управление знаниями.

Второй мозг строят все. Но большинство — не для себя

В моём инфо-пузыре последний месяц все строят второй мозг в Obsidian по методу Карпатого и рассказывают, как это повышает эффективность агентов. Гист прочитан, vault переформатирован, Claude подключён.Но никто особо не останавливается на вопросе: а для кого именно строится эта система — для агента или для себя? И есть ли вообще разница.

продолжить чтение

Мета-работа, память агентов и Product Graph: почему AI не спасёт продукт без структуры знаний

За годы работы в разнообразных командах я много раз видел одну и ту же ситуацию.

продолжить чтение

Цифровая копия сотрудника (руководство)

Или «Как я из маркетолога всю душу вытянул»Я сегодня разговаривал с директором по маркетингу из одной компании, которая промышляет ИИ‑продуктом. Очень умная женщина. За два часа она рассказала столько, что мой мозг начал буферизироваться где‑то на сороковой минуте. Я киваю, записываю, а внутри нарастает паника: я физически не успеваю переваривать.И вот сижу после звонка, смотрю на транскрипт, и в голове щёлкает мысль. Не «как бы это законспектировать покрасивее». А другая: что если можно вытащить из этого разговора не текст, а саму логику принятия решений? Не что она сказала — а как она думает.

продолжить чтение

Как не дать knowledge base устареть

Устаревшая документация хуже, чем её отсутствие — она отравляет контекст LLM. Агент доверяет тому, что видит. Garbage in — garbage out, только garbage выглядит как аккуратный markdown.Это вторая часть серии. Первая часть —

продолжить чтение

Слепое пятно LLM-разработки: контекст за пределами кода

Качество работы LLM — функция от качества контекста на входе. Это утверждение звучит банально, однако зачастую разработчики оптимизируют модель, выбирая между GPT, Claude, Gemini и прочими, и промпт, но не контекст в целом

продолжить чтение

Чем же типичный заметковед занимается, когда работает со своими записями? Типизация деятельности заметковеда

Небольшое, но важное уточнение того, откуда этот исследовательский отчет.Меня зовут Рустам Агамалиев, я учитель и исследователь, автор нескольких книг и некоторого множества публикаций. На данный момент моя работа происходит на стыке педагогики, когнитивистики, лингвистики и психологии; я в основном работаю с детьми и студентами.Последние 7 лет занимаюсь развитием сообщества

продолжить чтение

Telegram-бот для дополнения базы знаний: автоматизация без разработчиков

Чтоб сделать, чтобы базой знаний реально пользовались? Один из путей — дать возможность и наполнения, и получения ответов в привычном интерфейсе, без захода в дополнительные приложения.

продолжить чтение

Когнитивный аутсорсинг: как технологии отучают нас думать

Представьте пилота, который летает исключительно на автопилоте. Но однажды, в сильную турбулентность, автопилот отключается. Сможет ли он посадить самолет вручную?Мы с вами - пассажиры такого лайнера и наши будущие пилоты только что провалили экзаменНедавно Министерство образования США опубликовало данные, которые могли бы вызвать панику, но утонули в потоке новостей. Результаты тестов NAEP показали: оценки старшеклассников по математике и чтению рухнули до самого низкого уровня за всю историю наблюдений. 

продолжить чтение

Проектный офис: база знаний для обучения и повышения квалификации сотрудников

База знаний может стать центром обучения в проектном офисе, где кросс-проектный опыт и стандарты определяют успех. Как? Разберем в статье.

продолжить чтение

Документация для AI: практические принципы разработки

Всем привет! Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь полезными материалами, которые считаю стоят внимания. В основном про AI, изменение процессов, тренды и продуктовое видение.У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.Сегодняшний перевод отличного гайда по документации для AI от kapa.ai (AI-ассистент для технической документации).

продолжить чтение

12