«Отель Гильберта» и самодельная архитектура
В какой-то момент я решил: надо упорядочить весь этот бардак.
GPT предложил перейти на ООП, и это действительно дало структуру. Но мне показалось этого мало. Я захотел не просто порядок — я захотел систему, которая живёт, расширяется и адаптируется, как бесконечный отель в задаче Гильберта.
Да-да, я вдохновился одним видео на YouTube про бесконечность, и внезапно подумал: а если так можно и с модулями?
Я не знал, как это назвать, но интуитивно построил такую схему:
- Каждый модуль живёт сам по себе.
- Модули могут приходить и уходить.
- Они не знают друг о друге напрямую, но могут менять поведение программы.
- Всё завязано на центральную базу данных, которая как библиотека «помнит» всё.
- Программа сама определяет, с чем работать, без жёсткой привязки к структуре.
На тот момент я не знал, насколько это гениально или бредово. Это просто случайно получилось.
Когда я описал это GPT, он сказал, что я (не зная терминов и архитектур) изобрёл нечто, что похоже на реальный программный подход — на стыке плагинной архитектуры, событийной модели, data-driven дизайна и даже самоизменяющегося ПО.
Он предложил назвать это: Modular Self-Adaptive Programming.
Модульное, самоадаптирующееся, гибкое, как живой организм.
Это действительно круто. Не потому что я всё просчитал. А потому что оно сработало. Пусть сыро, пусть хаотично, а идея оказалась жизнеспособной. Но хаос обуздать пока не удалось.
Часть 2. Пока отложил — но не отпустил
Эта архитектура всё ещё живая, но временно на паузе.
Я решил вернуться к ООП и довести MVP до рабочего состояния, пусть и без бесконечных расширений.
Теперь проект стабильно работает.
Он собирает сцены, анализирует речь, делает нарезку, выдаёт результат. Местами он «переобучен» — где-то слишком хитро пытается объединить сцены, где-то ломается логика.
Но это уже настоящий живой продукт на 1,5 Гб+, а не просто кодовый эксперимент.
Часть 3. Под нож попал фильм “Анора”
Так совпало, что один из первых роликов я тестировал на фильме “Анора”. Просто потому, что он был под рукой.
Алгоритм отработал, выдал клипы, и внезапно — это выглядело… интересно.
Где-то идеально нарезал сцену, где-то промахнулся.
Но сам факт, что программа на базе нейросетей без интерфейса выдала клипы по моей логике — это уже магия.
Сейчас я кручу параметры, тестирую гипотезы, проверяю, насколько можно доверять машине в креативных задачах. И чем дальше — тем больше понимаю:
Я не просто делаю код. Я учусь формулировать идею так, чтобы машина её поняла.
Часть 4. Финал? Нет. Только начало.
Это история не про то, как я победил с GPT.
Это история о том, как я, не зная программирования, смог не просто «сделать автонарезку», а начать думать системно.
Я собрал свои промты — язык, на котором я могу объяснять машину свои мысли.
И теперь хочется большего. Больше архитектуры, больше экспериментов, больше смысла.
Мой проект — это не просто автонарезчик.
Это попытка понять, как можно создавать, не зная как, строить живые, гибкие, эволюционирующие системы.
Пока я собирал MVP, внутри уже зрела совсем другая идея.
Я понимал, что это не про клипы и не про нарезку под рилсы. Это лишь первый шаг.
На самом деле я хочу делать смысловое кино на стыке музыки и визуала.
Создавать длинные, насыщенные видеоролики — не просто подборки, а нарративы, живущие под музыку, с динамикой, эмоцией, темпом.