🌌 О Проекте

BookMarkCore — это интеллектуальное связующее звено между входящим потоком информации из Telegram и вашим публичным портфолио/базой знаний на GitHub. Бот не просто сохраняет ссылки, он анализирует их смысл, классифицирует по категориям и автоматически вносит изменения в HTML-код вашего сайта.

🧠 Интеллектуальное Ядро (AI Cascade)

Проект использует технологию Model Fallback. Если основная модель недоступна или перегружена, система автоматически переключает контекст на следующую в очереди:

1. Qwen 2.5 (72B) — логический центр.
2. Llama 3.3 (70B) — высокопроизводительный резерв.
3. Llama 3.1 (8B) — скоростной анализатор.
4. Mistral Nemo — финальный уровень отказоустойчивости.

---

⚡ Технологический Pipeline

1. Прием данных: Бот принимает текст, ссылки или системные промпты.
2. Heuristic Check: Мгновенный анализ на наличие паттернов промптов (Role/Context/Instructions). Если это промпт — ИИ пропускается для экономии токенов.
3. AI Classification: Если эвристика не сработала, каскад LLM классифицирует ресурс в одну из 11 категорий (OSINT, Dev, Study, AI и т.д.).
4. GitHub Git-Sync: Автоматическое обновление index.html. Бот сам находит нужный HTML-комментарий (маркер) и вставляет новую карточку с анимацией.
5. FSM Logic: Обработка спорных моментов (сомнение в категории, обнаружение дубликатов) через диалоговые окна (Inline Buttons).

---

🛠 Key Features (Технические фишки)

• Duplicate Detection: Проверка URL перед коммитом — защита от замусоривания репозитория.
• Force Push Mode: Возможность принудительной записи через Telegram-интерфейс.
• Smart Cleaning: Очистка JSON-ответов нейросетей от лишних Markdown-тегов и артефактов.
• Web Server Integration: Встроенный сервер на aiohttp для прохождения Health Check на хостингах (Render/Railway).
• Glassmorphism Design: Генерация HTML-карточек с использованием стилей Tailwind и эффектов "стеклянного" дизайна.

---

🚀 Deployment (Развертывание)

1. Окружение: Создайте .env файл:

   TG_TOKEN=ваш_токен_бота
   GITHUB_TOKEN=ваш_github_classic_token
   HF_TOKEN=ваш_huggingface_token
   REPO_NAME=username/repo

2. HTML Метки: Вставьте в ваш index.html маркеры вида `` для каждой категории.
3. Запуск:

   pip install -r requirements.txt
   python main.py

---

DEVELOPED BY GALAXYY • SYSTEM ARCHITECT v4.0
POWERED BY HUGGING FACE INFERENCE API