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%.

https://androidjavaopensource.blogspot.com/

"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

Заставляя ИИ сначала "разложить все по полочкам" с помощью команд expand (расширь/переформулируй) и echo (повтори/перечисли), можно значительно повысить точность ее рассуждений и снизить влияние когнитивных искажений.
Исследование показывает, что большие языковые модели часто ошибаются не потому, что им не хватает знаний, а потому, что они "теряются" в предоставленном контексте и начинают фантазировать, т.к. не могут признаться.
Есть несколько вариантов выхода.
Первый: писать многоэтажные промпты (или многослойные).
Второй: использовать два ИИ, перекидывая промежуточные результаты из чата в чат (мы рассматриваем только бесплатные сервисы)
И там и там есть интересные подходы, которые развиваются и меняются вслед за развитием ИИ систем

Пишут, что у ИИ есть разные режимы генерации. При поступлении простого запроса начинает использоваться режим простой генерации на основе накопленных знаний.
Можно попробовать перейти к аналитическому режиму, когда ИИ будет анализировать правильность сгенерированного и править его.
Психологически это работает как принудительная рефлексия — модель вынуждена остановиться и переосмыслить уже сказанное. Исследование показало значительное улучшение точности в математических задачах. Эффективность объясняется тем, что специальные слова могут активируют внутренние механизмы самокритики модели.
Когда это надо применять.
В сложных аналитических задачах, математические вычислениях, бизнес-планировании, финансовом анализе, креативном письмо, стратегическом мышлении, задачах, требующих многоэтапного рассуждения

Как попробовать переключить ИИ в нужный режим

1. Определи момент рефлексии: Найди взадаче точку, где нужна самопроверка или смена точки зрения
2. Добавьв промпт фразу типа <токен>"Хм, давайте еще раз подумаем..."</токен> или <токен>"Итак, проверим наши выводы..."</токен>
3. Используй TTTS-метод:Если ответ неполный, не начинай новый чат — ответь на сообщение модели, начавс <фраза>"Подождите,а что если..."</фраза>
4. Требуй самокритику: Заканчивай сложные запросы инструкцией <инструкция>" В конце критически оцени свой ответ, начавс 'А все ли я учел?'"</инструкция>

Запрос для генерирования Android Java Code трекера для смартфона.
Приложение после запуска определяет координаты и каждые 5 минут по SMS отправляет на указанный номер телефона.
Номер телефона и периодичность можно поменть.
Удобно для дальних поездок.

В проекте можно выбирать - определять координаты по GPS или по базовым GSM станциям.

Приложение тестировалось на Samsung S23 c Android 11.

В запросе можно указать свои модели.

С использованием AI-powered Code Generation проект приложения отлажен за 3 часа.
Основная задержка была их-за заблокированного GPS сигнала.
Такое же приложение, написанное вручную, заняло несколько недель.

Текст запроса:

Сгенерируй максимально простой Java код приложения GeoPosition для Android 11 для SDK 33.
Приложение должно определять координаты по GPS сразу после запуска.
Нужно запросить и получить все необходимые для работы приложения разрешения, в том числе и разрешение на чтение и запись данных в хранилище
Дополнительно запросить у пользователя разрешение на использование внешнего хранилища.
Необходимо разместить на экране элементы TextView:
- первый TextView для показа времени вычисления координат по GPS
- второй TextView для показа координат
- третий TextView для показа количества спутников, используемых для вычислений GPS координат

Необходимо каждые 5 минут писать на экран в TextView и отправлять координаты и время с помощью SMS на номер телефона +7-910-xxx-xx-xx и записывать их в формате Json в текстовый файл Position.txt в папку Download смартфона.
При запуске приложения необходимо:
- проверить, есть ли файл Position.txt в папке Download смартфона. Если файл Position.txt при запуске приложения есть, его надо стереть и создать заново (пустым)
- отправить SMS "Start GeoPosition"


Ghbkj;tybt rjvgbkbhjdfkjcm Сгенерируй максимально простой Java код приложения GeoPosition для Android 11 для SDK 33.
Приложение должно определять координаты по GPS сразу после запуска.
Нужно запросить и получить все необходимые для работы приложения разрешения, в том числе и разрешение на чтение и запись данных в хранилище
Дополнительно запросить у пользователя разрешение на использование внешнего хранилища.
Необходимо разместить на экране элементы TextView:
- первый TextView для показа времени вычисления координат по GPS
- второй TextView для показа координат
- третий TextView для показа количества спутников, используемых для вычислений GPS координат

Необходимо каждые 5 минут писать на экран в TextView и отправлять координаты и время с помощью SMS на номер телефона +7-910-xxx-xx-xx и записывать их в формате Json в текстовый файл Position.txt в папку Download смартфона.
При запуске приложения необходимо:
- проверить, есть ли файл Position.txt в папке Download смартфона. Если файл Position.txt при запуске приложения есть, его надо стереть и создать заново (пустым)
- отправить SMS "Start GeoPosition"

Приложение компилировалось в Android Studio
После установки нужно дать разрешения для этого приложения, не смотря на то, что они запрашиваются внутри приложения. Это особенности разных версий Android

(c) by Valery Shmelev