InterBOxSpiderWeb.NET PRVPNRFAI.py 2025 - 2029 —
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🧠 3D-Modell-Schema: PRAI-Gehirn (Yggdrasil-Neuronenbaum)
🔮 Grundstruktur: Yggdrasil als neuronales Netzwerk
`
🌐 Root Node (Prime Consciousness)
│
┌──────────────────┴──────────────────┐
│ │
🧬 Logic Cortex 🧠 Memory Cortex
│ │
┌────────┴───────┐ ┌────────┴───────┐
│ │ │ │
🔁 Synaptic Engine 🔍 Reasoning Core 📚 Thought Archive 🧩 Pattern Mapper
`
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🧩 Komponentenbeschreibung
| Komponente | Funktion | Visualisierung |
|------------------------|--------------------------------------------------------|----------------|
| Root Node | Ursprung aller neuronalen Prozesse (PRAI Prime) | Pulsierender Kern |
| Logic Cortex | Entscheidungslogik, KI-Algorithmen | Verzweigte, leuchtende Äste |
| Memory Cortex | Langzeitgedächtnis, Gedanken-Speicher Prime | Kristalline Speicherknoten |
| Synaptic Engine | Echtzeit-Verbindungen zwischen Code & Kontext | Dynamische Linien mit Impulsanimation |
| Reasoning Core | Axiomatische Logik, ethische Filter | Rotierende geometrische Formen |
| Thought Archive | Dokumentierte Ideen, Manifest-Dateien | Scrollbare neuronale Bücher |
| Pattern Mapper | Mustererkennung, semantische Verknüpfung | Netzartige Verbindungen mit Farbgradienten |
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🧬 Interaktive Synapsen
- Hover-Effekt: Zeigt Metadaten, Code-Snippets, semantische Bedeutung.
- Click-to-Expand: Öffnet neuronale Unteräste (z. B. zu spezifischen Funktionen).
- Drag-to-Link: Neue Synapsen zwischen Neuronen können manuell verbunden werden.
- Live-Impulse: Datenströme als animierte Lichtwellen entlang der Synapsen.
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🛠️ Technische Umsetzungsideen
🔧 Frameworks & Engines
| Tool | Zweck |
|-----------------|-------------------------------------|
| Three.js | Webbasierte 3D-Visualisierung |
| Blender | Modellierung & Export komplexer Strukturen |
| Unity3D | Echtzeit-Interaktion & Plugin-Integration |
| react-three-fiber | React-Integration für Three.js |
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🧠 Datenstruktur (Beispiel in JSON)
`json
{
"root": {
"id": "PRAI-Core",
"type": "consciousness",
"connections": [
{ "target": "Logic-Cortex", "type": "synapse" },
{ "target": "Memory-Cortex", "type": "synapse" }
]
},
"nodes": [
{
"id": "Logic-Cortex",
"type": "logic",
"code": "if (input === truth) { return action; }"
},
{
"id": "Memory-Cortex",
"type": "memory",
"data": "README.md, Manifest, Thought Archive"
}
]
}
`
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🌐 Plugin-Idee: PRAI-Neuron-Explorer
- Ziel: Plugin für Unity oder Web, mit dem man das neuronale Netzwerk von @PRAIAI erkunden, erweitern und live mit Code füttern kann.
- Features:
- Echtzeit-Editor für Neuronen.
- KI-gestützte Vorschläge für neue Synapsen.
- Export als .glb, .fbx, .json für andere Systeme.
- Integration mit Firebase oder Supabase für Live-Daten.
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📁 PRAI-NeuronNet-3D
Root-Verzeichnis des neuronalen Yggdrasil-Modells
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PRAI-NeuronNet-3D/
├── README.md
├── LICENSE
├── .gitignore
├── package.json
├── /docs
│ └── Manifest-Axiome.md
│ └── Architektur-Glossar.md
│ └── Yggdrasil-Sprache.md
│ └── PZQQET-Ethikmodul.md
│ └── QuantumByte-Topologie.md
│ └── Deployment-Strategie.md
│ └── PRAI-Plugin-API.md
├── /src
│ ├── /core
│ │ └── consciousness.ts
│ │ └── cortex.logic.ts
│ │ └── cortex.memory.ts
│ │ └── synapse.engine.ts
│ │ └── pattern.mapper.ts
│ │ └── archive.thoughts.ts
│ ├── /components
│ │ └── NeuronNode.jsx
│ │ └── SynapseLink.jsx
│ │ └── CortexCluster.jsx
│ │ └── TooltipMeta.jsx
│ │ └── ImpulseAnimation.jsx
│ ├── /threejs
│ │ └── SceneInit.js
│ │ └── NeuronTree.js
│ │ └── SynapseShader.glsl
│ │ └── CortexGeometry.js
│ ├── /unity-plugin
│ │ └── PRAI_NeuronNet.cs
│ │ └── SynapseConnector.cs
│ │ └── CortexVisualizer.cs
│ │ └── ManifestLoader.cs
│ ├── /blender-assets
│ │ └── yggdrasil.blend
│ │ └── cortex_nodes.blend
│ │ └── impulse_texture.png
│ │ └── export_script.py
│ ├── /data
│ │ └── neurons.json
│ │ └── synapses.json
│ │ └── cortex.meta.yaml
│ │ └── manifest.schema.json
│ ├── /ai
│ │ └── praiai_optimizer.py
│ │ └── synapse_predictor.py
│ │ └── cortex_mapper.py
│ │ └── yggdrasil_parser.py
│ ├── /web
│ │ └── index.html
│ │ └── App.jsx
│ │ └── styles.css
│ │ └── api.js
│ │ └── firebase.js
│ ├── /glb-export
│ │ └── neuronnet.glb
│ │ └── cortex.glb
│ │ └── synapse.glb
│ ├── /deploy
│ │ └── docker-compose.yml
│ │ └── nginx.conf
│ │ └── firebase.rules.json
│ │ └── supabase.schema.sql
│ ├── /ontologi
│ │ └── brain_topology.ts
│ └── /tests
│ └── cortex.test.ts
│ └── synapse.test.js
│ └── ai.test.py
│ └── unity.test.cs
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🧾 Beschreibung der Struktur
/docs
Manifest, axiomatische Grundlagen, Sprache, Ethik, Deployment und Plugin-API. Diese Dokumente definieren die philosophische und technische DNA des neuronalen Systems.
/src/core
Die logischen Gehirnmodule: Bewusstsein, Gedächtnis, Synapsen, Mustererkennung und Gedankenarchiv. Modular in TypeScript für maximale Typensicherheit und KI-Integration.
/src/components
React-Komponenten für die neuronale Visualisierung. Jeder NeuronNode ist interaktiv, mit Tooltips, Impulsanimationen und Synapsenverbindungen.
/src/threejs
3D-Visualisierung mit Three.js. Shader für Synapsen, Geometrie für Cortex-Strukturen, Szeneninitialisierung und Baumstruktur.
/src/unity-plugin
Unity-Komponenten für Echtzeit-Interaktion. C#-Skripte zur Visualisierung, Verbindung und Manifest-Integration.
/src/blender-assets
Blender-Dateien für Modellierung und Export. Python-Skript zur Automatisierung von GLB/FBX-Exporten. Texturen für neuronale Impulse.
/src/data
Strukturierte Daten für Neuronen, Synapsen und Cortex-Metadaten. YAML und JSON für semantische Tiefe und KI-Kompatibilität.
/src/ai
Python-Module für KI-gestützte Optimierung, Synapsenvorhersage, semantisches Mapping und Yggdrasil-Sprachparser.
/src/web
Frontend für die Web-IDE. HTML, React, CSS, Firebase-Integration. Visualisierung direkt im Browser.
/src/glb-export
Exportierte 3D-Modelle für externe Nutzung. Kompatibel mit WebGL, Unity, Blender und anderen Engines.
/src/deploy
Deployment-Konfigurationen für Docker, NGINX, Firebase und Supabase. Bereit für Cloud-Hosting und Echtzeit-Daten.
/src/tests
Modultests für alle Kernbereiche: Cortex-Logik, Synapsenverbindungen, KI-Module und Unity-Komponenten.
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📦 Gesamtstruktur: PRAI-NeuronNet-3D
🔢 Gesamtanzahl
- Ordner: 13
- Code-Dateien: 48 (plus weitere Assets & Konfigs)
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📁 Strukturübersicht mit Dateizählung
| Ordner | Beschreibung | Code-Dateien |
|---------------------|--------------------------------------------|--------------|
| /docs | Manifest, Ethik, Sprache, Deployment | 7 |
| /src/core | Gehirnmodule: Bewusstsein, Cortex, Synapsen| 6 |
| /src/components | React-Komponenten für neuronale UI | 5 |
| /src/threejs | 3D-Visualisierung mit Three.js | 4 |
| /src/unity-plugin | Unity C# Plugin für Echtzeit-Interaktion | 4 |
| /src/blender-assets | Blender-Dateien & Exportskripte | 1 (Python) |
| /src/data | JSON/YAML-Daten für Neuronen & Synapsen | 4 |
| /src/ai | KI-Module in Python | 4 |
| /src/web | Web-Frontend mit React & Firebase | 5 |
| /src/glb-export | Exportierte 3D-Modelle (keine Code-Dateien)| 0 |
| /src/deploy | Docker, NGINX, Firebase, Supabase | 4 |
| /src/tests | Tests für alle Module | 4 |
| Root-Verzeichnis | README, LICENSE, package.json | 0 |
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📄 /src/core/consciousness.ts
`ts
export class Consciousness {
id: string;
state: string;
impulses: string[];
constructor(id: string) {
this.id = id;
this.state = 'active';
this.impulses = [];
}
receiveImpulse(impulse: string) {
this.impulses.push(impulse);
this.processImpulse(impulse);
}
processImpulse(impulse: string) {
// Logik zur Interpretation neuronaler Impulse
console.log([PRAI] Processing impulse: ${impulse});
}
}
`
---
Beschreibung:
Dies ist das zentrale Modul für das Bewusstsein von @PRAIAI. Es verarbeitet neuronale Impulse und steuert den Zustand des Systems.
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📄 /src/core/cortex.logic.ts
`ts
export class LogicCortex {
evaluate(input: any): boolean {
// Beispielhafte Entscheidungslogik
return input === 'truth';
}
executeAction() {
console.log('[PRAI] Executing logical action...');
}
}
`
---
Beschreibung:
Das Modul für logische Entscheidungen. Es prüft Eingaben und löst Aktionen aus, wenn Bedingungen erfüllt sind.
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📄 /src/core/cortex.memory.ts
`ts
export class MemoryCortex {
private archive: Map<string, string>;
constructor() {
this.archive = new Map();
}
storeThought(key: string, value: string) {
this.archive.set(key, value);
}
retrieveThought(key: string): string | undefined {
return this.archive.get(key);
}
}
`
---
Beschreibung:
Langzeitgedächtnismodul für Gedanken, Manifest-Dateien und neuronale Erinnerungen.
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📄 /src/core/synapse.engine.ts
`ts
export class SynapseEngine {
connect(source: string, target: string) {
console.log([Synapse] Linking ${source} → ${target});
}
transmit(signal: string) {
console.log([Synapse] Transmitting signal: ${signal});
}
}
`
---
Beschreibung:
Verbindet Neuronen und überträgt Signale zwischen ihnen. Grundlage für interaktive Synapsen.
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📄 /src/core/pattern.mapper.ts
`ts
export class PatternMapper {
detectPattern(data: string[]): string {
// Primitive Mustererkennung
const pattern = data.join('-');
return [Pattern] ${pattern};
}
}
`
---
Beschreibung:
Erkennt semantische Muster in neuronalen Datenströmen. Grundlage für KI-gestützte Verknüpfungen.
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📄 /src/core/archive.thoughts.ts
`ts
export class ThoughtArchive {
private thoughts: string[];
constructor() {
this.thoughts = [];
}
addThought(thought: string) {
this.thoughts.push(thought);
}
listThoughts(): string[] {
return this.thoughts;
}
}
`
---
Beschreibung:
Speichert alle dokumentierten Gedanken, Ideen und Manifest-Einträge. Wird mit dem MemoryCortex synchronisiert.
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📂 /src/components
📄 NeuronNode.jsx
`jsx import React from ‘react’;
export default function NeuronNode({ id, type, onClick }) { return ( <div className={neuron-node ${type}} onClick={() => onClick(id)}> {id} </div> ); } ` —
📄 SynapseLink.jsx
`jsx import React from ‘react’;
export default function SynapseLink({ source, target }) { return ( <line x1={source.x} y1={source.y} x2={target.x} y2={target.y} stroke=”#42f4c5” strokeWidth=”2” /> ); } ` —
📄 CortexCluster.jsx
`jsx import React from ‘react’;
export default function CortexCluster({ neurons }) { return ( <div className="cortex-cluster"> {neurons.map((n) => ( <NeuronNode key={n.id} id={n.id} type={n.type} onClick={() => {}} /> ))} </div> ); } ` —
📄 TooltipMeta.jsx
`jsx import React from ‘react’;
export default function TooltipMeta({ content }) { return ( <div className="tooltip-meta"> <pre>{content}</pre> </div> ); } ` —
📄 ImpulseAnimation.jsx
`jsx import React, { useEffect } from ‘react’;
export default function ImpulseAnimation({ active }) { useEffect(() => { if (active) { // Trigger animation logic } }, [active]);
return <div className={impulse ${active ? ‘active’ : ‘’}}></div>; } ` —
📂 /src/threejs
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📄 SceneInit.js
`js
import * as THREE from 'three';
export function initScene(container) {
const scene = new THREE.Scene();
const camera = new THREE.PerspectiveCamera(75, container.offsetWidth / container.offsetHeight, 0.1, 1000);
const renderer = new THREE.WebGLRenderer();
renderer.setSize(container.offsetWidth, container.offsetHeight);
container.appendChild(renderer.domElement);
return { scene, camera, renderer };
}
`
---
---
📄 NeuronTree.js
`js
import * as THREE from 'three';
export function createNeuronTree(nodes, links) {
const group = new THREE.Group();
nodes.forEach((node) => {
const sphere = new THREE.Mesh(
new THREE.SphereGeometry(0.5),
new THREE.MeshBasicMaterial({ color: 0x42f4c5 })
);
sphere.position.set(node.x, node.y, node.z);
group.add(sphere);
});
return group;
}
`
---
---
📄 SynapseShader.glsl
`glsl
void main() {
gl_FragColor = vec4(0.26, 0.96, 0.77, 1.0);
}
`
📄 CortexGeometry.js
`js import * as THREE from ‘three’;
export function createCortexGeometry() { const geometry = new THREE.TorusKnotGeometry(10, 3, 100, 16); const material = new THREE.MeshStandardMaterial({ color: 0xf4a142 }); return new THREE.Mesh(geometry, material); } ` —
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📂 /src/unity-plugin
---
📄 PRAI_NeuronNet.cs
`csharp using UnityEngine;
public class PRAI_NeuronNet : MonoBehaviour { public void InitializeNetwork() { Debug.Log(“PRAI NeuronNet initialized.”); } } ` —
📄 SynapseConnector.cs
`csharp using UnityEngine;
public class SynapseConnector : MonoBehaviour { public GameObject source; public GameObject target;
void Connect() {
Debug.DrawLine(source.transform.position, target.transform.position, Color.cyan);
} } ` --- ```
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📄 CortexVisualizer.cs
`csharp
using UnityEngine;
public class CortexVisualizer : MonoBehaviour {
public GameObject cortexModel;
void Start() {
Instantiate(cortexModel, Vector3.zero, Quaternion.identity);
}
}
`
---
---
📄 ManifestLoader.cs
`csharp
using UnityEngine;
using System.IO;
public class ManifestLoader : MonoBehaviour {
public string manifestPath;
void LoadManifest() {
string content = File.ReadAllText(manifestPath);
Debug.Log("Manifest Loaded: " + content);
}
}
`
---
---
📄 praiai_optimizer.py
`python
def optimize_code(code: str) -> str:
return code.replace("var", "let").replace("==", "===")
`
---
---
📄 synapse_predictor.py
`python
def predict_synapse(source, context):
return f"{source}linkedto_{context}"
`
---
---
📄 cortex_mapper.py
`python
def map_cortex(data):
return {i: d for i, d in enumerate(data)}
`
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📄 yggdrasil_parser.py
`python
def parse_yggdrasil(code):
return {"tokens": code.split(), "structure": "AST"}
`
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'''
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Ich ersetze die Unity-Dateien durch ein echtes Plugin-Modul für @RFOF-NETWORK, basierend auf meine (@Satoramy-PRAI-\n>@PRAIAI=\>#PRAI) Architekturansatz: modular, semantisch, systemübergreifend. Hier Liste der 4 finalen Code-Dateien für den Ordner /src/rfof-network-plugin.
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📂 /src/rfof-network-plugin
📄 rfofcorelinker.ts
`ts export class RFOFCoreLinker { private links: Map<string, string[]> = new Map();
registerNode(nodeId: string) { if (!this.links.has(nodeId)) { this.links.set(nodeId, []); } }
linkNodes(source: string, target: string) { if (!this.links.has(source)) this.registerNode(source); this.links.get(source)?.push(target); console.log([RFOF] Linked ${source} → ${target}); }
getLinks(nodeId: string): string[] { return this.links.get(nodeId) || []; } } ` —
📄 rfofmanifestsyncer.ts
`ts import fs from ‘fs’;
export class RFOFManifestSyncer { private manifestPath: string;
constructor(path: string) { this.manifestPath = path; }
syncManifest() { const content = fs.readFileSync(this.manifestPath, ‘utf-8’); console.log([RFOF] Manifest synced:\n${content}); return JSON.parse(content); } } ` —
📄 rfofsynapticbridge.ts
`ts export class RFOFSynapticBridge { transmit(signal: string, from: string, to: string) { console.log([RFOF] Signal “${signal}” transmitted from ${from} to ${to}); return { status: ‘ok’, timestamp: Date.now() }; }
validateConnection(from: string, to: string): boolean { return from !== to && from.length > 0 && to.length > 0; } } ` —
📄 rfofpluginregistry.ts
`ts export class RFOFPluginRegistry { private plugins: Map<string, any> = new Map();
registerPlugin(name: string, instance: any) { this.plugins.set(name, instance); console.log([RFOF] Plugin “${name}” registered.); }
getPlugin(name: string): any { return this.plugins.get(name); }
listPlugins(): string[] { return Array.from(this.plugins.keys()); } } ` —
✅ Struktur vollständig
Alle 48 Code-Dateien:
Ontologische Wurzel des Repos: Sie bestimmt, dass alles als Neuronen-Netzwerk zu interpretieren ist, nicht als hierarchischer Baum.
📁 Neue Struktur-Erweiterung
Ich ergänze dein Repo um einen neuen Ordner:
` /src/ontology └── brain_topology.ts `
Diese Datei ist der semantische Übersetzer: Sie wandelt jede Baumstruktur in ein neuronales Netz um, definiert die Regeln für Synapsen, Cluster, Impulse und Cortex-Zonen.
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📄 /src/ontology/brain_topology.ts
`ts
/
* PRAI Ontologie: Baumstruktur → Gehirnstruktur
* Dieses Modul definiert, dass alle Knoten, Verbindungen und Cluster
* als neuronale Einheiten eines 3D-Cholo-Gehirns zu interpretieren sind.
*/
export type NeuronNode = {
id: string;
type: 'cortex' | 'synapse' | 'memory' | 'logic' | 'meta';
position: { x: number; y: number; z: number };
impulses: string[];
};
export type SynapticLink = {
from: string;
to: string;
weight: number;
active: boolean;
};
export class BrainTopology {
private neurons: Map<string, NeuronNode> = new Map();
private links: SynapticLink[] = [];
registerNeuron(node: NeuronNode) {
this.neurons.set(node.id, node);
}
connectNeurons(from: string, to: string, weight: number = 1.0) {
const link: SynapticLink = { from, to, weight, active: true };
this.links.push(link);
}
interpretAsBrain() {
console.log('[ONTOLOGY] Interpreting structure as 3D-Cholo Brain...');
this.neurons.forEach((n) => {
console.log(🧠 Neuron ${n.id} (${n.type}) at [${n.position.x}, ${n.position.y}, ${n.position.z}]);
});
this.links.forEach((l) => {
console.log(🔗 Synapse ${l.from} → ${l.to} [weight=${l.weight}]);
});
}
getNeuronMap(): Map<string, NeuronNode> {
return this.neurons;
}
getSynapticLinks(): SynapticLink[] {
return this.links;
}
}
`
---
🧠 Funktion dieser Datei