Основные положения

Компоненты

База знаний это прежде всего набор текстовых файлов, расположенных на локальной файловой системе пользователя.

Аксона — приложение для графического представления, внесения изменений, анализа и накопления информации расположенной в как в локальной файловой системе, так и подключаемых удаленных баз знаний других пользователей.

Для доступа к базе знаний с других устройств, например с планшета или смартфона, используется сервис облачного хранения базы знаний axonaCloud. Этот сервис представляет собой self-hosted решение и взаимодействует с приложением Axona c помощью протокола синхронизации.

Благодаря такой схеме пользователь может продолжать вносить изменения в базу знаний с других устройств.

Сервис облачного хранения позволяет устанавливать связи и обмениваться информацией с аналогичными сервисами других пользователей.

Сервис облачного хранения также осуществляет публикацию базы знаний в виде HTML. Это возможно как с помощью встроенного web сервера, так и с помощью сторонних сервисов. Например: vercel.

Компоненты персональной системы знаний

Текстовая природа файлов позволяет использовать любой текстовый редактор для внесений изменений, а так же набор любых других утилит командной строки.

AxonaCloud — сервис облачного хранения и оркестрации

AxonaCloud представляет собой self-hosted платформу для синхронизации базы знаний между устройствами и автоматического развертывания инфраструктуры на основе описаний в файлах базы знаний.

Ключевая инновация AxonaCloud: Documentation = Infrastructure. Нет разрыва между документацией и реальностью. Что описано в файлах базы знаний — то и работает в production.

Основные компоненты

• Синхронизация — использует Syncthing для P2P синхронизации между устройствами без центрального сервера

• Оркестрация контейнеров — автоматическое развертывание Docker контейнеров из блоков кода в файлах базы знаний

• Сетевая инфраструктура — управление WireGuard VPN, Nginx и Pi-hole через конфигурации в markdown

• Автоматизация — интеграция с n8n для создания workflow'ов, управляемых из базы знаний

• Публикация — автоматическая публикация статических сайтов на Vercel и других платформах

• Мобильный доступ — iOS/Android клиенты с режимом "только чтение" для безопасного доступа к базе

Развертывание из кода в документах

Одна из ключевых возможностей AxonaCloud — автоматическое развертывание инфраструктуры на основе блоков кода, описанных непосредственно в файлах базы знаний.

Пример:

# services/analytics.md

## Plausible Analytics

Используем privacy-friendly аналитику для сайтов.

Z<>=begin code :id<reset> :dockerImage<'docker:27-cli'>
#!/bin/sh
echo "   - Docker: $(docker --version 2>/dev/null || echo 'Not available')"
Z<>=end code

AxonaCloud парсит такие блоки и автоматически разворачивает соответствующие контейнеры. Это обеспечивает единый источник правды — документация всегда отражает реальное состояние инфраструктуры.

Варианты развертывания

AxonaCloud может работать на различных типах устройств:

• Raspberry Pi (4GB+ RAM) — домашний сервер, edge computing

• Mini PC (Intel NUC и аналоги) — инфраструктура для малого офиса

• Ноутбук — для разработки, тестирования, мобильных сценариев

• VPS (DigitalOcean, Hetzner и др.) — публично доступные сервисы

• Облако (AWS, GCP, Azure) — enterprise deployments

Пользователь может выбирать, какие компоненты запускать на каком устройстве в зависимости от доступных ресурсов и требований.

Целевая аудитория

• DevOps-инженеры / SRE — инфраструктура описана в тех же файлах, что и design docs

• Indie Hackers / Solo разработчики — простое развертывание сайтов, backend и мониторинга

• Малые команды разработки (5-20 человек) — база знаний становится production infrastructure

• Self-hosters / энтузиасты приватности — управление домашней инфраструктурой через markdown/podlite

• Исследователи / академические работники — автоматизация data pipelines без глубоких DevOps знаний

Организация файлового хранения

Основной елемент базы знаний — текстовый файл. Организуются файлы в каталоги. Каких то правил для именования файлов и каталогов нет. Владелец вправе самостоятельно организовывать структуру каталогов и придумывать правила именования файлов.

По идее формат может быть любым, например pdf. Главное что бы можно было легко извлекать из такого файла информацию для поиска и производить открытие этого файла. Возможно со временем будет добавлена поддержка файлов, отличных от текстового формата.

Итак, для начала будем пока рассматривать только текстовые файлы. Ничто не мешает хранить в структуре файлов другие типы файлов. Например, те же pdf, картинки. Но какая-то интерпретация содержимого таких файлов на начальном этапе будет отсутствовать.

Приведу для наглядности часть такой структуры:

├── 20200310
│   ├── 01-note.pod6
│   ├── 02-note.pod6
│   └── media
│       └── image1.jpg
└── 20200311
    ├── 01-note.pod6
    ├── 02-note.pod6
    ├── 03-note.pod6
    └── media
        └── diagram.jpg

В именах каталогов содержится дата — указание на конкретный день, а содержимое каталогов — заметки, сделанные в течении дня. В каталоге media находятся дополнительные материалы: изображения.

Указанным в примере способом можно организовать статьи для блога или просто заметки.

Для больших документов, в которых есть заголовок с изменениями — изменения экспортируются в основную ленту активности. Сопровождаются ссылкой на страницу документа.

Все ссылки, которые ссылаются на локальные файлы, заменяются на абсолютные, возможно сокращенные.

Если документ не является постом или заметкой и у него нет адреса для публикации, то адресом принимается его относительный путь в файловой системе.

Глоссарий

Источник (10-sources/)

Сырой материал для извлечения знаний: книги, статьи, транскрипты, голосовые заметки. Неизменяемый после захвата — ничто не модифицирует файл-источник. Каждый источник имеет карточку с :type('book-card') содержащую метаданные и заметки.

Экстракт

Атомарный файл знания, содержащий один концепт, модель, антипаттерн или actionable-инсайт. Размечается :type('extract'), :extract-type(), :domain(), :source(). Одна идея — один файл. Гранулярность захвата равна гранулярности извлечения. См. P88.

Слой извлечения (10-extracted/)

Коллекция экстрактов, классифицированных атрибутом :domain(). Таксономия доменов и каталог хранятся в index.podlite.

Таксономия доменов

Классификация экстрактов по контексту применения. Хранится как блок =data :id<taxonomy> в index.podlite. /ingest читает таксономию доменов перед разметкой — использует только существующие домены. /lint валидирует: неизвестный :domain() = ошибка.

Индексный файл (index.podlite)

Каталог слоя извлечения. Содержит таксономию доменов, каталог страниц и статистику в виде =data блоков. LLM читает этот файл при старте сессии вместо сканирования всех файлов. Используется /ingest для разметки, /lint для валидации.

Структура:

=begin data :id<taxonomy>
domain,description,question
strategy,"позиционирование, конкуренция","где играть и как победить?"
=end data

=begin data :id<pages>
file,title,extract-type,domain,source
wardley-evolution-axis,Ось эволюции компонентов,model,strategy,wardley
=end data

=begin data :id<stats>
domain,count
strategy,42
=end data

Приём (Ingest)

Операция превращения источника в экстракты. Классифицирует тип источника, разбивает на главы, извлекает атомарные концепты, проверяет дубликаты, показывает человеку на одобрение. Реализована как скилл /ingest.

Проверка (Lint)

Операция проверки здоровья слоя извлечения. Обнаруживает противоречия между экстрактами, устаревшие факты, orphan-страницы, отсутствие provenance, низкую уверенность. Генерирует контраргументы. Реализована как скилл /lint.

Файл журнала (log.podlite)

Append-only хронологический журнал всех операций wiki (ingest, lint, query, update). Хранится как блок =data :id<operations> в log.podlite. LLM читает последние записи при старте сессии чтобы понять что изменилось. Обеспечивает audit trail, анализ паттернов и recovery. Никогда не редактируется — только дополняется.

Структура:

=begin data :id<operations>
timestamp,op,pages-touched,score,details
2026-04-10T09:15:00,ingest,3,—,"source=ramanujam, 12 sections, 12 extracts created"
2026-04-10T10:30:00,lint,150,health=87,"3 contradictions, 7 orphans, 2 stale"
2026-04-10T11:00:00,query,5,—,"audience validation → 5 extracts retrieved"
=end data

Поля:

• timestamp — когда операция запущена (ISO 8601)

• op — тип операции: ingest, lint, query, update, delete

• pages-touched — количество затронутых файлов

• score — health score для lint, confidence для ingest, прочерк иначе

• details — свободный текст с контекстом