Украина

### Промпт: Разработка двух версий скрипта для агента на Google MeetОбщее описание задачи: Необходимо разработать два варианта скрипта для создания агента, который будет работать на платформе Google Meet (или аналогичной системе видеоконференций). Обе версии предназначены для анализа встреч и взаимодействия с участниками, но различаются по уровню автоматизации и функциональности. Первая версия — базовая, с использованием нейросети ChatGPT для анализа и вывода ответов в консоль. Вторая версия — полностью автоматизированный агент с имитацией присутствия человека (школьника), копированием голоса, лица, стиля общения и возможностью демонстрации объектов через камеру по запросу.Текущая дата: 13 марта 2025 года. Требование: Использовать актуальные технологии и учитывать современные возможности ИИ и автоматизации.---#### Версия 1: Базовый анализирующий агент с ChatGPTНазначение: Скрипт создаёт агента, который подключается к встрече на Google Meet, анализирует происходящее в реальном времени (участников, чат, презентацию, речь) и использует нейросеть ChatGPT для обнаружения вопросов и генерации ответов. Ответы выводятся исключительно в консоль, без прямого взаимодействия с участниками.Функциональные требования: 1. Анализ участников встречи: - Скрипт извлекает список участников из интерфейса Google Meet (имена, статус микрофона и камеры). - Отслеживает активность участников (кто говорит или пишет в чате). - Данные об участниках сохраняются в лог для контекста. 2. Анализ чата: - Считывает сообщения в чате в реальном времени. - ChatGPT анализирует текст и определяет, содержит ли сообщение вопрос (например, "Что такое…?", "Как работает…?" или фразы с вопросительным знаком). - При обнаружении вопроса генерирует ответ и выводит его в консоль. 3. Анализ презентации: - Если используется функция "Поделиться экраном", скрипт захватывает изображение с экрана. - Применяет OCR (распознавание текста) для извлечения текста со слайдов. - ChatGPT проверяет текст на наличие вопросов или заданий (например, "Ответьте: …", "Что это значит?"). - Ответы на вопросы из презентации выводятся в консоль. 4. Анализ речи: - Использует Speech-to-Text для преобразования устной речи участников в текст. - ChatGPT анализирует текст на наличие вопросов (например, "Кто знает…?", "Почему так?"). - Ответы на голосовые вопросы выводятся в консоль. 5. Формат вывода в консоль: - Для каждого вопроса указывается источник (чат, речь, презентация), текст вопроса и сгенерированный ChatGPT ответ. - Пример: ``` [Источник: Чат] Вопрос: "Что такое API?" Ответ: "API (Application Programming Interface) — это программный интерфейс, который позволяет разным приложениям взаимодействовать друг с другом, обмениваясь данными и функциями." [Источник: Речь] Вопрос: "Как подключиться к серверу?" Ответ: "Для подключения к серверу нужно использовать протокол, например SSH, указав IP-адрес и порт, а также аутентификационные данные (логин и пароль или ключ)." [Источник: Презентация] Вопрос: "Какой язык программирования самый популярный?" Ответ: "На март 2025 года Python остаётся одним из самых популярных языков программирования благодаря своей универсальности и простоте." ```Технические требования: - Язык программирования: Python (или JavaScript для работы в браузере). - Библиотеки: - <code>openai</code> — для интеграции с API ChatGPT. - <code>speech_recognition</code> — для распознавания речи. - <code>pytesseract</code> — для OCR анализа презентаций. - <code>selenium</code> или <code>puppeteer</code> — для управления браузером и взаимодействия с Google Meet. - API: Ключ доступа к OpenAI для работы с ChatGPT. - Интерфейс: Вывод данных только в консоль (терминал или консоль разработчика браузера). - Ограничения: Агент не взаимодействует с участниками (не пишет в чат, не говорит). Ожидаемый результат: Агент пассивно анализирует встречу и предоставляет ответы на все обнаруженные вопросы в консоли, обеспечивая пользователя полной информацией о происходящем.---#### Версия 2: Полностью автоматизированный агент с имитацией школьникаНазначение: Скрипт создаёт продвинутого агента, который полностью имитирует присутствие человека (школьника) на встрече Google Meet. Агент выполняет все функции первой версии (анализ и генерация ответов), а также активно участвует во встрече: копирует голос и лицо заданного человека, поднимает руку, отвечает голосом, ведёт диалог, соответствует стилю школьника и демонстрирует объекты через камеру по запросу участников.Функциональные требования: 1. Все функции первой версии: - Анализ участников, чата, презентации и речи с использованием ChatGPT. - Обнаружение вопросов и генерация ответов с выводом в консоль. 2. Имитация присутствия: - Копирование голоса: - Пользователь загружает аудиофайл (5-10 минут речи) для создания голосовой модели с помощью технологий синтеза (например, ElevenLabs). - Агент использует синтезированный голос для ответов и диалогов через микрофон Google Meet. - Копирование лица: - Пользователь загружает фото или видео человека. - Скрипт генерирует видеопоток с лицом этого человека в реальном времени с помощью Deepfake (например, DeepFaceLab), синхронизируя движения губ с речью. - Камера агента показывает синтезированное лицо. - Периоды активности камеры: - Камера работает постоянно или включается с заданными интервалами (например, каждые 10 минут на 2 минуты) для имитации естественного поведения. 3. Интерактивное поведение: - Поднятие руки: - При обнаружении вопроса агент автоматически поднимает руку через интерфейс Google Meet. - После получения слова отвечает синтезированным голосом. - Ответы и диалог: - ChatGPT генерирует ответы в стиле школьника (простая лексика, сленг, неформальный тон, если указано). - Агент поддерживает диалог: отвечает на уточнения, задаёт встречные вопросы (например, "А можно подробнее?"), комментирует (например, "Круто, не знал!"). - Копирование стиля общения: - Пользователь может загрузить примеры текста (например, сообщения из мессенджера). - ChatGPT адаптирует ответы под этот стиль (фразы, манера, интонация). 4. Соответствие образу школьника: - Ответы упрощены до уровня школьных знаний (без сложных терминов, если не требуется). - Поведение: паузы перед ответами, лёгкая неуверенность ("Эээ, ну…"), фразы вроде "Я думаю, это так". - Внешность и голос соответствуют подростку (на основе загруженных данных). 5. Демонстрация через камеру по запросу: - Распознавание запроса: - Агент отслеживает чат и речь на наличие фраз вроде "Покажи свою тетрадь", "Покажи, что на столе", "Покажи, как делаешь". - ChatGPT определяет, что именно нужно показать. - Генерация или использование контента: - Используются заранее загруженные материалы (изображения/видео тетрадей, столов и т.д.) или генерируются новые с помощью ИИ (например, Stable Diffusion для статичных объектов, Deepfake для действий). - Примеры: тетрадь с записями, стол с учебниками, рука, рисующая на листе. - Процесс демонстрации: - Камера переключается с лица на синтезированный контент. - Агент комментирует голосом: "Вот моя тетрадь, ща покажу" или "Смотрите, это мой стол". - После показа камера возвращается к лицу. - Пример сценария: - Участник: "Покажи, как рисуешь". - Агент: 1. Говорит: "Ща, секунду, покажу!" 2. Камера показывает синтезированное видео руки, рисующей круг. 3. Говорит: "Вот, типа так рисую, нормально?" 6. Вывод в консоль: - Все вопросы, ответы и действия (включая демонстрации) фиксируются в консоли. - Пример: ``` [Источник: Чат] Запрос: "Покажи свою тетрадь" Действие: Показана синтезированная тетрадь с записями Ответ: "Вот моя тетрадь, я тут формулы записал." ```- Оборудование: Мощный процессор и GPU для обработки видео/изображений в реальном времени. - Дополнительно: Папка с материалами (голос, лицо, примеры объектов). Ожидаемый результат: Агент полностью имитирует школьника: отвечает на вопросы голосом, участвует в диалоге, демонстрирует объекты через камеру и ведёт себя естественно, сохраняя при этом контроль через консоль.---Примечания для разработчика: - Обеспечить модульность кода для легкого добавления функций.

Разработка двух версий скрипта для агента на Google Meet

Написание скриптов

Разработка программ

ChatGPT

JavaScript

OpenAI

Разработать приложение/скрипт, который предоставляет пользователю интеллектуальные, короткие и безопасные маршруты по Киеву, избегая территориальных центров комплектования (ТЦК) и других нежелательных факторов (пробки, людные места, вокзалы). Система должна предлагать 10–15 уникальных вариантов, чтобы пользователь мог выбрать наиболее подходящий.Основные требования<ol><li>Интеллектуальность:<ul><li>Учитывать вероятные места расположения ТЦК (военные, которые ловят людей для мобилизации) — вокзалы (например, Дарницкий), главные выходы метро, ТЦ, оживлённые перекрёстки.</li><li>Анализировать ближайшие улицы (в радиусе 500 м) для каждого шага маршрута и оценивать риски присутствия ТЦК.</li><li>Учитывать дополнительные факторы: пробки, освещённость улиц, безопасность, людность, время суток.</li></ul></li><li>Краткость и удобство:<ul><li>Маршруты должны быть максимально короткими по времени и расстоянию, но с приоритетом безопасности (избежание ТЦК).</li><li>Предоставлять 10–15 уникальных вариантов для выбора.</li></ul></li><li>Детализация:<ul><li>Каждый маршрут описать пошагово по шаблону:<ul><li>Тип транспорта и номер: метро, автобус, маршрутка, такси, велосипед, пешком и т.д.</li><li>Где именно садиться: конкретный адрес, ориентир (например, "вход с ул. Депутатской у метро Святошин").</li><li>Где выходить: название остановки, ориентир (например, "боковой выход к ул. Малышко").</li><li>Время в пути: с учётом средней скорости в Киеве.</li><li>Стоимость проезда: актуальные тарифы (например, метро — 8 грн) или примерные цены (такси — 200–300 грн).</li><li>Пересадки: где и на что пересаживаться (если есть).</li><li>Дополнительные детали:<ul><li>Вероятность ТЦК на маршруте или ближайших улицах.</li><li>Рекомендации по избеганию (например, "выйдите через боковой выход", "заказывайте такси за углом").</li><li>Пробки, освещённость, безопасность, альтернативные пути.</li></ul></li></ul></li></ul></li><li>Входные данные:<ul><li>Пользователь вводит точку отправления (например, "Святошин") и назначения (например, "Дарница").</li><li>Возможность указать предпочтения (например, "избегать метро" или "только пешком").</li></ul></li><li>Выходные данные:<ul><li>Список из 10–15 маршрутов в текстовом формате (или интерфейсе).</li><li>Каждый маршрут уникален по типу транспорта или пути.</li></ul></li></ol>Функционал<ol><li>Сбор данных:<ul><li>Использовать Google Maps Directions API для построения базовых маршрутов (transit, driving, bicycling, walking).</li><li>Получать ближайшие улицы через Google Maps Places API.</li></ul></li><li>Анализ и распознавание:<ul><li>Интегрировать нейросети для анализа данных и распознавания рисков:<ul><li>Использовать OpenAI API (ChatGPT) для интеллектуального анализа маршрутов, оценки ТЦК и рекомендаций.</li><li>Опционально подключить модели компьютерного зрения (например, TensorFlow, PyTorch) для анализа изображений с камер Google Street View (если доступно) на предмет скопления людей или военных.</li></ul></li><li>Обрабатывать данные о пробках, освещённости и безопасности через Google Maps Traffic Layer или внешние источники (например, Kyiv Smart City API).</li></ul></li><li>Генерация маршрутов:<ul><li>Минимум 10–15 вариантов, включая:<ul><li>Общественный транспорт (метро, автобус, маршрутка).</li><li>Такси (Bolt, Uber).</li><li>Личное авто.</li><li>Велосипед (Nextbike, Bolt).</li><li>Пешком или гибридные варианты.</li></ul></li><li>Использовать промежуточные точки (waypoints) для разнообразия (например, через парки или тихие улицы).</li></ul></li><li>Вывод:<ul><li>Чёткий структурированный текст для каждого маршрута по шаблону.</li><li>Возможность сортировки по времени, стоимости или безопасности.</li></ul></li></ol>Предлагаемые инструменты и технологии<ol><li>Базовые API:<ul><li>Google Maps Directions API: построение маршрутов.</li><li>Google Maps Places API: поиск ближайших улиц и ориентиров.</li><li>Google Maps Traffic Layer: данные о пробках в реальном времени.</li><li>Google Street View API (опционально): изображения улиц для анализа.</li></ul></li><li>Нейросети для распознавания и анализа:<ul><li>OpenAI API (ChatGPT): интеллектуальный анализ маршрутов, оценка вероятности ТЦК, рекомендации по обходу.</li><li>TensorFlow/PyTorch (опционально): модели компьютерного зрения для анализа изображений Street View (распознавание военных, скоплений людей).</li><li>Hugging Face Transformers: обработка текстовых данных (например, отзывов или новостей о ТЦК).</li></ul></li><li>Дополнительные инструменты:<ul><li>Kyiv Smart City API (если доступно): данные о транспорте и городских событиях.</li><li>OSM (OpenStreetMap): альтернативный источник карт для проверки маршрутов.</li><li>Selenium/BeautifulSoup: парсинг новостей или форумов о местоположении ТЦК (например, Telegram-каналы).</li></ul></li><li>Язык и фреймворки:<ul><li>Python: основной язык (библиотеки googlemaps, openai, tensorflow).</li><li>Flask/Django (опционально): для веб-интерфейса.</li><li>Pandas: обработка и анализ данных.</li></ul></li></ol>Ожидаемые результаты<ul><li>Пользователь получает 10–15 маршрутов с описанием, избегающих ТЦК и рисков.</li><li>Пример вывода: </li><li><code>Вариант 1 </code></li><li><code>Общее время: 25 мин </code></li><li><code>Расстояние: 11 км </code></li><li><code>Шаг 1: </code><code>- Тип транспорта: Метро M1 </code><code>- Где садиться: Станция "Святошин", вход с ул. Депутатской </code><code>- Где выходить: Станция "Дарница", боковой выход к ул. Малышко </code><code>- Время в пути: 25 мин - Стоимость: 8 грн </code><code>- Пересадки: Нет </code><code>- Дополнительно: Риск ТЦК у главного выхода "Дарница" (рядом вокзал), низкий риск на ул. Малышко. Пробки утром.</code></li></ul>Технические детали<ul><li>API: Google Maps (Directions, Places, Street View), OpenAI.</li><li>Нейросети: ChatGPT (обязательно), TensorFlow/PyTorch (опционально для Street View).</li><li>Язык: Python.</li><li>Вывод: Консольный текст или веб-интерфейс.</li></ul>Дополнительные пожелания<ul><li>Поддержка обновлений о ТЦК через парсинг Telegram-каналов или пользовательский ввод.</li><li>Интерактивный выбор (например, "без метро").</li><li>Учёт времени суток для пробок и освещённости.</li><li>Опционально: визуализация маршрутов на карте.</li></ul>Срок и бюджет<ul><li>Срок: 3 недели (включая интеграцию нейросетей).</li><li>Бюджет: $800–$1200 (в зависимости от сложности и интерфейса).</li></ul>

Интеллектуальная система маршрутов по Киеву

Python

Нейросети

Альберт guest_1741458629501