সাবেক-ইউএসএসআর আত্মীয়তা গবেষণা কী?
সাবেক-ইউএসএসআর আত্মীয়তা গবেষণা হলো Codex ও Claude Code-এর মতো AI এজেন্টের জন্য প্রমাণ-ভিত্তিক বংশতাত্ত্বিক গবেষণার একটি দক্ষতা। এটি সাবেক ইউএসএসআর, সোভিয়েত ইউনিয়ন ও রুশ সাম্রাজ্য-সংক্রান্ত পারিবারিক ইতিহাসের প্রশ্ন অনুসন্ধানে সহায়তা করে এবং একই সঙ্গে নথি, ব্যাখ্যা ও অমীমাংসিত প্রশ্নগুলোকে স্পষ্টভাবে আলাদা রাখে।
এই দক্ষতাটি গির্জার নথি, দেওয়ানি নিবন্ধন, সামরিক ডেটাবেস, নির্বাসন ও দমন-পীড়নের নথি, প্রকাশিত দলিলসংগ্রহ এবং সূচিবিহীন আর্কাইভ স্ক্যানের জন্য তৈরি। অসমর্থিত পারিবারিক বৃক্ষ তৈরি করার বদলে এটি প্রতিটি তথ্যের উৎস নথিভুক্ত করে, স্বাধীন প্রমাণকে নকল কপি থেকে আলাদা করে এবং কী প্রমাণিত হয়েছে বা হয়নি তা ব্যাখ্যা করে।
অভ্যন্তরীণ নির্দেশনাগুলো রুশ ভাষায় লেখা হলেও এজেন্ট ব্যবহারকারীর ভাষায় উত্তর দেয়। এটি নাম ও উদ্ধৃত অংশের মূল বানান বজায় রেখে উদ্ধৃত করতে পারে, অনুবাদ দিতে পারে এবং নথির উপযোগী ভাষায় অনুসন্ধান তৈরি করতে পারে, যার মধ্যে রুশ, ইউক্রেনীয়, পোলিশ, রোমানীয়, জার্মান ও য়িদ্দিশ রূপ অন্তর্ভুক্ত।
প্রধান বৈশিষ্ট্য
- সুসংগঠিত কেস গ্রহণ: একটি গবেষণা প্রশ্ন, জানা তথ্য, সম্ভাব্য জীবিত ব্যক্তি এবং নিষিদ্ধ বিষয়গুলো নির্ধারণ করে।
- পুনরুৎপাদনযোগ্য রেজিস্টার: চূড়ান্ত প্রতিবেদনের টেমপ্লেটের পাশাপাশি ব্যক্তি, নিদর্শন, দাবি, সম্পর্ক ও অনুসন্ধানের জন্য CSV রেকর্ড সংরক্ষণ করে।
- ঐতিহাসিক প্রশাসনিক সীমানা: আধুনিক মানচিত্রের ওপর নির্ভর না করে ঘটনার তারিখে বিদ্যমান রাষ্ট্র, প্রদেশ, জেলা, প্যারিশ বা দেওয়ানি নিবন্ধন দপ্তর অনুযায়ী ঘটনা নির্ধারণ করে।
- নাম-রূপ বিশ্লেষণ: বিভিন্ন আঞ্চলিক ভাষায় পিতৃনাম, বিবাহপূর্ব নাম, লিপ্যন্তর এবং ঐতিহাসিক নামরূপ বিবেচনা করে।
- উৎসের শ্রেণিবিন্যাস: অনলাইন পারিবারিক বৃক্ষ বা ফোরামকে সূত্র হিসেবে নেওয়ার আগে মূল নথি, সরকারি ক্যাটালগ ও সূচিকে অগ্রাধিকার দেয়।
- স্পষ্ট প্রমাণের অবস্থা: দাবিগুলোকে
hypothesis,single-source,corroborated,strongly-corroborated,contradictedঅথবাunresolvedহিসেবে চিহ্নিত করে। - পরিচয় নির্ধারণ: বাবা-মা, বাড়ির নম্বর, সঠিক জন্মতারিখ, ধর্মপিতা-মাতা বা সামরিক ইউনিটের মতো তথ্যের মাধ্যমে সংযোগ স্থাপিত না হওয়া পর্যন্ত সম্ভাব্য একই-নামের ব্যক্তিদের পৃথক
person_id-এর অধীনে রাখে। - প্রমাণ নিরীক্ষা: চূড়ান্ত প্রতিবেদন লেখার আগে রেফারেন্সের অখণ্ডতা যাচাই করে এবং দুর্বল সমর্থন সম্পর্কে সতর্ক করে।
- দায়িত্বশীল সীমারেখা: জীবিত ব্যক্তিদের সুরক্ষা দেয়, সাইন-ইন ও CAPTCHA মানবের মাধ্যমে সম্পন্ন করা বাধ্যতামূলক করে এবং পেওয়াল, রেট লিমিট বা প্রবেশাধিকার নিয়ন্ত্রণ এড়ানো নিষিদ্ধ করে।
পূর্বশর্ত
আপনার Git, Python 3 এবং একটি সমর্থিত Agent Skills রানটাইম প্রয়োজন। অন্তর্ভুক্ত স্ক্রিপ্টগুলো কেবল Python-এর স্ট্যান্ডার্ড লাইব্রেরি ব্যবহার করে, তাই অতিরিক্ত কোনো Python প্যাকেজের প্রয়োজন নেই।
আপনার এজেন্ট অনুযায়ী ইনস্টলেশনের স্থান বেছে নিন। Codex ~/.codex/skills/ ব্যবহার করে, আর ব্যক্তিগত Claude Code দক্ষতা ~/.claude/skills/ ব্যবহার করে। Claude Code কোনো প্রকল্পের .claude/skills/ ডিরেক্টরি থেকেও দক্ষতাটি লোড করতে পারে।
দক্ষতাটি ইনস্টল করুন
Codex-এর জন্য ইনস্টল
git clone https://github.com/DenisSergeevitch/ex-ussr-kinship-research ~/.codex/skills/ex-ussr-kinship-researchব্যক্তিগত Claude Code দক্ষতা হিসেবে ইনস্টল
git clone https://github.com/DenisSergeevitch/ex-ussr-kinship-research ~/.claude/skills/ex-ussr-kinship-researchএকটি Claude Code প্রকল্পের জন্য ইনস্টল
প্রকল্পের রিপোজিটরির ভেতরে .claude/skills/ex-ussr-kinship-research-এ রিপোজিটরিটি ক্লোন বা কপি করুন। এতে দক্ষতাটি সব প্রকল্পে উপলভ্য না হয়ে ওই প্রকল্পের সঙ্গে যুক্ত থাকবে।
উৎস রিপোজিটরিটি GitHub-এ উপলভ্য।
একটি গবেষণা কেস শুরু করুন
শুরু করার সবচেয়ে সহজ উপায় হলো একটি নির্দিষ্ট পারিবারিক ইতিহাসের প্রশ্ন জানানো। জানা নাম, আনুমানিক তারিখ, স্থান, নথির স্ক্যান ও অনিশ্চয়তাগুলো উল্লেখ করুন, তবে যাচাই না-করা পারিবারিক কাহিনিকে তথ্য হিসেবে ধরে নেবেন না।
অনুরোধের উদাহরণ:
- আমার প্রপিতামহকে ১৯৩০-এর দশকে কাজাখস্তানে নির্বাসিত করা হয়েছিল। গির্জার নথিতে তাঁর বাবা-মাকে খুঁজে পেতে সাহায্য করুন।
- এখানে একটি বিবাহের সনদ ও একজন সৈনিকের কার্ডের স্ক্যান আছে। এগুলো একই ব্যক্তির সঙ্গে সম্পর্কিত কি না যাচাই করুন এবং প্রমাণের ধারাটি তৈরি করুন।
- ১৮৯০-এর দশকে পডোলিয়ার একটি গ্রামের প্যারিশ এবং সঠিক FamilySearch ফিল্ম খুঁজে বের করুন, তারপর এই পদবির জন্মনিবন্ধন পরীক্ষা করুন।
বিস্তৃত অনুসন্ধানের আগে এজেন্টের তথ্য গ্রহণ প্রক্রিয়া পরিচালনা করা উচিত। একটি কার্যকর অনুরোধে প্রধান প্রশ্ন, জানা তথ্য, সম্ভাব্য জীবিত ব্যক্তি, সীমাবদ্ধতা এবং পছন্দের আউটপুট ভাষা উল্লেখ থাকে। ডিফল্ট ভাষা সেটিং স্বয়ংক্রিয়, তাই গবেষক যে ভাষা ব্যবহার করেছেন, এজেন্টের সাধারণত সেই ভাষাতেই উত্তর দেওয়া উচিত।
কেসের ওয়ার্কস্পেস তৈরি করুন
দক্ষতার রিপোজিটরি থেকে অন্তর্ভুক্ত স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করে একটি কেস ডিরেক্টরি তৈরি করুন:
python scripts/init_case.py --case-dir ./my-case --research-question "Who were Maria's parents?" --subject-label "Maria"এটি ব্যক্তি, নিদর্শন, দাবি, সম্পর্ক ও অনুসন্ধান ট্র্যাক করার জন্য ব্যবহৃত সুসংগঠিত ওয়ার্কস্পেস তৈরি করে। প্রতি কেসে একটি কেন্দ্রীভূত গবেষণা প্রশ্ন রাখুন, যাতে পরবর্তী প্রমাণের ধারা সহজবোধ্য থাকে।
নিদর্শন নিবন্ধন ও হ্যাশ তৈরি
ফাইলের নাম বদলালেও বা একই নথির একাধিক কপি দেখা দিলেও সংরক্ষিত স্ক্যান ও নথিগুলো যেন শনাক্তযোগ্য থাকে। প্রতিটি নিদর্শনের জন্য একটি SHA-256 হ্যাশ তৈরি করুন:
python scripts/hash_artifact.py ./scans/marriage-1902.jpgউৎস-সংক্রান্ত তথ্যসহ নিদর্শনটি কেস রেজিস্টারে নথিভুক্ত করুন। ডাউনলোড করা একটি ছবি, একই ছবির একটি ক্রপ এবং একই মূল রেকর্ডের একটি মিরর স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্বাধীন প্রমাণ নয়। সম্পর্কিত কপিগুলোর জন্য একই independence_group ব্যবহার করুন, যাতে সেগুলোকে আলাদা প্রমাণ হিসেবে গণনা করা না যায়।
প্রমাণ-অগ্রাধিকারভিত্তিক কর্মপ্রবাহ অনুসরণ করুন
- লক্ষ্য দাবিটি নির্ধারণ করুন। বিস্তৃত পারিবারিক প্রশ্নকে এমন একটি দাবিতে রূপান্তর করুন, যা রেকর্ড সমর্থন বা খণ্ডন করতে পারে; যেমন, মারিয়ার বাবা-মাকে শনাক্ত করা।
- ঐতিহাসিক স্থানটি নির্ধারণ করুন। ঘটনার তারিখে কোন প্রশাসনিক অধিক্ষেত্র প্রযোজ্য ছিল তা নির্ধারণ করুন, যার মধ্যে সংশ্লিষ্ট রাজ্য, জেলা, প্যারিশ বা সিভিল রেজিস্ট্রি অন্তর্ভুক্ত।
- নামের বিভিন্ন রূপ তৈরি করুন। স্থানীয় রেকর্ড রক্ষকেরা যে ভাষাগুলো ব্যবহার করতেন, সেসব ভাষায় সম্ভাব্য বানান, পিতৃনাম, কুমারী নাম এবং প্রতিবর্ণীকরণ প্রস্তুত করুন।
- প্রথমে শক্তিশালী উৎস অনুসন্ধান করুন। মূল রেকর্ডকে অগ্রাধিকার দিন, এরপর সরকারি ক্যাটালগ, সূচি এবং প্রকাশিত নথি-সংকলন অনুসন্ধান করুন। ব্যবহারকারীর অবদানভিত্তিক বংশতালিকা ও ফোরাম পোস্টকে প্রমাণ নয়, অনুসন্ধানের সূত্র হিসেবে বিবেচনা করুন।
- সফল ও ব্যর্থ অনুসন্ধান নথিভুক্ত করুন। কোথায় অনুসন্ধান করেছেন, কোন ক্যোয়ারি বা ফিল্ম পরীক্ষা করেছেন এবং ফলাফল কী হয়েছে তা লিখে রাখুন। নেতিবাচক ফলাফল পুনরাবৃত্ত কাজ ঠেকায় এবং কোন উন্মুক্ত উৎসগুলো শেষ পর্যন্ত পরীক্ষা করা হয়েছে তা স্পষ্ট করে।
- প্রমাণ থেকে দাবি তৈরি করুন। প্রতিটি তথ্যগত বক্তব্যকে তার সমর্থনকারী নিদর্শনের সঙ্গে যুক্ত করুন এবং ব্যাখ্যাযোগ্য একটি অবস্থা নির্ধারণ করুন।
- সতর্কতার সঙ্গে পরিচয় নির্ধারণ করুন। শুধু একই নাম ও গ্রামের কারণে মানুষকে এক ব্যক্তি হিসেবে একত্র করবেন না।
- প্রতিবেদন দেওয়ার আগে নিরীক্ষা করুন। নিরীক্ষা স্ক্রিপ্ট চালান এবং দুর্বল সংযোগ, অনুপস্থিত রেফারেন্স ও ভুলভাবে গণনা করা সমর্থনকারী প্রমাণের সমস্যা সমাধান করুন।
প্রমাণ নিরীক্ষা করুন
সিদ্ধান্ত তৈরি করার আগে চালান:
python scripts/audit_evidence.py --case-dir ./my-caseনিরীক্ষাটি রেজিস্টারগুলোর রেফারেন্সগত অখণ্ডতা পরীক্ষা করে এবং দুর্বল সমর্থনকারী প্রমাণ চিহ্নিত করে। কেসের তথ্য সংশোধন করতে অথবা দাবিগুলোকে অমীমাংসিত হিসেবে চিহ্নিত করতে এর ফলাফল ব্যবহার করুন। লক্ষ্য প্রতিটি প্রশ্নকে জোর করে আত্মবিশ্বাসী উত্তরে রূপান্তর করা নয়; বরং প্রতিটি সিদ্ধান্ত যেন উপলভ্য প্রমাণকে যথাযথভাবে প্রতিফলিত করে তা নিশ্চিত করা।
সূচিবিহীন স্ক্যান নিয়ে কাজ
FamilySearch-এ প্রাক্তন USSR-এর বহু গির্জার নথি শুধু-ছবির সংকলন হিসেবে রয়েছে। তাই প্রাসঙ্গিক নথি থাকা সত্ত্বেও পদবি দিয়ে অনুসন্ধান করলে কিছু নাও পাওয়া যেতে পারে। প্রকল্পের মাঠপর্যায়ের পাঠগুলোতে সঠিক ফিল্ম খুঁজে নেওয়া, আর্কাইভের রেফারেন্সকে ফিল্ম শনাক্তকারীর সঙ্গে মিলিয়ে নেওয়া, সংশ্লিষ্ট খণ্ড বা বিভাগ খুঁজে বের করা, গুরুত্বপূর্ণ কলাম দ্রুত দেখে নেওয়া এবং সম্ভাব্য নথিতে জুম করার পরামর্শ দেওয়া হয়েছে।
পরীক্ষা করা ফিল্ম, ছবির পরিসর, রেকর্ডের ধরন এবং পর্যালোচনা করা পৃষ্ঠাগুলো নথিভুক্ত করুন। সম্ভব হলে নির্দিষ্ট ক্রপ বা একত্র করা কলাম-দৃশ্য দীর্ঘ রেজিস্টার পর্যালোচনা সহজ করতে পারে। ব্রাউজারে কাজ করার সময় সংযত থাকুন: রেট সীমা মেনে চলুন, যথাযথভাবে পুনঃচেষ্টা ব্যবহার করুন এবং দীর্ঘ স্ক্যানিংয়ের কাজ একটি নির্দিষ্ট ট্যাবে রাখুন।
সংযোগকারী বিবরণ খুঁজুন
শুধু নাম প্রায়ই যথেষ্ট নয়। আরও শক্তিশালী পরিচয়-সংকেতের মধ্যে থাকতে পারে বিবাহের রেকর্ডে পুনরাবৃত্ত সঠিক জন্মতারিখ, একই বাড়ির নম্বর, মিলে যাওয়া বাবা-মা বা ধর্মপিতা-মাতা, অথবা একটি সামরিক ইউনিট। মাঠপর্যায়ের নির্দেশিকায় মৃতজন্মের নথি, ঐতিহাসিক পিতৃনাম ব্যবহারের সূত্র এবং Grigorie ও Gheorghe-এর মতো কেরানির বিকল্প নামও আলোচিত হয়েছে।
পুরোনো রেজিস্টারে সোভিয়েত আমলের প্রান্তিক টীকাও গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। পরে যোগ করা কোনো নোটে যদি সনদ ইস্যু করার কথা থাকে, তা দেখাতে পারে যে ব্যক্তি বা পরিবারটি পরবর্তী সেই তারিখে জীবিত ছিল এবং নথির জন্য আবেদন করেছিল।
উন্নত গবেষণা পরামর্শ
জন্মস্থান ও বসবাসের স্থান আলাদা করুন
“জন্ম হয়েছে” এবং “বড় হয়েছে”কে সমার্থক হিসেবে বিবেচনা করবেন না। গ্রামের নাম পরিবর্তিত হতে পারে, জেলা বদল হতে পারে অথবা গ্রাম সম্পূর্ণ বিলুপ্ত হতে পারে। ঘটনার তারিখকে কেন্দ্র করে স্থানের ইতিহাস তৈরি করুন এবং আধুনিক সমতুল্য স্থানগুলো আলাদাভাবে নথিভুক্ত করুন।
সতর্কতার সঙ্গে পদবি-গুচ্ছ ব্যবহার করুন
সামরিক ডেটাবেস একই পদবি ও জন্মস্থানের মানুষদের গোষ্ঠী প্রকাশ করতে পারে, যেগুলোকে কখনও কখনও পদবি-নেস্ট বলা হয়। এই গুচ্ছগুলো অনুমান তৈরিতে সহায়ক, কিন্তু নিজেরা আত্মীয়তা প্রমাণ করে না। WWII-এর ক্ষয়ক্ষতির ডেটাবেসগুলোতে জীবিতরা প্রায়ই বাদ পড়ে, তাই কারও নাম না থাকা মানেই তিনি সামরিক служায় ছিলেন না, এমন নয়।
প্রেক্ষাপটসহ দমন ও নির্বাসনের উৎস ব্যাখ্যা করুন
প্রকাশিত সংকলন ও পুনর্বাসন-সংক্রান্ত বইয়ে দণ্ডাদেশ, পরিবার এবং প্রশাসনিক বিবরণ থাকতে পারে। আইনি ভিত্তির মতো কলামগুলো সতর্কতার সঙ্গে পড়ুন। কোনো নথিতে উল্লিখিত স্থানীয় ঘটনা পরিবারের ওপর প্রভাব ফেলা বৃহত্তর নির্বাসন অভিযানের সঙ্গে এক নাও হতে পারে। প্রকাশ্য রেকর্ড অপর্যাপ্ত হলে দক্ষতাটি একটি আর্কাইভ-অনুরোধের খসড়া তৈরি করতে পারে, কিন্তু সেটি পাঠায় না।
পারিবারিক উপকরণকে উৎস হিসেবে বিবেচনা করুন
পাসপোর্ট, মৌখিক-ইতিহাসের রেকর্ডিং এবং গবেষকের নোট সঠিক উৎসের ধরন উল্লেখ করে প্রমাণ হিসেবে অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে। রেকর্ড করা সাক্ষাৎকারে টাইমস্ট্যাম্প যোগ করুন এবং কোনো আত্মীয় সরাসরি কী দেখেছেন, অন্য কারও কাছ থেকে কী শুনেছেন এবং গবেষক কী অনুমান করেছেন, এই পার্থক্য বজায় রাখুন।
প্রকাশ্য প্রমাণ শেষ হলে থামুন
দায়িত্বশীল এজেন্টের একই অনুসন্ধান অনির্দিষ্টকাল পুনরাবৃত্তি করা বা বানানো বিবরণ দিয়ে ফাঁক পূরণ করা উচিত নয়। সহজলভ্য উৎসগুলো শেষ হয়ে গেলে কী কী পরীক্ষা করা হয়েছে তার সারাংশ তৈরি করুন, জীবিত আত্মীয়দের জন্য নির্দিষ্ট প্রশ্ন প্রস্তুত করুন এবং সংশ্লিষ্ট আর্কাইভে পাঠানোর অনুরোধের খসড়া তৈরি করুন।
গোপনীয়তা ও প্রবেশাধিকার সংক্রান্ত নিয়ম
- জীবিত ব্যক্তিদের বর্তমান ঠিকানা, টেলিফোন নম্বর বা অনলাইন অ্যাকাউন্ট খুঁজতে এই দক্ষতা ব্যবহার করবেন না।
- প্রতিবেদনে জীবিত ব্যক্তি ও অপ্রাপ্তবয়স্কদের ব্যক্তিগত তথ্য সর্বনিম্ন পর্যায়ে রাখুন।
- স্পষ্ট সম্মতি ছাড়া ব্যক্তিগত নথি বা DNA-সংক্রান্ত তথ্য তৃতীয় পক্ষের পরিষেবায় আপলোড করবেন না।
- সাইটে সাইন-ইন এবং CAPTCHA সম্পন্ন করার কাজ ব্যবহারকারীকে করতে দিন। এজেন্ট কখনো CAPTCHA সমাধান বা এড়িয়ে যাবে না।
- পেওয়াল, জিও-ব্লক, রেট লিমিট বা অন্যান্য প্রবেশাধিকার নিয়ন্ত্রণ এড়িয়ে যাবেন না এবং ফাঁস হওয়া ডেটাবেস ব্যবহার করবেন না।
- দমন-পীড়ন, নির্বাসন, দত্তক গ্রহণ বা DNA-সংক্রান্ত বিস্ময়কর তথ্যের মতো সংবেদনশীল আবিষ্কার নিরপেক্ষভাবে এবং গবেষণার প্রশ্নের জন্য যতটুকু প্রয়োজন ততটুকুই জানাবেন।
- অনুরোধ জমা দেওয়ার আগে বর্তমান আর্কাইভ-সংক্রান্ত প্রক্রিয়া যাচাই করুন, কারণ প্রবেশাধিকার নিয়ম পরিবর্তিত হতে পারে।
রিপোজিটরি বুঝে নিন
SKILL.md-এ মূল কর্মপ্রবাহ, কঠোর নিয়ম এবং ভাষানীতি রয়েছে। references/ ডিরেক্টরিতে উৎস-কৌশল, প্রমাণের নিয়ম, লোকেল নির্দেশিকা, ব্রাউজার ব্যবহারের পদ্ধতি, গোপনীয়তা নির্দেশিকা, বাছাই করা প্রাথমিক উৎস এবং বাস্তব কাজের অভিজ্ঞতা রয়েছে। assets/ ডিরেক্টরিতে কেস টেমপ্লেট রাখা হয়, আর scripts/-এ ইনিশিয়ালাইজেশন, হ্যাশিং এবং অডিটের ইউটিলিটি রয়েছে।
অবদানকারীরা references/seed-sources.md-এ উৎস যোগ করতে পারেন। প্রতিটি এন্ট্রিতে মালিক, এখতিয়ার, সংগ্রহের ধরন, রিসোর্সে মূল নথি নাকি সূচি রয়েছে, স্থিতিশীল শনাক্তকারী, প্রবেশাধিকার শর্ত, বিধিনিষেধ, সাধারণ ভুল এবং সর্বশেষ যাচাইয়ের তারিখ উল্লেখ করা উচিত। উদাহরণে ব্যক্তিগত তথ্য প্রকাশ করা যাবে না।
উপসংহার
ex-USSR Kinship Research একটি AI এজেন্টকে স্বয়ংক্রিয় পারিবারিক-বৃক্ষ নির্মাতার পরিবর্তে একটি কাঠামোবদ্ধ গবেষণা সহকারীতে রূপান্তর করে। এর প্রধান মূল্য হলো অনুসরণযোগ্যতা: প্রতিটি ব্যক্তি, নিদর্শন, দাবি, সম্পর্ক এবং অনুসন্ধান পর্যালোচনা করা যায়, আর অনিশ্চয়তা ও বিরোধগুলো দৃশ্যমান থাকে। ঐতিহাসিক এখতিয়ার, বহুভাষিক নামের বিভিন্ন রূপ, সতর্ক পরিচয়-নির্ধারণ এবং চূড়ান্ত অডিট একত্র করে আপনি এমন পারিবারিক-ইতিহাসের সিদ্ধান্ত তৈরি করতে পারেন, যা পুনরুৎপাদনযোগ্য এবং তার সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে সৎ।
প্রকল্পটি Denis Shiryaev পরিচালনা করেন এবং MIT License-এর অধীনে বিতরণ করা হয়।