txt_world_domination
V1.0 Wise Books
無服務器CMS（只是純文本!!!! ）基於降級，其擴展名進行了多維分類學分類，從而可以根據主題（軸）和子主題（坐標）來瀏覽內容。
該項目旨在為“長壽”（或數十年）文檔管理提供易於使用的工具。
建議安全地存儲和分類研究（PHD）工作，複雜的軟件文檔，複雜的程序，書寫，“工業”網頁。不耐煩的一些例子：
由於內容只是純文本（與某些怪異的二進制數據庫格式），因此意味著可以重複使用許多工具來編輯和管理“做一件事並做對了！”之後的內容。 Unix哲學。
下一個功能免費出現：
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
├─ 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，源代碼）可以通過“有效負載”列表分組為單個“大”最終虛擬文件。該列表只是一個普通的TXT文件，在每條新行上指示要加入的標記文件列表，以形成最終的Markdown文檔。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
只有一些有關該項目如何用於文檔文檔文檔的示例：
為什麼在機器學習和大型語言模型的時代做筆記？
簡單地說。他們相互補充：
當應用於有限的（不是必需的）上下文時，AI的工作“很好”，例如，基本的編程任務或（不是基本的）類似於數學的任務，具有定義明確的集合和操作（代數問題，類似國際象棋的問題，...）。
我在軟件開發世界中工作。讓我總結我的經驗：
另一方面，在撰寫專家的筆記時，我們可以標記競爭產品，突出顯示優點/缺點，做備忘單，用用例註釋，待處理功能以及類似的東西。
我們可以獲取一些“信息”並完成一些以前的註釋（也許是4年前寫的），以便不完整的內容開始“有意義”。最後，我們可以做出更明智的決定。
通過高級及時工程設計，可以做出AI返回明智的答案。但是，高級及時工程更加困難和耗時，而耗時和分類。實際上，我要說的是，對筆記進行分類，創建一個定義明確且穩定的分類學是“必須”的“高級”及時工程的“必須” 。
我們可以向LLM bot詢問解決任務，並且很多時候它將起作用。出現了一些問題：
我們之所以問LLM，是因為我們首先忽略了解決方案，因此我們可能會忽略其他解決方案，並且可能忽略了許多其他事情（請記住未知未知的風險。）。如果我們記錄有關相關任務的註釋以及有關類似問題的相關替代方案，我們現在可以在提示中添加此類信息，並且還可以考慮填寫“正交”方面（QA，安全性，標準化，最佳模式，最佳模式，...）。通過這種方式，我們可以幫助LLM降低問題維度，而我們的提示將是一個更有效的提示。
無需說，LLM還可以通過建議主題和子主題來幫助我們設計分類法。從這個意義上講，這兩個系統都可以在無限循環中相互餵食。太好了，不是嗎？
