Übersetze zu de: AGENTS.md Schema für LLM-kompilierte Wissensbasen mit Lernschicht

Ein Entwickler hat AGENTS.md v1.0 veröffentlicht, einen Schema-Standard für den Aufbau von LLM-kompilierten persönlichen Wissensdatenbanken mit Claude. Der Ansatz besteht darin, Rohquellen in einen Ordner zu legen und Claude zu veranlassen, Konzeptartikel, Rückverweise und Indexdateien direkt in Markdown zu kompilieren, ohne RAG oder Vektordatenbanken.

Schema-Details

Die AGENTS.md-Datei ist versioniert und enthält 14 Abschnitte, die Verzeichnisstruktur, Kompilierungs-Workflows, Abfrage-Workflows, Linting-Workflows, Lernschicht, Qualitätsregeln und Kontaminationsvermeidung abdecken. Wenn sie in ein beliebiges Verzeichnis gelegt wird, liest Claude sie zu Beginn jeder Sitzung, um zu verstehen, wie das Wiki strukturiert, Dateien benannt, auf Widersprüche geprüft, Konfidenzniveaus behandelt und eine Kontamination des Wikis durch minderwertige Agentenausgabe vermieden werden soll.

Ergänzung der Lernschicht

Über Karpathys ursprünglichen Archiv-Workflow hinaus fügt diese Implementierung eine Lernschicht hinzu, in der Claude automatisch Lernkarten aus jedem Konzeptartikel erstellt, den er schreibt. Er verwaltet eine Warteschlange für verteilte Wiederholungen mit dem FSRS-Algorithmus und verfolgt während des Lintings erkannte Wissenslücken nach.

Claude Code-Implementierung

Der Entwickler nutzte Claude Code, um:

• Über Dutzende von Sitzungen hinweg am AGENTS.md-Schema zu iterieren, bis das Agentenverhalten konsistent war
• Alle 50 Repository-Dateien zu schreiben, einschließlich Vorlagen, Dokumentation und eines ausgearbeiteten Beispiel-Wikis zum Thema KI-Alignment
• Schema-Inkonsistenzen wie Unterschiede in Frontmatter-Pfadkonventionen zwischen Spezifikation und Beispielartikeln zu erkennen
• Das ausgearbeitete Beispiel-Wiki (5 Konzeptartikel, Lernkarten, Wiederholungswarteschlange, Lücken-Tracker) in einer einzigen Sitzung zu kompilieren

Repository-Inhalte

Das GitHub-Repository enthält:

• AGENTS.md v1.0-Spezifikation
• Vorlagen für jeden Dateityp (Konzept, Zusammenfassung, Thema, Lernkarte, Lint-Bericht, Ausgabebericht)
• Vollständig ausgearbeitetes Beispiel-Wiki zum Thema KI-Alignment
• Dokumentation zu den Gründen gegen RAG, Design der Lernschicht, Kontaminationsvermeidung und dem Pfad für Feinabstimmung

Das Projekt ist unter MIT-Lizenz verfügbar und richtet sich an Entwickler, die mit KI-Code-Agenten arbeiten, um ihre persönlichen Wissensdatenbanken zu strukturieren und zu beherrschen.