Кто пишет твою базу знаний: ты или агент?
Если машина работает с источниками самостоятельно, то работа эта не оставляет на человеке шрама. Она в буквальном смысле не прописывает ничего в его сознании. — Рустам Агамалиев, «Карта Новака за 15 минут: Obsidian + Claude в роли тренажёра»Привет, %username%! Некоторое время назад я опубликовал статью «Зачем вести базу знаний, если ты не блогер и не спикер» — она выросла из вопроса знакомой, далёкой от IT. Ответ её устроил, и следующий вопрос прилетел почти сразу: «А можно я туда сразу агента посажу, чтобы он всё это делал за меня?»
Как я держу документы и инструкции для агентов в актуальном состоянии
Как разложены документыОдин огромный файл в корне плохо обновляется точечно. Слои такие.На сервере лежит общий договор для всех агентов на машине (AGENTS.md и соседние правила рантайма). В репозитории проекта — свой AGENTS.md и операционный гайд: куда смотреть, какие инварианты нельзя ломать. В docs/ — потоки (FLOWS), известные проблемы и короткие записи «что искать, где лежит, чего не делать». Отдельно скилы: пошаговые сценарии на повторяющиеся действия, не вторая простыня архитектуры.
Зачем вести базу знаний, если ты не блогер и не спикер
Привет, %username%! Знакомая, которая к IT никакого отношения не имеет, спросила: «А для чего мне вести свою базу знаний?» И я завис. Не потому что нечего ответить, а потому что все мои заготовленные ответы оказались профессиональными: писать в блог, готовить доклады, расти в квалификации, держать в порядке рабочий контекст. Ей это всё не нужно. Она не пишет статей, не выступает на конференциях и не собирается.Пришлось отвечать заново. И ответ оказался короче, чем всё, что я до этого рассказывал на эту тему:База знаний нужна тому, кто хочет разобраться в своей голове, а не тому, кто хочет всё запомнить.
Почему всё, что мы должны были делать для живых людей, мы в итоге делаем для неживого интеллекта
Контекст для человеков всегда был важен. На онбординге всегда ломалось много мотивации и employee experience; над передачей знаний и снижением bus factor трудились и тимлиды, и HR-менеджеры, и даже выделенные KM-специалисты. Всё это делалось для людей, и делалось с весьма переменным успехом.Для ИИ-агентов мы делаем ровно то же самое, но с повышенным рвением, скоростью и отдачей. Вливаем максимальный контекст, пишем подробнейший промпт. Строим волты и описываем весь мир в понятном для агента языковом ключе. Некоторые уже всерьёз думают о developer experience, но для агентов.Почему на агентов хватило того, чего никогда не хватало на людей?
Основы Knowledge Management в разработке
Disclaimer & AboutУважаемый читатель, будь то Human или AI, прежде чем начнётся основной текст, я хотел бы сделать небольшие дисклеймеры:
Растем умом, а не числом
Привет, Хабр! Меня зовут Кира, я бизнес‑аналитик клиентского сервиса ITSM 365 и куратор командной базы знаний.
Я запускаю второй открытый бета-тест
В феврале я публиковал первую статью про Yttri: что это за приложение, зачем я его делаю и почему мне не хватало Obsidian, Notion, почтового клиента, таск-трекера и AI-чата по отдельности.
Почему мы спорим о памяти для AI-агентов
ВведениеНа днях читал статью про память для AI-агентов — одну из тех, где рядом мирно уживаются SQLite, экономия токенов, поиск по накопленным знаниям и надежда наконец перестать кормить модель одними и теми же простынями контекста при каждом новом запуске.
«Второй мозг» проекта: как ИИ пишет ТЗ по записям встреч с заказчиком
Всем привет, меня зовут Катя, я развиваю Gramax. Уже несколько месяцев мы делаем ИИ-агента для работы с текстом и документацией, поэтому много смотрим на реальные кейсы в разных компаниях. Один из самых сильных принесли друзья из SellOut+. Они делают аналитические системы для фармы и FMCG, быстро пробуют новые подходы и в какой-то момент взяли первую версию функции агентов в Gramax.
