Yandex for Frontend - фронтенд tips

📕 Я перепоручил ведение базы знаний AI-агенту — расскажу как Привет, это Толя Панов, CTO Яндекс Карт. Я довольно давно веду базу знаний в Obsidian и, как любой уважающий себя «хомяк», накопил запас необработанных материалов. Это репосты и ссылки из любимых каналов в телеграме, ссылки в to-do-листе и рекомендации книг, которые некогда разобрать. ➡️ Основная идея проста: перепоручить ведение базы знаний AI-агенту. Чтобы суммаризацией, систематизацией и построением связей занималась машина. В результате получится та самая LLM Wiki с источниками. 🔜 Как выглядит структура базы знаний? 🟡 Папка inbox со всеми исходными материалами. Телеграм-бот копирует сюда посты, web clipper — тексты статей, а PDF с white papers я кладу руками 🟡 Папка AI workspace для самой Wiki. Только в ней агенту разрешено делать изменения. Такое ограничение даёт спокойствие, что остальная часть базы будет не тронута массовыми правками и галлюцинациями Потом я создал три новых навыка AI-агента. И выложил их на GitHub: 🟡 compile — обрабатывает заметки из inbox по моим правилам ведения базы и обновляет AI Wiki 🟡 vault-health-check — быстрая проверка. Чинит сломанные ссылки, заметки без ссылок, устаревшие заметки, незакоммиченные изменения. Полезно запускать после ручных правок 🟡 deep-audit — глубокий аудит заметок: структура, связи, валидность утверждений и ссылок на источники 🔜 Как с этим работать? Я прошу агента искать ответы в первую очередь в базе. И при необходимости собирать ответ в новую заметку. Например, спрашиваю: «Какие есть лучшие практики использования AI при разработке ПО?» Получаю суммаризацию статей и собранные вместе мысли из evergreen notes. Такой конспект можно быстро прочитать и провалиться глубже по ссылкам. Если информации в базе не хватило, прошу собрать дополнительные материалы и ссылки из моих источников. Сохраняю, компилирую, уточняю. И так по кругу 🙂 🔜 Что получилось в результате? 🟡 Я обработал весь накопившийся за годы текстовый бэклог, свыше 250 источников 🟡 Разобрался в темах, до которых не доходили руки: geospatial AI, тренды по AI в разработке, паттерны агентных систем 🟡 База стала не просто архивом ссылок, а рабочим инструментом. Теперь не нужно вспоминать, где именно видел нужную мысль. Достаточно задать вопрос агенту и провалиться в источники В итоге мне зашло. Я наконец-то разгрёб старые запасы ссылок, оставленных на потом, и создал процесс, в котором база знаний не просто копится, а сама помогает думать. Промпты, формат заметок и audit-сценарии я ещё дорабатываю. Но направление выглядит очень перспективным. Подписывайтесь: 💬 @Yandex4Frontend