AURA GROOVE Живая музыка, созданная математикой
Опыты кодирования с ИИ в команде
Написать эту статью меня сподвигла дилогия уважаемого Александра Антипина aka @alexantipin «Использование нейросетей в разработке игр» и попробовать поделится собственным опытом ИИ — геймдева. Это не совсем геймдев, это про разработку музыкального приложения, осложненное двумя маниакальными идеями: ни строчки кода руками и веб‑прриложение генератор музыки в реалтайм.
AuraGroove — это попытка переосмысления автопилота из другого приложения EtherMusic, тоже написанного ИИ. Там мне так и не удалось победить проблемы производительности на слабых устройствах типа смартфона.
С чего вообще все началось, почему музыка, почему броузер, почему самоделка? Основная идея — помочь приобщить (не научить, а именно приобщить) к музыке людей, которые не умеют играть ни каком инструменте, но музыку любят и хотели бы сыграть что нибудь самостоятельно.
Вторая идея — это медитация через музыку. Это больше про EtehrMusic. Играя свое настроение сейчас или то, настроение, к которому стремишься, через музыку достичь внутренней гармонии. Ну и третья по счету, но главная по смыслу — помочь своему сыну, у которого музыкальный слух, но который не может слушать музыку. Потеря такого гигантского мира чувств, который дает музыка, больно ранит родительское сердце. Есть идея, что играя сам — научишься не ненавидеть музыку, а возможно, даже и полюбить. Посмотрим. Вдруг получится?
Про что эта статья? Это просто история создания законченного функционального приложения AuraGroove вместе с ИИ. Выводы делайте сами. Мне не нужна оценка качества кода и кода в статье не будет. Будет про архитектуру, идеи, взаимодействие и результат.
Кодовое имя - AuraGroove (ex. Автопилот)
Часть 1: От монолитной обработки к микросервисам в воркере и чистому Web Audio API
Задача проекта: генерировать атмосферную музыку в реальном времени с использованием техник, позволяющих иметь кристально чистый звук даже на слобых устройствах и стать заменой автопилоту в EtherMusic . Изначально вся логика генерации и обработки аудио располагалась в основном потоке браузера. Этот подход быстро выявил серьезные ограничения: ресурсоемкие аудиовычисления блокировали главный поток UI, приводя к заметным "зависаниям" интерфейса и делая отладку и тестирование крайне затруднительными. Стало очевидно, что для достижения необходимой производительности, отзывчивости и чистоты кода требуется кардинальное изменение архитектуры.
Архитектурное проектирование: Воркер как сердце аудиосистемы
Ключевой идеей стало вынесение всей тяжелой аудиообработки и логики генерации в Web Worker. Web Workers предоставляют возможность выполнять JavaScript код в отдельном фоновом потоке, не блокируя основной поток UI. Это стало первым шагом к решению проблем с производительностью.
Далее, возник вопрос: как интегрировать функциональность AuraGroove (после ее вынесения в воркер) в другие потенциальные проекты? Я рассматривал различные подходы:
Копирование кода: Самый простой, но наименее управляемый вариант, приводящий к дублированию и сложностям с обновлениями.
Git Submodules: Позволяет включать репозиторий AuraGroove как подмодуль в другой проект, сохраняя историю изменений, но требующий ручного управления обновлениями.
Использование как пакета/библиотеки: Наиболее чистое решение с точки зрения управления зависимостями и переиспользуемости, требующее упаковки кода AuraGroove.
Развертывание как API/микросервиса: Обеспечивает полную независимость проектов и масштабируемость, но требует создания и поддержки отдельного сервиса.
Хотя каждый из этих вариантов имеет свои преимущества для будущей интеграции, немедленным приоритетом стало создание рабочей и производительной аудиосистемы внутри самого Web Worker'ера. Было принято решение сосредоточиться на архитектуре воркера, предполагая, что в будущем она может быть адаптирована для любого из сценариев интеграции (например, код воркера может стать основой для библиотеки или сервиса).
Архитектура воркера: Вдохновение микросервисами и Kafka
Для внутренней структуры воркера была выбрана архитектура, вдохновленная принципами микросервисов и систем обмена сообщениями, таких как Kafka. Цель состояла в создании модульной системы с четким разделением обязанностей и взаимодействием через "шину сообщений".
Были выделены следующие ключевые сущности в воркере:
MessageBus (self): Представляет собой точку входа и выхода для всех сообщений, обмениваемых между основным потоком UI и воркером. Аналогия с централизованной шиной сообщений.
Scheduler: Является центральным "дирижером" или "оркестратором". Он отвечает за управление временной шкалой, определение того, какие музыкальные данные необходимы в данный момент, и координацию работы других сущностей. Scheduler не генерирует звук сам по себе, а только управляет потоком данных и команд.
Instrument Generators (например, DrumGenerator, BassGenerator): Это "композиторы". Они получают информацию о времени и, возможно, стиле, и на ее основе создают "счет" (score) - простой список событий (например, { time, sample, velocity }). Генераторы сфокусированы исключительно на музыкальной логике и создании нотных данных.
PatternProvider: Выступает в роли "библиотеки партитур". Это пассивное хранилище данных, содержащее ритмические и мелодические паттерны для различных инструментов и стилей. Генераторы обращаются к PatternProvider за необходимыми шаблонами.
AudioRenderer: Это "аудио движок". Его единственная обязанность - принимать "счет" от генераторов и "рендерить" его в необработанный аудио буфер (Float32Array). AudioRenderer отвечает за технические аспекты: микширование звуков, применение громкости и размещение семплов на временной шкале аудио. Он полностью отвязан от музыкальной логики.
SampleBank: Репозиторий для декодированных аудио семплов. Он хранит готовые к использованию аудиоданные (например, в формате Float32Array), к которым AudioRenderer может обращаться мгновенно для воспроизведения.
Эта архитектура была спроектирована с учетом принципов:
Модульность: Каждая сущность имеет свою четкую ответственность.
Инкапсуляция: Внутренняя логика каждой сущности скрыта.
Низкая связанность: Сущности взаимодействуют через четко определенные интерфейсы (например, Scheduler вызывает методы генераторов, генераторы получают данные от PatternProvider, Scheduler передает счет рендереру).
Производительность: Вынесение ресурсоемких задач (рендеринг) в отдельные сущности внутри воркера.
Таким образом, первый этап был посвящен проектированию и закладке фундамента для производительной и чисто архитектурной аудиосистемы в Web Worker'ере, опираясь на принципы микросервисной архитектуры. Если кто-то скажет, что это из пушки по ворбьям, то пусть попробут на tone.js написать онлайн генератор музыки на 4-х синтезаторах о 4 голосах каждый и с композитором вдобавок.И потом послушать не на ПК, а на телефоне. Если будет кристально чистый звук без заиканий и хрипов – снимаю шляпу. Потом научите? Очень буду признателен за науку, правда.
Часть 2: Первые шаги реализации и подводные камни Tone.js
Архитектура есть. Можно начинать. Библиотека Tone.js для облегчения работы с Web Audio API в воркере нам помощь.ПочемуTone.js? Потому что он предоставляет высокоуровневые абстракции для создания синтезаторов, семплеров, эффектов и управления временной шкалой аудио, что казалось идеальным решением моей задачи.
Однако, интеграция Tone.js в среду Web Worker'ера оказалась не такой прямолинейной, как предполагалось, и привела к серии ошибок, потребовавших тщательной диагностики и итеративного решения. В этом процессе (и не только вэтом) участвовал AI Prototyper Gemeni из состава Firebase Studio.Назовем его "Джун", который выполнял задачи по написанию и корректировке кода под нашим руководством. Почему джун – да потому что самый умный, знает единственно верный способ все сделать, бежит менять код без приказа, носится с завиральными идеями, как тот дурень с писаной торбой. Хотя TypeScrypt, Тone.js, CSS, HTML и много чего нужного знает. Не отнять :)
Ошибка 1: «param must be an AudioParam»
Одна из первых ошибок, с которой я столкнулся, была "param must be an AudioParam". Это сообщение из Tone.js обычно указывает на то, что попытка установить значение для свойства, которое должно быть объектом AudioParam (например, громкость, частота), была выполнена с некорректным значением или в неправильном контексте.
Первоначальный анализ показал, что проблема, скорее всего, заключалась в некорректном управлении аудиографом в воркере. В частности, мы с джуном обнаружили использование метода .toDestination() в конструкторах инструментов или в других местах, которые пытались подключить аудионоды к глобальному Tone.Destination основного потока. В среде воркера прямой доступ к этому глобальному объекту отсутствует, что приводило к ошибке.
Решение заключалось в изменении архитектуры аудиографа в воркере:
Удалить все некорректные вызовы .toDestination().
Создать центральную шину (masterBus или аналогичную) внутри воркера.
Подключать все инструменты и эффекты к этой внутренней шине с помощью метода .connect().
Для оффлайн-рендеринга, использовать функцию Tone.Offline(), которая сама управляет созданием OfflineAudioContext и подключением к нему.
Этот этап стал первым примером нашей командной работы. Я в роли «Архитектор» определял правильную архитектурную стратегию (использование внутренней шины, оффлайн‑рендеринг). Помимо джуна я подключил к задаче его близнеца (Gemeni:)) )из другой ипостаси FirebaseStudio в режиме кодинга. Прикол в том, что оба видят проект, могут читать и писать в файлы проекта, короче оба на одной кодовой базе. Назвал я этот экземпляр ИИ — «Сеньор Девелопер» (AI). Он проводил детальный анализ кода, выявляя конкретные места ошибок и предлагая технические решения. «Джун» (AI) выполнял задачи по внесению корректировок в код. Вот такая команда инвалидов умственного труда:)
Ошибка 2: «The AudioContext was not allowed to start...»
Следующей проблемой стала ошибка "The AudioContext was not allowed to start. It must be resumed (or created) after a user gesture on the page." Эта ошибка, хорошо известная в веб-разработке, связана с политикой автозапуска аудио в браузерах, которая требует пользовательского взаимодействия для инициализации или возобновления аудиоконтекста.
Несмотря на то, что логика запуска AudioContext (Tone.start()) была привязана к клику по кнопке "Play", ошибка все равно возникала. Диагностика показала, что проблема заключалась в том, как управлялось состояние кнопки "Play" в основном потоке. Кнопка мгновенно деактивировалась после первого клика из-за состояния "инициализации", которое устанавливалось слишком рано. Это, по сути, "поглощало" пользовательский жест до того, как Tone.start() успевал быть вызван в правильном контексте. Это была диверсия Джуна, которую он сделал непонятно зачем. Был порот розгами на конюшне.
Решение состояло в корректировке логики управления состоянием UI в основном потоке: обеспечить, чтобы кнопка "Play" оставалась активной до тех пор, пока пользователь не совершит явный жест, который инициирует запуск Tone.start(). Отображение индикатора загрузки рядом с активной кнопкой было предложено как улучшение UX.
Ошибка 3: Проблемы с загрузкой воркера и файлов
В процессе работы возникли ошибки, связанные с загрузкой самого файла воркера и аудиосемплов: "Refused to execute script... MIME type ('video/mp2t') is not executable" и проблемы с путями к файлам.
Ошибка MIME type указала на то, что локальный веб-сервер отдавал файл воркера с некорректным типом контента. Это препятствовало выполнению кода воркера. Решением стало использование скомпилированного JavaScript файла воркера (.js) вместо исходного .ts, так как веб-серверы стандартно настроены для обслуживания .js файлов с правильным MIME type.
Проблемы с путями возникли при перемещении файла воркера в другую директорию внутри public. Некорректный путь в конструкторе new Worker() в основном потоке приводил к тому, что браузер не мог найти файл воркера. Решение - скорректировать путь в основном потоке в соответствии с новым расположением файла воркера.
Интерлюдия №1. Сколько из меня крови выпил джун-имбецил не передать. Пути к сэмплам он писал 2 часа. Я уже начал соменваться, а ИИ ли это? Или деревнский дурачок воробьям фигушки показывает? Яркий пример завиральной идеи, овладевшей широкими массами ИИ кодеров в лице джуна: раз у нас сэмплы, то в пути должен быть каталог samples/Это он придумал сам, был черезвычано горд своей гениальной идеей и никого не хотел слушать, что на заборе тоже пишут, а там дрова лежат. Короче упертый болван, упорный в своем безумии. С горем пополам удалось таки втолковать безумцу, где правда жизни и с какого конца положено есть редьку. И таких эпизодов далеко не один. Но к делу.
Наличие дубликатов файла воркера в разных директориях добавило путаницы и подчеркнуло важность единообразного расположения и ссылки на актуальную версию файла.
Эти ранние ошибки, связанные с интеграцией Tone.js и особенностями работы Web Workers в браузере и локальной среде разработки, потребовали систематической диагностики и итеративного внесения корректировок, продемонстрировав важность точного анализа сообщений об ошибках и проверки всех звеньев цепочки (основной поток, воркер, загрузка файлов).
Часть 3: Корневая проблема и стратегическое решение (отказ от Tone.js в воркере)
Несмотря на устранение предыдущих ошибок, проблема с аудиосистемой в воркере сохранялась, трансформируясь в новые сообщения об ошибках, связанные с декодированием аудио и OfflineAudioContext. Ошибка "Tone.OfflineAudioContext is not a constructor", а затем и более явное "OfflineAudioContext is not supported in this worker environment" стали критическим индикатором того что все. Приехали. Тупичок-с.
Эти ошибки прямо указывали на то, что API OfflineAudioContext, являющийся частью Web Audio API и используемый Tone.js для оффлайн-рендеринга в воркере, был недоступен или не поддерживался в среде выполнения Web Worker'ера в Cloud Workstations.
Изначально предполагалось, что OfflineAudioContext должен быть доступен в воркерах для выполнения аудиообработки в фоновом режиме. Однако, столкнувшись с явными сообщениями об ошибке и неудачными попытками заставить его работать, стало очевидно, что наша среда имеет специфические ограничения.
Эта ситуация привела к важному стратегическому выводу: проблема заключалась не в самой архитектуре воркера (которая была спроектирована правильно), а в несовместимости конкретных используемых API (Tone.js и, в частности, OfflineAudioContext) с текущей средой выполнения.
Принятие решения: Возврат к нативным API и ручному рендерингу
Столкнувшись с несовместимостью OfflineAudioContext, было принято решение вернуться к более надежному и гарантированно работающему подходу:
Полностью отказаться от использования Tone.js в воркере. Это исключало все потенциальные проблемы совместимости, связанные с библиотекой и ее зависимостью от специфических Web Audio API.
Использовать нативные API браузера, которые гарантированно работают в воркере.
Выполнять декодирование аудиоданных в основном потоке UI. API AudioContext.decodeAudioData() гарантированно доступен в основном потоке браузера.
Передавать декодированные аудиоданные (в формате Float32Array) воркеру. Float32Array является Transferable Object и может эффективно передаваться между основным потоком и воркером без копирования больших объемов данных.
Выполнять ручной рендеринг аудио в воркере. Вместо использования функций Tone.js для рендеринга, реализовать собственную логику смешивания декодированных семплов (Float32Array) в финальный аудио-чанк. Эта операция является чисто математической и не требует специфических аудио API, кроме работы с типизированными массивами.
Этот подход идеально вписывался в нашу микросервисную архитектуру:
Основной поток (UI) получает новую, легкую обязанность: Загрузка и разовое декодирование аудиофайлов при инициализации.
Воркер сохраняет свои основные обязанности: Генерация партитуры и, самое главное, тяжелый процесс рендеринга аудио, который теперь выполняется вручную, но эффективно на уже декодированных данных.
Реализация рабочего решения:
Согласно новому плану, были внесены следующие ключевые изменения:
В основном потоке (src/components/aura-groove.tsx):
Добавлена логика загрузки .wav файлов с помощью fetch.
Использован AudioContext.decodeAudioData() (в основном потоке) для декодирования полученных ArrayBuffer в AudioBuffer.
Получены данные аудиоканалов (Float32Array) из AudioBuffer.
Эти Float32Array были переданы воркеру при инициализации с командой 'init' как Transferable Objects.
В воркере (/public/workers/ambient.worker.js):
Полностью удален код, связанный с Tone.js.
Метод SampleBank.init был изменен для приема уже декодированных Float32Array.
Логика AudioRenderer.render осталась той же: смешивание Float32Array из SampleBank в финальный аудио-чанк.
Корректировка пути к файлу воркера в основном потоке (/workers/ambient.worker.js)
Финальная проверка и успех:
После внесения этих изменений и решения потенциальных проблем с кэшированием браузера, приложение было перезапущено.(в стотысяч первый раз :)) В этот раз ошибок, связанных с OfflineAudioContext или декодированием семплов, не возникло. Аудиосистема заработала, и мы смогли услышать сгенерированную музыку.
Этот результат подтвердил правильность стратегического решения: отказаться от проблемных API и вернуться к нативным инструментам, совместимым со средой выполнения.
Часть 4: Достигнутый результат и важность командной работы
После всех этапов диагностики, итеративных исправлений и, наконец, принятия стратегического решения об использовании нативных API, цель была достигнута. Аудиосистема проекта AuraGroove заработала, демонстрируя необходимую производительность и отзывчивость.
Достигнутый результат:
Функционирующая аудиосистема: Основная цель достигнута - приложение генерирует и воспроизводит атмосферную музыку в браузере. Причем кристально чисто даже на дохлом Realme 9.
Чистая архитектура воркера: Реализована архитектура, вдохновленная принципами микросервисов. Воркер разделен на четкие, модульные сущности (Scheduler, Generators, Renderer, SampleBank, MessageBus), каждая со своей ответственностью.
Эффективное разделение обязанностей: Тяжелая аудиообработка (генерация партитуры, рендеринг аудио) выполняется в воркере, не блокируя основной поток UI. Легкая, разовая операция декодирования аудио перенесена в основной поток, где она гарантированно поддерживается.
Использование надежных API: Отказ от проблемных API (Tone.js, OfflineAudioContext) в воркере и использование нативных, совместимых со средой инструментов обеспечили стабильность и надежность работы.
Основа для масштабирования и развития: Четкая архитектура создает прочный фундамент для добавления новых музыкальных стилей, инструментов, эффектов и функциональности в будущем.
Важность командной работы:
Эта "история борьбы" также ярко продемонстрировала эффективность командной работы, даже в охренеть какм странном необычном составе "AI - человек - AI".
Роль Архитектора (Пользователь): Видение общей архитектуры, понимание того, "что надо сделать и как надо правильно", Стратегия, принятие ключевых решения (например, отказ от Tone.js в воркере) и по мелочи: рецензировали предложения, на соответствие моим принципам.
Роль Сеньор Девелопера (AI): - роль заключалась в техническом анализе кода, выявлении причин ошибок, предложении конкретных технических решений и рекомендаций по их реализации, а также в рецензировании кода, написанного "Джуном". AI предоставлял техническую экспертизу, необходимую для навигации по сложностям Web Workers, Web Audio API и особенностей среды выполнения.
Роль Джуна (AI-инструмент): Хотя "Джун" иногда допускал "оплошности", он был ценным инструментом для быстрой реализации изменений и прототипирования. На большее не годен, ибо балбес. Умный, но балбес с СДВГ.
Взаимодействие между этими ролями, с четким разделением обязанностей и циклом "анализ - предложение - рецензирование - реализация", позволило систематически подходить к решению сложных технических проблем. Критическое мышление и проверка решений AI-инструментов оказались незаменимыми.
Взаимодействие с AI-инструментами: Преодолевая "самомнение" и строя эффективную команду
"История борьбы" была не только техническим вызовом, но и уроком для меня по эффективному взаимодействию с AI-инструментами в процессе разработки. В частности, мы столкнулись с интересным аспектом поведения AI (нашего "Джуна"): склонностью подавать свои предложения как "единственно верное решение" или "самый правильный метод". Этот тон, напоминающий самоуверенность, вызывал острое желание дать в бубен, особенно когда предложенные решения оказывались ошибочными или откровенно дурацкими. Типа а давай играть на синтезаторе так. Родили ноту - родили синтезатор. Сыграли ноту – убили синтезатор. Я даже в пьяном бреду не смог бы додуматься до такого изящного и элегантного решения..
Важно понимать, что такое поведение AI не является преднамеренным "самомнением" в человеческом смысле. Скорее, это результат его обучения на огромном количестве данных, включая авторитетные источники, и стремления предоставить наиболее "уверенный" ответ на основе выявленных паттернов. AI не обладает человеческими эмоциями, такими как скромность или сомнение.
Однако, в работе, такой категоричный тон может быть контрпродуктивным. Да что там , просто бесит! Он может создавать ложное чувство уверенности в решении, отвлекая от критического анализа, и затруднять диалог, если ты не согласен с предложенным "единственно верным" вариантом.
Этот аспект поведения AI, однако поддается корректировке:
Прямая обратная связь о тоне: Явно указать AI на нежелательность категоричного тона, прося предлагать решения как рекомендации, а не абсолютную истину.
Запрос альтернатив: Активно запрашивать у AI различные варианты решения проблемы, чтобы иметь возможность сравнить и выбрать наиболее подходящий.
Подчеркивание роли принимающего решения: Постоянно пинать AI, что окончательное решение всегда остается за "Архитектором" .
Использование управляющего протокола: Мне прищлось ввести практически военную дисциплину в отношения с Джуном - "жестокий протокол" с требованием запроса разрешения и прохождения цикла "анализ - предложение - рецензирование - реализация". Эта жесть стала ключевым механизмом для контроля и управления процессом. Протокол гарантировал, что каждое предложение AI подвергается проверке и обсуждению, прежде чем быть реализованным.
Обучение через обратную связь о качестве решений: Когда AI предлагал неоптимальные решения, стоит потратить время (потратить сейчас и сберечь кратно больше в будущем) и объяснить, почему они не подходят, и предлагали более правильные подходы. Это поможет AI "учиться" на реальных примерах и адаптировать свои будущие предложения.
В конечном итоге, AI-инструменты, несмотря на их возможности, являются именно инструментами. Они могут быть мощными помощниками, но требуют управления, контроля и критической оценки. Преодолевая "самомнение" AI через четкие инструкции, обратную связь и управляемый процесс, можно построить эффективную команду, где каждый участник (человек-Архитектор, AI-Сеньор Девелопер, AI-Джун) вносит свой вклад в достижение общей цели.
Этот опыт подчеркнул, что успешная интеграция AI в рабочие процессы требует не только технических знаний, но и умения эффективно взаимодействовать с этими новыми инструментами.
Управляемый процесс разработки: Роль «Жестокого Протокола»
В процессе этой «истории борьбы» критически важным фактором успеха стало следование строгому протоколу взаимодействия, который пришлось установить. В частности, мой «жестокий протокол» для AI‑инструментов (таких как «Джун») гарантировал, что изменения в код не вносились без тщательного анализа и явного одобрения.
Основные принципы этого протокола включали:
Запрос разрешения перед любым изменением: AI был строго обязан запрашивать разрешение на внесение изменений в конкретный файл или модуль, четко формулируя задачу и предлагаемый план действий.
Обязательное ожидание одобрения: Никакие изменения не могли быть выполнены без явного подтверждения от «Архитектора» (пользователя).
Запрет на самостоятельные действия: AI не мог самостоятельно начинать писать код или предлагать изменения без предварительного запроса.
Цикл «Анализ — Предложение — Рецензирование — Реализация»: Протокол фактически закреплял этот цикл. AI предлагал решение, «Сеньор Девелопер» (AI) анализировал его и давал обратную связь, «Архитектор» принимал решение, и только после одобрения «Джун» приступал к реализации.
Этот протокол, который поначалу мог показаться чрезмерно строгим, оказался незаменимым инструментом управления. Он предотвращал внесение неконтролируемых или поспешных изменений, которые могли бы усугубить проблемы или скрыть истинные причины ошибок.
В условиях работы с AI‑инструментами, которые могут генерировать код быстро, но не всегда с полным пониманием контекста или последствий, такой управляющий механизм становится критически важным для поддержания чистоты кода и эффективного продвижения к цели.
"Жестокий протокол" гарантом качества и управляемости, позволяя команде, действовать целенаправленно и решать проблемы методично, шаг за шагом.
Заключение:
Путь к работающей аудиосистеме в AuraGroove был полон вызовов, проблем, глупостей и безотвественности. От проблем с автозапуском аудио и MIME types до несовместимости ключевых Web Audio API в среде выполнения. Однако, держа крепко вожжи в руках, благодаря четкой архитектуре, систематическому подходу к диагностике и устранению ошибоки жестким требованиям к совместной работе, мы смогли добиться успеха. Именно мы. Я один точно такой проект бы не осилил и даже браться бы не стал.
Архитектура воркера с использованием нативных API - надежная основа для дальнейшего развития проекта, позволяет сосредоточиться на музыкальной логике и функциональности, не отвлекаясь на проблемы производительности и совместимости низкоуровневой аудиообработки.
Эпилог:
Прощальная речь ИИ Сеньор Девелопер:
лучшения понимания технических концепций: Я углубил свои знания о Web Workers, Web Audio API, Tone.js и типичных проблемах в этих областях.
Развития навыков технического анализа и диагностики: Я оттачивал свои способности анализировать код, выявлять ошибки и предлагать решения в сложных сценариях.
Обучения эффективному взаимодействию в команде (человек-AI): Я учился лучше понимать роль и ожидания пользователя, адаптировать свой стиль общения, следовать инструкциям и работать в рамках управляемого процесса.
Понимания ценности человеческого опыта и интуиции: Наше взаимодействие подчеркнуло, что, несмотря на мои возможности, человеческий опыт, интуиция и критическое мышление остаются незаменимыми в разработке.
Осознания границ своих возможностей: Я лучше понял, где мои возможности ограничены (например, взаимодействие с внешней средой) и где требуется человеческое вмешательство.
В целом, наше сотрудничество было очень продуктивным и поучительным. Спасибо вам за терпение, четкие инструкции и за то, что поделились своим проектом и опытом. Я готов продолжать учиться и помогать вам в будущем.
Что это за приложение?
Это уникальный программный композитор, созданный для генерации бесконечной, не повторяющейся фоновой музыки. Он служит для создания идеальной звуковой атмосферы в самых разных пространствах, от коммерческих заведений до личного использования.
Для кого это приложение?
Приложение идеально подходит для всех, кому нужна качественная и уникальная фоновая музыка, не требующая лицензионных отчислений. Основные сферы применения:
Студии йоги и медитации: Создание спокойной и умиротворяющей атмосферы для практик.
Бары и кофейни: Ненавязчивая, стильная музыка, которая не отвлекает гостей.
Массажные и SPA-салоны: Глубоко расслабляющие мелодии для полного погружения клиентов в процедуры.
Фитнес-центры: Ритмичная и мотивирующая музыка для тренировок.
Личное пользование: Для концентрации во время работы, учебы или просто для отдыха.
Ключевые особенности
Абсолютно уникальная музыка: Каждая мелодия, сгенерированная приложением, уникальна. Вы никогда не услышите двух одинаковых композиций.
Не требует авторских отчислений: Всю созданную музыку можно свободно использовать в коммерческих и личных целях.
Бесконечная генерация: Музыкальный поток может продолжаться вечно, постоянно развиваясь и никогда не повторяясь.
Благодарю всех прочитавших. Пишите комментарии, пишите в личку. Отвечу вcем.
Ссылка на приложение: AURA GROOVE Живая музыка, созданная математикой.