<p align="center">
  <a href="../../README.md">🇬🇧 English</a> •
  <a href="README.zh-CN.md">🇨🇳 中文</a> •
  <a href="README.ja.md">🇯🇵 日本語</a> •
  <a href="README.ko.md">🇰🇷 한국어</a> •
  <a href="README.pt-BR.md">🇧🇷 Português</a> •
  <a href="README.es.md">🇪🇸 Español</a> •
  <a href="README.de.md">🇩🇪 Deutsch</a> •
  <a href="README.fr.md">🇫🇷 Français</a> •
  <a href="README.hi.md">🇮🇳 हिन्दी</a> •
  <a href="README.tr.md">🇹🇷 Türkçe</a>
</p>

<p align="center">
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/juyterman1000/entroly/main/docs/assets/logo.png" width="180" alt="Entroly">
</p>

<h1 align="center">Entroly — Сокращение расходов на токены ИИ на 70–95%</h1>

<h3 align="center">Ваши инструменты ИИ видят только 5% кодовой базы.<br/>Entroly даёт им полную картину — за малую долю стоимости.</h3>

<p align="center">
  <a href="../../README.md#install"><b>Установка</b></a> ·
  <a href="../../cookbook/README.md"><b>Cookbook</b></a> ·
  <a href="../../README.md#benchmarks"><b>Бенчмарки</b></a> ·
  <a href="../../README.md#works-with-your-stack"><b>65+ поддерживаемых агентов</b></a> ·
  <a href="https://juyterman1000.github.io/entroly/docs/dashboard.html"><b>Дашборд</b></a>
</p>

<p align="center">
  <code>npm install -g entroly && entroly</code>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;<code>pip install entroly && entroly go</code>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;<a href="https://juyterman1000.github.io/entroly/"><b>Живая демо →</b></a>
</p>

<p align="center">
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/juyterman1000/entroly/main/docs/assets/self_improvement.svg" alt="Entroly самообучение" width="800">
</p>
<p align="center">
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/juyterman1000/entroly/main/docs/assets/token_savings.svg" alt="Entroly прибыль" width="800">
</p>
<p align="center">
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/juyterman1000/entroly/main/docs/assets/context_quality.svg" alt="Entroly качество контекста" width="800">
</p>

---

## Проблема — и влияние на результаты

Каждый инструмент ИИ — Claude, Cursor, Codex, Aider — имеет одну и ту же слепую зону: **видит только 5–10 файлов за раз.** Остальные 95% кода невидимы.

Модели продолжают расти — только что вышел **Claude Opus 4.7** с ещё большими возможностями и ещё более высокой стоимостью за токен. Большие контекстные окна не решают проблему; они делают её хуже. Вы платите за 186 000 токенов за каждый запрос — большая часть которых просто дублирующийся шаблонный код.

> **Entroly решает обе проблемы за 30 секунд.**

---

## Что меняется в первый день

| Метрика | До Entroly | **После Entroly** |
|---|---|---|
| Файлы, видимые ИИ | 5–10 | **Поддерживаемые файлы на переменном разрешении** |
| Токены за запрос | ~186 000 | **9 300 – 55 000** |
| Ежемесячные расходы на ИИ (1K запросов/день) | ~$16 800 | **$840 – $5 040** |
| Точность ответов ИИ | Неполная, часто галлюцинации | **С учётом зависимостей, корректная** |
| Время разработчика на исправление ошибок ИИ | Часы/неделя | **Почти ноль** |
| Настройка | Дни промпт-инженерии | **30 секунд** |

> **ROI:** Команда из 10 человек, тратящая $15K/месяц на API ИИ, экономит **$10K–$14K/месяц** в первый же день.

---

## Что уже знают ваши конкуренты

Команды, внедряющие Entroly сегодня, не просто экономят — они **накапливают преимущество**, которое ваша команда не сможет догнать.

- **Неделя 1:** Их ИИ видит 100% кода. Ваш — 5%. Они доставляют быстрее.
- **Месяц 1:** Их среда выполнения выучила паттерны кода. Ваша всё ещё галлюцинирует imports.
- **Месяц 3:** Их инсталляция подключена к федерации — поглощает стратегии оптимизации от тысяч команд по всему миру. Вы даже не знаете, что это существует.
- **Месяц 6:** Они сэкономили $80K+ на API. Бюджет пошёл на найм. Вы всё ещё объясняете финансистам, почему счёт за ИИ продолжает расти.

Каждый день ожидания увеличивает разрыв. Эффект федерации означает: **ранние пользователи становятся сильнее быстрее** — и это преимущество растёт по формуле сложных процентов.

---

## 🌐 Федеративное роевое обучение — часть, которая звучит как научная фантастика

Возьмите Цикл сновидений и умножьте на **каждого разработчика на Земле, использующего Entroly.**

Пока вы спите, ваш демон видит сны — и 10 000 других тоже. Каждый находит чуть другие приёмы сжатия кода. Каждый анонимно делится тем, что узнал. Каждый поглощает находки остальных.

**Вы просыпаетесь. Ваш ИИ стал умнее, чем вчера. Не потому что вы что-то сделали — потому что рой так увидел во сне.**

```
Ваш демон видит сон → находит лучшую стратегию → делится (анонимно)
     ↓
10 000 других демонов сделали то же самое прошлой ночью
     ↓
Вы открываете ноутбук → ваш ИИ уже всё впитал
```


**Сетевой эффект:**
- Каждый новый пользователь делает ИИ всех лучше — эту базу пользователей нельзя форкнуть
- Стоимость инфраструктуры: **$0**. Работает на GitHub. Без серверов. Без GPU. Без облака

```bash
# Opt-in — всегда ваш выбор
export ENTROLY_FEDERATION=1
```

### 🔒 Работает локально. Ваш код никогда не покидает вашу машину.

Работает в изолированных и регулируемых средах — никакие данные никогда не отправляются наружу.

---

## Бенчмарки

### Сохранение точности

Сжатие не влияет на точность — проверено через live API (gpt-4o-mini, Wilson 95% CI):

| Бенчмарк | n | Бюджет | Базовый (95% CI) | С Entroly (95% CI) | Сохранение | Экономия токенов |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NeedleInAHaystack | 20 | 2K | 100% [83.9–100%] | 100% [83.9–100%] | **100.0%** | **99.5%** |
| LongBench (HotpotQA) | 50 | 2K | 64.0% [50.1–75.9%] | 68.0% [54.2–79.2%] | **106.2%** | **85.3%** |
| Berkeley Function Calling | 50 | 500 | 100% [92.9–100%] | 100% [92.9–100%] | **100.0%** | **79.3%** |
| SQuAD 2.0 | 50 | 100 | 78.0% [64.8–87.2%] | 76.0% [62.6–85.7%] | **97.4%** | **39.3%** |
| GSM8K | 100 | 50K | 85.0% [76.7–90.7%] | 86.0% [77.9–91.5%] | **101.2%** | pass-through¹ |
| MMLU | 100 | 50K | 82.0% [73.3–88.3%] | 85.9% [77.8–91.4%] | **104.7%** | pass-through¹ |
| TruthfulQA (MC1) | 100 | 50K | 72.0% [62.5–79.9%] | 73.7% [64.3–81.4%] | **102.4%** | pass-through¹ |

> ¹ **pass-through**: Контекст уже в пределах бюджета — Entroly правильно ничего не делает. Доверительные интервалы перекрываются на всех бенчмарках.

### Сравнение с другими методами (длинный контекст)

| Метод | Сохранение | Сокращение токенов | Архитектура / Компромиссы |
|---|---|---|---|
| **Entroly** | **100–106%** | **85–99%** | **Быстрый (~80мс).** Knapsack на уровне фрагментов. Идеальная дословная структурная точность. |
| Нейронная обрезка на уровне токенов | ~98–99% | 80–95% | **Высокие накладные расходы.** Требуется локальный transformer. Повреждает синтаксис кода. |
| Правиловая дословная компактификация | ~100% | 50–70% | **Высокая точность.** Но меньшее сокращение токенов. |
| Компрессия на основе внимания | 95%+ | 26–54% | **Надёжная точность.** Но меньшее сокращение токенов. |

---

## Полная паритетность: Python & Node.js

| Возможность | Python | Node.js (WASM) |
|---|---|---|
| Сжатие контекста | ✅ | ✅ |
| Самоэволюция | ✅ | ✅ |
| Цикл сновидений | ✅ | ✅ |
| Федерация | ✅ | ✅ |
| Дистилляция ответов | ✅ | ✅ |
| Чат-шлюзы | ✅ | ✅ |
| Экспорт agentskills.io | ✅ | ✅ |

---

<p align="center">
  <b>Перестаньте платить за токены, которые ваш ИИ тратит впустую. Запустите ИИ, который учит себя сам.</b><br/>
  <code>npm install -g entroly && entroly</code>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;<code>pip install entroly && entroly go</code>
</p>
