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.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
skill-depot: Локальная система памяти и навыков для AI-агентов, совместимых с MCP
skill-depot — это система поиска, которая хранит знания агента в виде файлов Markdown и использует векторные эмбеддинги для семантического поиска и выборочной загрузки только релевантного контента. Она работает полностью локально без API-ключей, совместима с любыми агентами, поддерживающими MCP, и может быть настроена с помощью npx skill-depot init.
Ветка YantrikClaw добавляет когнитивную память, режим компаньона и инструменты с учётом уровней в ZeroClaw.
YantrikClaw — это форк ZeroClaw, который добавляет три основные функции: когнитивную память с YantrikDB для постоянного семантического запоминания, режим компаньона с отслеживанием связи и проактивным поведением, а также выбор инструментов с учётом уровня, адаптирующийся к размеру модели — от Raspberry Pi до крупных кластеров.
SourceBridge: Инструмент с открытым исходным кодом для анализа кодовой базы с использованием локальных LLM
SourceBridge — это инструмент с открытым исходным кодом, который индексирует Git-репозитории в графы символов и использует локальные LLM для создания сводок кодовой базы, обзоров архитектуры и учебных материалов. Он поддерживает несколько локальных бэкендов, включая Ollama, llama.cpp, vLLM, LM Studio и SGLang через API, совместимые с OpenAI.
Инструмент чтения Claude Code незаметно уменьшает изображения, вызывая галлюцинации
Инструмент `read` в Claude Code незаметно уменьшает разрешение изображений перед тем, как модель их увидит, что приводит к ухудшению качества вывода и неузнаваемым галлюцинациям при извлечении текста из скриншотов.