Đồ thị kỹ năng: Xây dựng hệ thống tri thức chuyên sâu cho các AI Agent

Mọi người thường đánh giá thấp sức mạnh của kiến thức có cấu trúc. Nó cho phép phát triển những loại ứng dụng hoàn toàn mới.

Hiện tại, mọi người viết các skill chỉ nắm bắt một khía cạnh nào đó. Một kỹ năng để tóm tắt, một kỹ năng để review code, v.v. (Thường) là một file với một khả năng duy nhất.

Điều đó ổn cho các tác vụ đơn giản, nhưng chiều sâu thực sự đòi hỏi một thứ khác.

Hãy tưởng tượng một kỹ năng trị liệu cung cấp thông tin liên quan về các mô hình hành vi nhận thức, lý thuyết gắn bó, kỹ thuật lắng nghe chủ động, khuôn khổ điều chỉnh cảm xúc, v.v.

Một file skill đơn lẻ không thể chứa được tất cả những thứ đó.

skill graph

Skill graph là một mạng lưới các file skill được kết nối với nhau bằng wikilink.

Thay vì một file lớn, bạn có nhiều phần nhỏ có thể kết hợp với nhau, tham chiếu lẫn nhau. Mỗi file là một ý tưởng, kỹ thuật hoặc kỹ năng hoàn chỉnh và [[các wikilink giữa chúng tạo ra một đồ thị có thể duyệt]]

Một skill graph áp dụng cùng một mô hình khám phá kỹ năng một cách đệ quy bên trong chính đồ thị đó.

Mỗi nút có một mô tả YAML mà agent có thể quét mà không cần đọc toàn bộ file.

Mỗi wiki link mang một ý nghĩa vì nó được đan cài vào văn xuôi, vì vậy agent đi theo các đường dẫn phù hợp và bỏ qua những gì không quan trọng.

Tiết lộ dần dần:

mục lục → mô tả → liên kết → phần → nội dung đầy đủ

Hầu hết các quyết định được đưa ra trước khi đọc một file đầy đủ duy nhất.

các thành phần cơ bản

Bạn đã có mọi thứ cần thiết.

• Wikilink được đọc như văn xuôi trong câu, vì vậy chúng mang ý nghĩa chứ không chỉ là tham chiếu.
• YAML frontmatter với mô tả để agent có thể quét mà không cần đọc toàn bộ file.
• MOC (bản đồ nội dung) tổ chức các cụm kỹ năng liên quan thành các chủ đề phụ có thể điều hướng.

Kỹ năng này liên kết đến các kỹ năng khác, các kỹ năng đó lại liên kết đến các kỹ năng khác nữa, và đồ thị đi sâu theo yêu cầu của lĩnh vực.

Plugin arscontexta

arscontexta là một skill graph dạy agent của bạn cách xây dựng skill graph.

(Thực ra nó là về xây dựng cơ sở kiến thức, nhưng cũng tương tự...)

Khoảng 250 file markdown được kết nối dạy agent cách xây dựng một cơ sở kiến thức khổng lồ, hay còn gọi là skill graph, cho bạn.

Một file skill đơn lẻ không thể làm được điều đó.

Nhưng mọi thứ thay đổi nếu bạn xây dựng một đồ thị các tuyên bố nghiên cứu (/kỹ năng) có kết nối với nhau về khoa học nhận thức, zettelkasten, lý thuyết đồ thị, kiến trúc agent, nơi mỗi phần liên kết đến các phần khác, mỗi phần có thể kết hợp và toàn bộ có thể duyệt được.

Điều này cho phép những gì

Hãy nghĩ về nó:

• Một skill graph giao dịch: quản lý rủi ro, tâm lý thị trường, định cỡ vị thế, phân tích kỹ thuật, mỗi phần liên kết đến các khái niệm liên quan để bối cảnh chảy giữa chúng.
• Một skill graph pháp lý: các mẫu hợp đồng, yêu cầu tuân thủ, chi tiết thẩm quyền, chuỗi tiền lệ, tất cả đều có thể duyệt từ một điểm vào duy nhất.
• Một skill graph công ty: cơ cấu tổ chức, kiến thức sản phẩm, quy trình, bối cảnh hội nhập, văn hóa, bối cảnh cạnh tranh.

Không cái nào phù hợp với một file, nhưng tất cả đều hoạt động như các đồ thị.

Cách xây dựng một skill graph

Cách dễ dàng: cài đặt plugin arscontexta claude code, chọn preset nghiên cứu và hướng nó vào bất kỳ chủ đề nào.

Nó thiết lập cấu trúc thư mục markdown cho bạn và sau đó bạn điền vào bằng /learn và /reduce.

Cách thủ công đơn giản hơn bạn nghĩ.

Một skill graph không cần phải nằm trong thư mục .claude/skills/. Điểm mấu chốt là một file index cho agent biết những gì tồn tại và cách duyệt nó.

Đây là giao diện của một index cho skill graph công việc tri thức:

1# công-việc-tri-thức
2
3Agent cũng cần công cụ để suy nghĩ. Cũng giống như Zettelkasten, ghi chú thường xanh và cung điện trí nhớ đã mang lại cấu trúc bên ngoài để con người suy nghĩ, hệ thống tri thức vận hành bởi agent mang lại cấu trúc bên ngoài để agent suy nghĩ.
4
5## Tổng hợp
6
7Các lập luận đã phát triển về cách các phần kết hợp với nhau:
8
9- [[hệ thống là lập luận]] — triết lý với bằng chứng công việc; mọi ghi chú, liên kết và MOC đều chứng minh phương pháp luận mà nó mô tả
10- [[kiến trúc mạch lạc nổi lên từ wiki lan truyền kích hoạt và cấu trúc liên kết thế giới nhỏ]] — tam giác nền tảng trả lời cấu trúc trông như thế nào, tại sao nó hoạt động, cách agent điều hướng nó và khi nào cần đánh giá lại
11...
12
13## MOC chủ đề
14
15Lĩnh vực này được chia thành bảy khu vực kết nối với nhau:
16
17- [[cấu trúc-đồ-thị]] — cách wiki link, cấu trúc liên kết và các mẫu liên kết tạo ra đồ thị tri thức có thể duyệt
18- [[nhận-thức-agent]] — cách agent suy nghĩ thông qua cấu trúc bên ngoài: duyệt, phiên, giới hạn chú ý
19  - [[móc-nhận-thức-agent]] — thực thi hook, thành phần và khoa học nhận thức về chất lượng tự động
20  - [[nền-tảng-nhận-thức-agent]] — các bậc khả năng nền tảng, lớp trừu tượng, kiến trúc file ngữ cảnh
21- [[khám-phá-truy-xuất]] — cách mô tả, tiết lộ dần dần và tìm kiếm cho phép tìm và tải nội dung
22- [[quy-trình-xử-lý]] — cách thông lượng, phiên và bàn giao di chuyển công việc qua hệ thống
23...
24
25## Tuyên bố đa miền
26
27- [[tương tác cưỡng bức tạo ra kết nối yếu]] — tương tự xã hội của sự tích tụ hơn năng suất: buộc tương tác vì mục đích hoạt động tạo ra kết nối nông, cũng giống như tích lũy mà không tổng hợp tạo ra đồ thị tri thức nông
28
29## Cần khám phá
30
31- Thiếu: so sánh giữa mô hình duyệt của con người và agent. Liệu agent có cần kiến trúc khác không?
32- Giới hạn mở rộng: ở quy mô hệ thống nào thì việc quản lý của con người thất bại?

Index không phải là một bảng tra cứu mà là một điểm vào tập trung sự chú ý. Agent đọc nó, hiểu bối cảnh và theo các liên kết quan trọng cho cuộc trò chuyện hiện tại.

Mỗi file được liên kết là một tuyên bố phương pháp luận độc lập (= kỹ năng). Đây là giao diện của một nút:

Hãy xem cách các wikilink bên trong văn xuôi cho agent biết khi nào và tại sao nên theo chúng.

Một bản đồ nội dung (MOC) tổ chức các chủ đề phụ khi đồ thị lớn hơn.

Sự phát triển

Kỹ năng về cơ bản là kỹ thuật ngữ cảnh — kiến thức được quản lý được tiêm vào nơi cần thiết.

Skill graph là bước tiếp theo.

Thay vì một lần tiêm duy nhất, agent điều hướng một cấu trúc tri thức, kéo vào chính xác những gì tình huống hiện tại yêu cầu.

Đây là sự khác biệt giữa một agent làm theo hướng dẫn và một agent hiểu một lĩnh vực.

arscontexta là một plugin claude code thực hiện điều này để xây dựng hệ thống tri thức. 249 file tri thức có cấu trúc mà agent duyệt để tạo ra một hệ thống tri thức cục bộ thực sự phù hợp với quy trình làm việc của bạn.

Hãy sử dụng nó và xây dựng skill graph cho mọi thứ khác.

heinrich