Алекс Заг

Интересуюсь персональным издательством и системами знаний, децентрализованными протоколами, а также инженерией программного обеспечения.

🖥 Проекты

Podlite - легковесный язык разметки, ориентированный на системы электронного издательства, документооборота, документирование программного кода, а так же для других задач, где требуется легкий и гибкий инструментарий для управления знаниями.
Axona – персональная система знаний

  • Пролог и обзор экосистемы Axona

  • Axona Desktop - десктопное приложение для навигации, редактирования и визуализации базы знаний

  • axonaCloud - self-hosted платформа для синхронизации базы знаний, оркестрации и интеграции с AI

🗄 Архив проектов

📄 Информация

Если вы хотите связаться со мной и рассказать о своем проекте, поделится интересной идеей или высказать мнение о каком-то материале на этом сайте, пожалуйста, отправьте мне сообщение на почту: zag(at)cpan.org

Ссылки: rss, github

Недавнее:

Заметил, что агент стал вовсю использовать блоки =data из Podlite для CSV-таблиц — сам, без моей просьбы, без обсуждения альтернатив.

Примерно так это выглядит в одном из индексов базы знаний (имена абстрактные): 

=head1 Темы

Темы описываются следующей таблицей:

=begin data :key<topics> :mime-type<text/csv>
  key,domain,status
  topic-alpha,strategy,validated
  topic-beta,systems,draft
  topic-gamma,knowledge,proposed
=end data

Поле C<status> управляет видимостью записи в публичном индексе,
C<domain> — принадлежность к разделу базы знаний.

=head2 Ссылки на темы

Подробнее см. D<topic-alpha|strategy>.

Захотелось понять, как он этому научился, что триггернуло. Вот нектороые из ответов:

  • Вы спросили "где хранить структурированные данные" → я знал из спецификации, что =data существует именно для этого → CSV внутри =data — это буквально пример из спецификации → предложил C<=begin data :id<taxonomy>

  • Формат =begin data с CSV — это моя инициатива, не ваш запрос.

Блок =data не рендерится по спецификации — его не видно в превью. Но grep, awk и любой downstream-агент читают его как структурированные данные с адресацией через data:key. Поэтому легко обрабатываются агентом.

Этот случай еще раз подтвержает результаты исследования от Vercel: LLM тяготеет к структурированным данным. Где можно уложить в схему — уложит. Машина выбирает формат, который сама же переварит эффективнее.

Пока не сформулировал для себя стратегию, но хочется больше контролировать результаты LLM. Видеть общую картину изменений, которые она производит в базе знаний. Возможно за сессию, или за день. Может что-то поверх git, хотя его я сейчас не испольую.

Единственное, что знаю точно - пришло время реализовать рендеринг таблиц из CSV!

Голос → планы: как LLM разбирает мои заметки по проектам
←↑