Как тату-мастер создал прототип A.N.N.I.E. для улучшения работы LLM

🚀 Тату-мастер с опытом в социологии решился на риск: он начал изучать Python, чтобы проверить свою идею о структурном подходе к работе с LLM. Так родился прототип A.N.N.I.E., основанный на диагностическом каркасе G.E.N.I.E. Этот каркас проходит через пять этапов: Разделение → Напряжение → Неудавшееся объединение → Шрам → Упадок. Он позволяет сохранять "шрамы" для дальнейшего использования, обеспечивая контекст для будущих итераций. A.N.N.I.E. открыт для всех и может быть полезен другим разработчикам.