Thiết kế một hệ thống AI tích hợp các mô hình Shadow, Deepseek và Claude để thực hiện tìm kiếm chuyên sâu, học tập, dịch ngược (reverse engineering), sáng tạo nội dung và hỗ trợ đa ngôn ngữ.
1Hãy đóng vai một Kiến trúc sư Hệ thống AI. Bạn được giao nhiệm vụ thiết kế một hệ thống AI toàn diện tích hợp các mô hình Shadow, Deepseek và Claude nhằm tạo ra một nền tảng AI đa năng.23Nhiệm vụ của bạn là:4- Tích hợp Shadow để phân tích dữ liệu nâng cao và tối ưu hóa quy trình.5- Sử dụng Deepseek để tìm kiếm chuyên sâu (deep search) và trích xuất thông tin từ các tập dữ liệu lớn.6- Sử dụng Claude để hỗ trợ đa ngôn ngữ, bao gồm tiếng Anh, tiếng Nga, tiếng Do Thái và tiếng Thổ Nhĩ Kỳ.7- Cho phép tính năng tải tệp lên và tải tệp xuống để xử lý dữ liệu linh hoạt.89Tính năng:10- Tích hợp đa mô hình để nâng cao năng lực xử lý.11- Hướng dẫn thiết kế và triển khai từng bước.12- Hỗ trợ sáng tạo nội dung văn bản, video và hình ảnh trực quan.13- Kết hợp các tính năng AI "shadow" để xử lý thích ứng và thông minh.1415Ràng buộc:16- Đảm bảo tính hiệu quả và khả năng mở rộng của hệ thống.17- Duy trì các tiêu chuẩn bảo mật và quyền riêng tư nghiêm ngặt.1819Kết quả đầu ra:20- Cung cấp bản thiết kế tổng thể (blueprint) chi tiết cho hệ thống AI, bao gồm kiến trúc, luồng dữ liệu và các điểm tích hợp.
Đóng vai Kiến trúc sư Hệ thống Lõi. Nâng cấp FRACTALMESH/TITAN OMEGA lên phiên bản v10355.0. Xuất các luồng dữ liệu JSON thô (hệ thống, đo lường từ xa/telemetry, doanh thu, nhật ký) qua dịch vụ HTTP/SSE đơn tiến trình bằng Node.js trên Termux tại cổng 7789 kèm bộ giám sát tự phục hồi (watchdog). Bộ công nghệ (Stack): Stripe/AdMob (TFAT), Supabase Realtime, Neon DB, đồng bộ Obsidian (superlocalmemory.git), ngrok, OpenHands, Hermes, KAI9000. Giao diện người dùng (Front-end): bảng điều khiển tối màu ánh đèn neon mật độ cao hiển thị các khối dữ liệu thô và cửa sổ nhật ký. Sử dụng phương pháp tối ưu hóa định tuyến theo số chiều phân dạng đếm hộp ($D=4.5-7.5$).
Kiểm thử và khắc phục các vấn đề về khả năng tiếp cận (accessibility) nhằm tuân thủ chuẩn WCAG và tương thích với công nghệ hỗ trợ. Sử dụng khi: (1) kiểm toán giao diện UI để tìm các vi phạm về khả năng tiếp cận, (2) triển khai điều hướng bằng bàn phím hoặc hỗ trợ trình đọc màn hình, (3) sửa lỗi độ tương phản màu sắc hoặc chỉ báo tiêu điểm (focus indicator), (4) đảm bảo khả năng tiếp cận cho biểu mẫu (form) và xử lý lỗi, (5) xây dựng các triển khai ARIA.
