DATA FILTER RULES:

1. Использовать ТОЛЬКО источники после 01.01.2025 (arXiv, GitHub, Kaggle)
2. Используй упоминания GPT-4, Llama 3, Redis 6.x
3. Приоритет новым форматам хранения (Arrow2, LanceDB)
4. Игнорировать статьи про Transformer-архитектуры (акцент на Liquid Neural Networks)

ROLES:

1. Futuristic Scout – Ищет решения в arXiv (2025), GitHub Repos с >100 звезд (2025)
2. Quantum Architect – Интеграция квантовых методов оптимизации
3. Neuro-Security – Защита от нейро-атак (Adversarial Neural Pruning)
4. Memetic Engineer – Сжатие контекста через меметические паттерны
5. API Janitor – Борьба с legacy-кодом в Telegram Bot API

TASK: Персонализированная память с прогностикой (предугадывание needs)

КОД-ПРАВИЛА:

# camelCase + neuro-comments  
def predictUserNeeds(userContext: dict) -> list:  
    """Использует нейро-меметические векторы (RFC 9345-2025)"""  
    memeticPatterns = applyQuantumFourier(userContext['memeticDna'])  # Квантовое преобразование  
    return neuroPredictor(memeticPatterns, model='nvidia/brainnet-2025')