txt_world_domination
V1.0 Wise Books
无服务器CMS（只是纯文本!!!! ）基于降级，其扩展名进行了多维分类学分类，从而可以根据主题（轴）和子主题（坐标）来浏览内容。
该项目旨在为“长寿”（或数十年）文档管理提供易于使用的工具。
建议安全地存储和分类研究（PHD）工作，复杂的软件文档，复杂的程序，书写，“工业”网页。不耐烦的一些例子：
由于内容只是纯文本（与某些怪异的二进制数据库格式），因此意味着可以重复使用许多工具来编辑和管理“做一件事并做对了！”之后的内容。 Unix哲学。
下一个功能免费出现：
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
├─ CONVENTIONAL CMS (CONFLUENCE, SHAREPOINT, ...) ────────────┤
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│1) Central CMS Server 2) "Fool" Browser │
│ ────────────────── ────────────────│
│ DDBB <··· network···> Render conent │
│ Single place of failure │
│ (single place of attack) │
│ Binary format │
│ Server/CMS/Network Admins │
│ │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
├─ STATIC SITE GENERATOR (NEXT, ...) ─────────────────────────┤
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│1) "Source" Content 3) Web Server │
│ ───────────────── ┌····> ──────────── ···┐ │
│ (git versioned, p2p · Publish · │
│ distributed) · "compiled" html · │
│ · · · │
│ · · · │
│ · · v │
│ · 2) Compile 4)"Fool" Browser │
│ └─····> ───────────────── ────────────── │
│ Generates HTML Render content │
│ in opinionated ways │
│ using "complex" tooling │
│ (npm, transpilers, modules, │
│ packagers, ...) │
│ │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
├─ TXT WORLD DOMINATION PROJECT ──────────────────────────────┤
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│1) "Source" Content 2) "Inteligent" Browser │
│ ───────────────────────── ··> ─────────────────────────── │
│ markdown+topic.sub. tags Fetch local/remote "payload"│
│ (git versioned, p2p Processes it. Generate │
│ distributed) HTML, taxonomy, indexes, │
│ · extensions, ... │
│ · │
│ ├─·· or ··········>2) Printer │
│ · ─────────────────────────── │
│ · Print to paper │
│ · (extensions ignored) │
│ · │
│ ├─·· or ··········>2) LLM Learning Algorithm │
│ · ─────────────────────────── │
│ · - LLM training algorithm. │
│ · topics/subtopics provide │
│ · (huge) dimensionality │
│ · reduction!!! │
│ · │
│ ├─·· or ···········>2) JAVA/Rust/Python/... IDE │
│ · ─────────────────────────── │
│ · Improve source code │
│ · navigation based on │
│ · topics.subtopics concerns │
│ · like UI, QA, security, .... │
│ · │
│ ├─·· or ···········>2) (Fill with new ideas and │
│ · use-cases) │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
文本文件的集合或子集（Markdown，源代码）可以通过“有效负载”列表分组为单个“大”最终虚拟文件。该列表只是一个普通的TXT文件，在每条新行上指示要加入的标记文件列表，以形成最终的Markdown文档。例子：
full_book.payload security_book.payload frontend_book.payload
----------------- --------------------- ---------------------
./introduction.md ./chapter4.md ./chapter1.md
./chapter1.md ./chapter5.md ./chapter2.md
./chapter2.md ./chapter9.md ./chapter9.md
./chapter3.md
./chapter4.md
./chapter5.md
./chapter6.md
./chapter7.md
./chapter8.md
./chapter9.md
只有一些有关该项目如何用于文档文档文档的示例：
为什么在机器学习和大型语言模型的时代做笔记？
简单地说。他们相互补充：
当应用于有限的（不是必需的）上下文时，AI的工作“很好”，例如，基本的编程任务或（不是基本的）类似于数学的任务，具有定义明确的集合和操作（代数问题，类似国际象棋的问题，...）。
我在软件开发世界中工作。让我总结我的经验：
另一方面，在撰写专家的笔记时，我们可以标记竞争产品，突出显示优点/缺点，做备忘单，用用例注释，待处理功能以及类似的东西。
我们可以获取一些“信息”并完成一些以前的注释（也许是4年前写的），以便不完整的内容开始“有意义”。最后，我们可以做出更明智的决定。
通过高级及时工程设计，可以做出AI返回明智的答案。但是，高级及时工程更加困难和耗时，而耗时和分类。实际上，我要说的是，对笔记进行分类，创建一个定义明确且稳定的分类学是“必须”的“高级”及时工程的“必须” 。
我们可以向LLM bot询问解决任务，并且很多时候它将起作用。出现了一些问题：
我们之所以问LLM，是因为我们首先忽略了解决方案，因此我们可能会忽略其他解决方案，并且可能忽略了许多其他事情（请记住未知未知的风险。）。如果我们记录有关相关任务的注释以及有关类似问题的相关替代方案，我们现在可以在提示中添加此类信息，并且还可以考虑填写“正交”方面（QA，安全性，标准化，最佳模式，最佳模式，...）。通过这种方式，我们可以帮助LLM降低问题维度，而我们的提示将是一个更有效的提示。
无需说，LLM还可以通过建议主题和子主题来帮助我们设计分类法。从这个意义上讲，这两个系统都可以在无限循环中相互喂食。太好了，不是吗？
