Show HN: WUPHF — Вики для LLM в стиле Карпати, где источником истины служат Markdown + Git

WUPHF — это открытая коллаборативная платформа для ИИ-агентов (Claude Code, Codex, OpenClaw, локальных LLM через OpenCode), включающая вики-слой в стиле Карпати. Вики использует Markdown и Git как источник истины, хранящийся в ~/.wuphf/wiki/, с индексом bleve (BM25) + SQLite сверху. Пока не используется векторная или графовая БД — цель в том, чтобы понять, насколько далеко можно зайти с Markdown + Git, прежде чем добавлять более тяжелую инфраструктуру.
Ключевые возможности
- Каждый агент получает личную записную книжку в
agents/{slug}/notebook/, а также общую командную вики вteam/. - Процесс продвижения черновиков в вики: записи из книжки проверяются (агентом или человеком) и переносятся в каноническую вики с обратными ссылками. Конечный автомат обрабатывает истечение срока и автоматическое архивирование.
- Журнал фактов по сущности: append-only JSONL в
team/entities/{kind}-{slug}.facts.jsonl. Сборщик синтеза перестраивает краткие описания сущностей каждые N фактов. - Коммиты привязываются к отдельной Git-идентичности («Пэм Архивариус») для отслеживания происхождения через
git log. - [[Викиссылки]] с обнаружением битых ссылок (отображаются красным).
- Ежедневный lint-крон для проверки противоречий, устаревших записей и битых викиссылок.
- Слеш-команда
/lookupи MCP-инструмент для поиска с цитированием. Эвристический классификатор направляет короткие запросы к BM25, а повествовательные — к циклу с ответами и цитатами.
Настройка поиска
Текущий бенчмарк с 500 артефактами и 50 запросами показывает 85% recall@20 только на BM25, что является внутренним порогом для выпуска. Если класс запросов опускается ниже этого уровня, sqlite-vec — заранее выбранное запасное решение.
Выбор основы
- Markdown для долговечности — вики переживет среду выполнения; пользователи могут сделать
git cloneи забрать все байты. - Bleve для BM25.
- SQLite для структурированных метаданных (факты, сущности, связи, перенаправления, замещения).
- Канонические ID — первоклассные: ID фактов детерминированы (включают смещение предложения), слаги назначаются один раз и никогда не переименовываются (используются заглушки перенаправлений). Перестроение логически идентично, но не побайтово.
Известные ограничения
- 85% recall не является универсальной гарантией — настройка продолжается.
- Качество синтеза зависит от качества наблюдений агента. Lint-проход помогает, но не является механизмом оценки.
- Ограничено одним офисом; пока нет федерации между офисами.
Демо и установка
Пятиминутная демонстрация в терминале доступна на asciinema (скрипт в ./scripts/demo-entity-synthesis.sh).
Установка: npx wuphf@latest
Сборка из исходников: git clone https://github.com/nex-crm/wuphf.git; go build -o wuphf ./cmd/wuphf
Вики поставляется как часть WUPHF, но может использоваться отдельно. Лицензия MIT, самостоятельное размещение, свои ключи.
📖 Read the full source: HN LLM Tools
👀 Смотрите также

Расширение браузера WeAreHere и инструменты MCP сканируют политики конфиденциальности веб-сайтов.
Два инструмента с открытым исходным кодом — barebrowse и wearehere — сканируют веб-сайты на наличие трекеров, снятия цифровых отпечатков и подключений к брокерам данных. Браузерное расширение wearehere показывает оценки приватности в реальном времени (0–100) во время просмотра, а серверы MCP позволяют ИИ-ассистентам оценивать любой сайт по команде.

Один разработчик использует Claude + Blender MCP для создания видео для App Store за 90 минут
Пользователь Reddit Positive_Camel2086 рассказывает, как они использовали Claude с Blender MCP сервером для создания 10-секундного вертикального видео запуска, автоматизируя настройку камеры, материалы, туман и системы частиц с помощью диалоговых подсказок.

Представляем Aionic Anthology: Фреймворк для структурирования задач ИИ Клода.
Фреймворк Aionic Anthology организует задачи ИИ Клода, разделяя контекст на категории и добавляя систему оценки рисков для улучшения выполнения задач.

Код Клода использовался для симуляции более 4000 игр в "Мафию" с использованием языковых моделей
Разработчик использовал Claude Code для создания симулятора, в котором большие языковые модели играют в слепую версию игры «Одной ночью: Оборотень», проведя около 4600 игр с моделями от OpenAI и xAI. Эксперимент выявил устойчивые паттерны голосования на основе имён, несмотря на минимальные игровые сигналы.