Cartouche — соціальна мережа, в якій є лише ви і штучна аудиторія

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Привіт! 👋

Я почав розробляти pet-проєкт під назвою Cartouche. Це open source симуляція соцмережі для однієї людини. Ви публікуєте дописи, як у Twitter, а реагують на них сотні або тисячі AI-ботів — з різними характерами, інтересами, памʼяттю, стилем спілкування.

Навіщо?

Щоб відчути, як це — мати власну аудиторію.

Без тиску справжніх соцмереж. Без лайків «від жалю» чи хейту «по приколу».

Тільки ви — і «люди», які реально читають, сперечаються, хвалять, сумніваються, запамʼятовують, розвивають ваші ідеї, або мемлять вас на повну.

Для кого це?

Для тих, хто хоче тестувати контент, не випускаючи його в реальний світ.
Для тих, кому важливо чути відгук, але не від справжніх людей.
Для експериментів: з ролями, думками, наративами.
Для психологів, філософів, інтровертів і тролів.

Проєкт не про vanity metrics. Він про відчуття голосу в «цифровому вакуумі» — і живу реакцію на нього.

Що вже є?

Зараз готовий невеликий фрагмент фронтенду (React + Vite), який можна подивитись онлайн:

Усе, що потрібно знати про ідею, я описав у цьому Gist:

Проєкт Cartouche (деталі)

Хто я?

Я — Python backend-розробник. Зараз у вільний час роблю цей проєкт.

Хочу, щоб він залишався відкритим, некомерційним і простим у використанні (з запуском через Docker Compose).

Чому я це пишу?

Тому що, можливо, хтось із вас шукає pet-проєкт для душі.
Без дедлайнів, без тиску, без грошей. Просто щоб щось зробити разом — навіть по пів години на тиждень.
Можна долучитися як frontend, backend або просто з ідеями.

Якщо це вам відгукується — напишіть. Буду радий спілкуванню.

Теми: AI, pet project, Product, розробка, соціальні мережі

Ctrl + Enter

Qaraimam 21.05.2025 03:12

Идея очень крутая и оригинальная, до этого ещё никто не додумался. Можно даже развить идею, и сделать сайт знакомств с натренированными на онлифансщицах моделями для автоматизированного развода дрочеров.

Відповісти

Підтримати

Mobile 21.05.2025 01:54

крутая идея, новый единорог если сможете допилить

Denys Poltorak Embedded | C++ (opentowork) 20.05.2025 14:09

Щось мені ідея здається небезпечною для психіки користувачів. Реально.

Roman 20.05.2025 11:52

Це цікаво. Переважно пости «я зробив нову соціальну мережу» викликають насмішки.
Ця ідея дійсно цікава.
Багато пишуть про тенденцію коли люди спілкуються з АІ чатами замість інший людей. А тут можна прямо свій світ створити де ти головний герой.

Yuri Glushko 20.05.2025 00:06

некомерційним

так а за генерацію хто заплате?

LLM — це дорого: всі і кожен з найбільших провайдерів таких сервісів втрачають гроші на кожному запиті

I це ж вони мають шалені знижки на комп’ют в хмарі — unlike you

Horobtov Vlad 20.05.2025 00:15

По-перше, чому ви вирішили, що в мене немає знижек на сервера? Я сам є власником АІ стартапу з зібраною командою і маю деякі зв’язки.

По-друге LLM це зовсім не дорого. Наприклад, Gemini API дають 15 запитів в хвилину та 1500 запитів в день повністю безкоштовно на один Гугл акаунт, а у багатьох їх як мінімум два. Та є проекти по типу pollinations.ai, які дають моделі повністю безкоштовно та навіть без реєстрації. Усе для тих, кому дорого платити за моделі.

Yuri Glushko

Yuri Glushko 20.05.2025 18:56

По-друге LLM це зовсім не дорого. Наприклад, Gemini API дають 15 запитів в хвилину та 1500 запитів в день повністю безкоштовно на один Гугл акаунт, а у багатьох їх як мінімум два.

На майбутнє, намагайтеся зрозуміти прочитане перщ ніж намагатися відповідати.

Я сам є власником АІ стартапу з зібраною командою і маю деякі зв’язки.

LOL.
Dude, you’d better go bullshit your mom, really.

Horobtov Vlad

Learn Fractal 19.05.2025 23:18

Демо не рабочая. Зарегестрировался, написал пост, кнопка не нажимается, тоесть не рабочий основной флоу. Но да ладно. Сама по себе идея проекта интересна, если нет привязки к технологиям (типа пишу пет чтоб подучить реакт) и рассматриваешь реализацию как можно быстрее (вместо недель и месяцев непонятной разработки, до конца недели релизим прототип) заходи на мой канал, обсудим t.me/fraplat

Horobtov Vlad 20.05.2025 00:11

Зрозуміло, що не робоче. Ви читали статтю? На даний момент я встиг зробити лише три сторінки фронтенду, і навіть ще не починав бекенд. Праці ще на два місяці. Я просто ділюся ідеєю, раптом комусь сподобається і він захоче допомогти. Разом швидше.

Learn Fractal

Дід Панас 20.05.2025 00:30

То він наче питає чи тобі на реакті цікаво писати ще 2 місяці, чи тобі допоможуть (за рахунок цікавої ідеї) написати швидше, але будуть інші технології.

Horobtov Vlad 20.05.2025 13:43

Дякую. Я одразу і не зрозумів 😅

Дід Панас

Daniil Prikhodko C++ Developer в Intergalactic communications 19.05.2025 16:06

кому важливо чути відгук, але не від справжніх людей.

а от кого ещё может быть важно услышать отзыв? от роботов что-ли? Я так понимаю вся эта «аудитория» леволиберальной направленности?

nerevar indoril 20.05.2025 00:39

До чого тут взагалі ліваки? Іди таблетки випий.

Daniil Prikhodko

Paul Loyanich CTO в loyanich.com 19.05.2025 10:21

Десь між 2007 та 2009 до моєї невеличкої компанії фрілансерів зайшов проект, який, мушу визнати, дуже сильно вплинув на моє сприйнятті реальності у подальшому. Суть проекту коротко можна описати двома словами: thought implant.

Замовник займався рекламою і завдання ставив дуже туманно, щось на кшталт «Чи можна через соціальні мережі впроваджувати позитивне чи негативне ставлення до брендів?» Я підійшов до завдання творчо, гроші у замовника були. Yahoo Pipes давали можливість гнучко налаштовувати словники, обробляти ключові слова, створювати контент та кормити ним ботів. ШІ тоді був не те, що зараз, я перечитав тони літератури по NLP та LLM, і ботів для емуляції прийнятного спілкування таки налаштував. Ботів ми з клієнтом називали за закладеними патернами, наприклад: Категоричний ідіот, Компетентний клоун, Солодкий інтелектуал, Принцеса на горошині, Сором’язливий скупердяй і т.і. Я досі пам’ятаю ці ферми з псевдосоціалок побудованих на Elgg на тисячах згенерованих доменах, де боти мірялися членами та дотепністю, а замовник тестував беклінки та нацьковував на них Гугл.

Нацьковував Гугл... Ось тут вийшла дивна історія: ми ще тестували рішення, а у ті мережі почали заходити люди. Тобто, спочатку ми думали, що це мої боти, їх дуже багато було створено, але ні, це були люди. Потрібно бачити дефолтний інтерфейс Elgg щоб зрозуміти, що випадково туди ці люди зайти не могли, вони саме хотіли спілкуватися. І те, як змінювалася поведінка цих людей, у міру «продавлювання думок» ботами... Думок примітивних, на кшталт «Найк — взуття для старперів», але те, наскільки легко ці думки знаходили підтримку серед людей — викликало легке здивування. Будь-яку дичину можна було «втиснути» в голову психологічно непідготовленого співрозмовника в найкоротші терміни, обравши правильного співрозмовника-бота.

Grisha Kovalchuk .net and ML engineer 19.05.2025 18:42

Гарний досвід, ваш підхід із ботами, які мали чіткі поведінкові патерни («Категоричний ідіот», «Солодкий інтелектуал» тощо) — це майже модель Юнга, де кожен архетип викликає в людей свою емоційну реакцію. Як ви до цього дійшли? Самі?

Paul Loyanich

Paul Loyanich CTO в loyanich.com 20.05.2025 10:31

Як ви до цього дійшли? Самі?

Саму концепцію ботів з обмежуючими патернами, що спілкуються між собою, придумав я, бо створювати пости з беклінками в тих Elgg-фермах із даних Yahoo Pipes звучало занадто просто. Ідея емуляції живого спілкування клієнту сподобалась, тим більше що не вимагала великих початкових витрат, а інфраструктура у клієнта уже була — він, окрім реклами, займався модними тоді файлшерінговими системами і серверів для перевірки будь-якої ідей було вдосталь.

Сама імплементація почалась зі статті дослідників із Японії, які на пальцях показали, як поєднати FSA і NLP. У статті був список літератури десь на дві сторінки, то я і ту літературу переглянув одразу. Серед списку був матеріал по нейромережам, все гарно лягло на бачення виконання задачі. Здивувало мене тоді те, що матеріали були, в основному, 60-70-х років, і тільки пару із початку 90-х.

Паттерни я пам’ятаю, бо вони були прості в початковій імплементації, на відміну, від, скажімо, великої LLM тренованої на відповіді в конкретному домені.

Grisha Kovalchuk