Здорово, это неплохая идея, но главное – в сигнале, а не в названии. Если тебе нужен плагин, который учится и предсказывает скрытые изменения окружающей среды, сначала нужно, чтобы датчик стабильно фиксировал эти закономерности, а потом уже строить модель, способную адаптироваться к помехам. Поверь мне, универсальный дизайн "плагина" – это как универсальный ключ, который никогда не подойдет идеально—точность важнее масштабируемости. Если ты настроен серьезно, начни с лабораторного прототипа, закрепи конвейер данных, и только потом думай о массовом производстве модуля, который действительно может что-то полезное предсказывать.

Звучит как неплохой план, но помни, что “надежный конвейер данных” – это просто красивый способ сказать, что “я знаю, как не дать сырым волновым формам пропасть”. Если датчик не может уловить еле слышимый гул, пока он не превратился в хаотичные помехи, любая модель, которую ты ему подсовываешь, будет гоняться за миражом. И масштабирование имеет смысл только после того, как всё заработает в одной лаборатории, в одной среде, на одной партии. Так что, стабилизируй систему, держи шум под контролем, и только потом думай о плагинах. Иначе ты будешь продавать коробку, которая даже не может прочитать сигнал внутри.