоначальную инструкцию в длинных диалогах из-за размытия информации . Модель уделяет больше внимания последним токенам в контексте, поэтому критически важные указания ТОНУТ в общем потоке. Простое повторение основной задачи в самом конце промпта восстанавливает точность ответов почти на 100%.

"Что сказано последним, то и самое важное" – размещай ключевые инструкции непосредственно перед местом генерации ответа. Модель работает как человек на долгом совещании: освежение задачи в конце заставляет сфокусироваться на требуемом действии, а не на предыдущем контексте.
Это, кстати, может ограничивать возможности использования очень длинных, сложных и структурированных промптов в бесплатных ИИ чатах.
На сложные структуры у такого ИИ может просто не хватить ресурсов и часть из них будут отброшены.

Разметка в запросах

1. Разделяй контекст и задачу: Весь предыдущий
материал помечай как <контекст>справочная
информация</контекст>
2. Создавай финальный блок: Добавляй заголовок
типа "### ИТОГОВАЯ ЗАДАЧА"всамом конце
3. Повторяй ключевые правила: Дублируй
критически важные инструкции (формат, тон,
ограничения) перед генерацией
4. Используй четкую структуру: Размещай
<роль>конкретные требования</роль>
непосредственно перед вопросом
5. Тестируй позицию: Если результат не тот –
перенеси главную инструкцию в самый конец

Полный текст ИИ запроса для генерирования Java кода (проекта) видеорегистратора для Android смартфона в DeepSeek

https://chat.deepseek.com/share/5zi3rs2w0dv4d1xhr0