LORE.md: Открытый стандарт для извлечения структурированных знаний из диалогов с ИИ

LORE.md — это открытый стандарт для извлечения структурированных знаний из диалогов с ИИ, специально разработанный для решения проблемы потери ценных инсайтов в логах чатов. Стандарт определяет структурированный формат, который фиксирует устойчивые знания из любого диалога с ИИ.

Что фиксирует LORE.md

Формат предназначен для извлечения нескольких ключевых элементов из диалогов:

• Решения с полным обоснованием: Не только то, что было выбрано, но и базовые допущения, которые должны измениться, чтобы пересмотреть решение
• Инсайты: Ключевые осознания, возникшие в ходе диалогов
• Паттерны: Выявленные повторяющиеся темы или модели поведения
• Открытые вопросы: Нерешённые проблемы или темы для дальнейшего изучения
• Следующие шаги: Задачи для выполнения или действия для продолжения

Все зафиксированные знания связываются между сессиями, позволяя пользователям соединять текущие диалоги с предыдущими обсуждениями на те же темы.

Детали реализации

Проект включает несколько практических компонентов:

• Системный промпт: Работает с любой LLM — вставьте транскрипт диалога и получите структурированные знания
• Пакетный пайплайн: Для обработки экспортов данных Claude в больших объёмах
• Открытый исходный код: Лицензия MIT, доступно на GitHub

Инструмент решает конкретную проблему невозможности поиска по истории диалогов, соединения инсайтов из разных сессий или предоставления ИИ-ассистентам полной карты ранее установленных знаний.

Такой инструмент полезен разработчикам и исследователям, которые регулярно используют ИИ-ассистентов для решения задач и хотят вести доступный для поиска структурированный базу знаний из своих взаимодействий.