ESQUEMA DE AGENTS.md PARA BASES DE CONOCIMIENTO COMPILADAS POR LLM CON CAPA DE APRENDIZAJE

Un desarrollador ha publicado AGENTS.md v1.0, un estándar de esquema para construir bases de conocimiento personal compiladas por LLM usando Claude. El enfoque implica colocar fuentes en bruto en una carpeta y hacer que Claude compile artículos de conceptos, enlaces de retroceso y archivos de índice directamente a markdown sin RAG o bases de datos vectoriales.

Detalles del Esquema

El archivo AGENTS.md está versionado y contiene 14 secciones que cubren la estructura de directorios, flujos de trabajo de compilación, flujos de trabajo de consulta, flujos de trabajo de verificación, capa de aprendizaje, reglas de calidad y mitigación de contaminación. Cuando se coloca en cualquier directorio, Claude lo lee al inicio de cada sesión para entender cómo estructurar el wiki, nombrar archivos, verificar contradicciones, manejar niveles de confianza y evitar contaminar el wiki con salidas de agentes de baja calidad.

Adición de la Capa de Aprendizaje

Más allá del flujo de trabajo de archivo original de Karpathy, esta implementación añade una capa de aprendizaje donde Claude genera automáticamente tarjetas de memoria de cada artículo de concepto que escribe. Mantiene una cola de revisión de repetición espaciada usando el algoritmo FSRS y rastrea las lagunas de conocimiento detectadas durante la verificación.

Implementación de Claude Code

El desarrollador usó Claude Code para:

• Iterar en el esquema AGENTS.md a través de docenas de sesiones hasta que el comportamiento del agente fue consistente
• Escribir los 50 archivos del repositorio incluyendo plantillas, documentación y un wiki de ejemplo trabajado sobre alineación de IA
• Detectar inconsistencias en el esquema como diferencias en convenciones de rutas de metadatos entre la especificación y los artículos de ejemplo
• Compilar el wiki de ejemplo trabajado (5 artículos de conceptos, tarjetas de memoria, cola de revisión, rastreador de lagunas) en una sola sesión

Contenidos del Repositorio

El repositorio de GitHub incluye:

• Especificación AGENTS.md v1.0
• Plantillas para cada tipo de archivo (concepto, resumen, tema, tarjeta de memoria, informe de verificación, informe de salida)
• Wiki de ejemplo trabajado completamente poblado con el tema de alineación de IA
• Documentación que cubre por qué no RAG, diseño de la capa de aprendizaje, mitigación de contaminación y ruta de ajuste fino

El proyecto tiene licencia MIT y está disponible para desarrolladores que trabajan con agentes de codificación de IA para estructurar y dominar sus bases de conocimiento personal.