Засетапил «мозговой движок» для AI-агентов

Cоздал полную систему знаний из графов — структурированную память, которую мой AI-агент ведёт, пополняет и использует между сессиями.

скоро выложу

В основе:
- Vault: markdown-файлы, связанные wiki-ссылками — граф знаний
- Processing pipeline: скиллы для извлечения инсайтов, поиска связей
- Navigation: Maps of Content (MOCs) для быстрой ориентации

arscontexta — генерирует полную когнитивную архитектуру: граф знаний из markdown-файлов, пайплайн обработки с 6 фазами, автоматизацию через hooks и 16 команд управления знаниями.

Репозиторий является плагином, но мне не нужна инфраструктура плагина — я устанавливаем его как skill в свою PersonalOS.

Доменная структура:
- graph-structure (топология и паттерны связей)
- agent-cognition (когнитивные ограничения и exobrain)
- discovery-retrieval (поиск и дескрипторы)
- processing-workflow (пропускная способность и 6R-пайплайн)

Алгоритм: как собрать свой граф навыков
1️⃣ Определить цель и инструменты

Варианты целей:
- самообучение: увидеть «дыры» в навыках и построить дорожку развития;
- подготовка данных для ИИ‑агента

Минимальный стек:
- Markdown‑редактор/хранилище: Obsidian, Logseq, VS Code + git, любая папка с .md.
- Вики‑ссылки: формат [[Название узла]].
- Граф‑вид (по желанию, для визуализации):
Obsidian из коробки;
VS Code: расширение Markdown Links показывает граф связей между markdown‑файлами.

—

2️⃣ Собрать «сырой список компетенций» из готовых моделей
Для продакт‑менеджера и предпринимателя удобно не выдумывать с нуля, а взять уже существующие компетентностные модели.

Для продакт‑менеджера
Хорошие источники (русские и международные):
- «Матрица компетенций продакт‑менеджера»
- ​«Компетенции менеджера продукта»: агрегированная сводка компетенций из 13 открытых источников (GoPractice, IIDF, Skolkovo, ProductDo и др.), сгруппированная в 12 блоков (стратегия, исследования, метрики, UX, техграмотность и т.д.).​
- GitLab Product Management CDF and Competencies
​- Product Management Skills Competency Matrix
​- Product Team Competencies

Для предпринимателя
Здесь полезна универсальная рамка: EntreComp: The Entrepreneurship Competence Framework

3️⃣ Сгруппировать «сырьё» в верхнеуровневые кластеры (будущие MOC)
Теперь вы ручками группируете скиллы по 7–12 крупным областям — это будут ваши первые MOC‑заметки.

Пример для продакт‑менеджера на базе ProductDo, Blinov, GoPractice и GitLab:
1. Стратегия и видение продукта
2. Пользовательские исследования и рынок
3. Метрики и продуктовая аналитика
4. Продуктовое мышление и discovery / problem framing
..и тд.

4️⃣ Спроектировать структуру графа: индекс → MOC → узлы‑навыки
Следуем паттерну, который описывает Хайнрих:
​1. Главный индекс (1 файл) — обзор домена и ссылки на MOC по областям.
2. MOC‑заметки (по 1–2 на область) — список и короткие описания связанных навыков.
3. Узлы‑навыки — атомарные файлы, каждый про одну технику/навык.

5️⃣ Превратить компетентностные модели в узлы‑навыки
Теперь «сырой» перечень компетенций нужно раздробить на атомарные узлы:
1. Берёте, например, ProductDo или матрицу Авито/GoPractice.
2. Для каждой строки компетенции спрашиваете:
- Это один навык или целый набор?
- Можно ли использовать формулу: «Я умею X настолько, что могу…» и сформулировать измеримый исход?

6️⃣ Добавить уровень владения, примеры и ресурсы
Вы можете использовать: шкалу уровней Junior → Middle → Senior → ... → CPO

7️⃣ Привязать граф к реальным задачам и/или ИИ‑агенту

Применение: Саморазвитие: раз в квартал выбираете 1–2 ветки графа, по которым двигаетесь (например, «Discovery → CustDev → Problem Framing → Hypothesis Formulation»).

Работа с ИИ‑агентом:
- кладёте граф в отдельную папку (например, .claude/skills/pm/);
- настраиваете индексный файл как точку входа (как в пример сверху);
- через arscontexta или свой MCP‑плагин даёте агенту доступ к этим файлам как к «памяти».

ИИ критикует ваш сайт

🔗 https://tear-my-site-down.vercel.app/

Что может сделать ИИ:
- оценить, насколько понятно ваше сообщение тому, кто видит его впервые
- выявить противоречия между тем, что вы говорите, и тем, что вы сигнализируете
- повторы месседжей
- отметить, что ваш СТА написан «Начать», но при нажатии открывается форма из 12 полей.
- выявление «слепых зон» в рекламе
- стресс-тест главной страницы для разных сегментов аудитории