Jun 18, 2026, 12:01 PM

2026-06-18 10:01:11 +00:00
parent 8190368188
commit 33fa2cf18a
27 changed files with 214 additions and 196 deletions
@@ -16,7 +16,7 @@ Wzdrzec architektoniczny polegający na umieszczeniu w katalogu głównym projek
 ## How It Works
 Sesje z terminalowymi agentami AI (np. [[entities/claude-code]]) są bezstanowe. Każda nowa sesja zaczyna się od zera. Umieszczenie kontraktu w pliku o stałej lokalizacji sprawia, że agent odczytuje go automatycznie przy uruchomieniu i odzyskuje pełny kontekst operacyjny. Kontrakt zazwyczaj zawiera:
 - **Strukturę katalogów**: Co znajduje się w poszczególnych folderach.
- **Konwencje techniczne**: Standardy linkowania (np. WikiLinks), formatowanie YAML, styl nazewnictwa.
+- **Konwencje techniczne**: Standardy linkowania (np. Knowledge BaseLinks), formatowanie YAML, styl nazewnictwa.
 - **Instrukcje bezpieczeństwa (Negative Instructions)**: Czego agentowi *bezwzględnie nie wolno robić* (np. modyfikować folderu z szablonami, usuwać plików bez potwierdzenia).
 - **Aktywny kontekst**: Nad czym aktualnie pracuje użytkownik i co powinno być priorytetem bieżącej sesji.

@@ -26,3 +26,4 @@ Kontrakt agenta przekształca generyczny model językowy w zdyscypliniowanego pr
 ## Sources
 - [[summaries/building-personal-ai-assistant-sqlite-gtd]]
 - [[summaries/obsidian-vault-as-knowledge-graph]]
+
@@ -16,7 +16,7 @@ Specyficzne, niestandardowe rozszerzenia i dialekty formatów tekstowych (takie

 ## The Problem
 Standardowe modele LLM są trenowane na czystym języku Markdown (CommonMark / GFM). Jednak zaawansowane aplikacje, takie jak Obsidian, używają własnych, unikalnych dialektów:
- Linki wewnętrzne w postaci podwójnych nawiasów kwadratowych: WikiLinks.
+- Linki wewnętrzne w postaci podwójnych nawiasów kwadratowych: Knowledge BaseLinks.
 - Bloki wyróżnień (Callouts): `> [!info]`.
 - Systemy wizualnych map myśli: pliki Canvas (`.canvas` na bazie struktur JSON).
 Bez jawnego przeszkolenia, agent AI piszący notatki cicho uszkadza składnię (np. generuje puste linki, psuje schematy YAML czy zrywa hierarchie), co wymaga manualnych poprawek ze strony człowieka.
@@ -27,3 +27,4 @@ Tworzenie i wgrywanie dedykowanych zestawów reguł i wzorców (np. oficjalnej b
 ## Sources
 - [[summaries/what-happens-giving-keys-to-llm-obsidian]]
 - [[summaries/obsidian-vault-as-knowledge-graph]]
+
@@ -20,7 +20,7 @@ Zamiast pozostawiać wartościową wiedzę w ulotnej historii czatu przeglądark
 - **Działający kod** (gotowe skrypty, zapytania SQL, jednolinijkowce).
 - Dalsze kroki oraz powiązane linki źródłowe.

-Notatka ta jest następnie integrowana z bazą wiedzy za pomocą linków zwrotnych (`[[WikiLinks]]`), łącząc dzisiejsze odkrycia z wcześniejszymi ustaleniami.
+Notatka ta jest następnie integrowana z bazą wiedzy za pomocą linków zwrotnych (`[[Knowledge BaseLinks]]`), łącząc dzisiejsze odkrycia z wcześniejszymi ustaleniami.

 ## Why It Matters
 1. **Przetrwanie wiedzy**: Kluczowe wnioski z debugowania i kompromisy projektowe nie znikają po zamknięciu karty.
@@ -29,3 +29,4 @@ Notatka ta jest następnie integrowana z bazą wiedzy za pomocą linków zwrotny

 ## Sources
 - [[summaries/archive-obsidian-skill]]
+
@@ -15,7 +15,7 @@ Autonomiczny, periodyczny (zazwyczaj nocny) potok optymalizacji i konserwacji ba

 ## How It Works
 Podczas okresu niskiej aktywności użytkownika (np. o godzinie 2:00 w nocy), agent AI autonomicznie skanuje całe repozytorium pamięci i wykonuje następujące operacje:
-1. **Naprawa odnośników**: Wykrywa i naprawia uszkodzone, puste lub nieaktualne linki zwrotne (`[[WikiLinks]]`).
+1. **Naprawa odnośników**: Wykrywa i naprawia uszkodzone, puste lub nieaktualne linki zwrotne (`[[Knowledge BaseLinks]]`).
 2. **Konsolidacja faktów**: Łączy nakładające się informacje o tych samych podmiotach, aktualizuje relacje i eliminuje redundancję.
 3. **Analiza relacji encji**: Ponownie analizuje nowe notatki pod kątem powiązań między ludźmi, organizacjami czy pojęciami (np. dodaje brakujące `works_at` czy `partner_of`).
 4. **Przebudowa osadzeń (Re-embedding)**: Generuje zaktualizowane wektory semantyczne dla dokumentów, które zostały zmodyfikowane w ciągu dnia, zapewniając ich wysoką wykrywalność w wyszukiwaniu hybrydowym.
@@ -25,3 +25,4 @@ Ludzie mają tendencję do porzucania baz wiedzy (PKM), ponieważ koszt ich ręc

 ## Sources
 - [[summaries/gbrain-long-term-memory]]
+
@@ -16,7 +16,7 @@ System precyzyjnego znakowania i rozróżniania statusu poznawczego (epistemiczn
 ## How It Works
 W badaniach akademickich i merytorycznych kluczowe jest oddzielenie faktów pochodzących ze źródeł od interpretacji modelu AI oraz suwerennego stanowiska badawczego samego naukowca. System markerów epistemicznych wprowadza cztery rejestry zapisu:
 - **(brak znacznika)** — Twierdzenie bezpośrednio przypisane i ugruntowane w nazwanym źródle pierwotnym (np. cytat lub parafraza konkretnego autora).
- **[W]** — *Synthesis / Wiki synthesis*: Integracja redakcyjna dokonana przez model językowy na podstawie analizy wielu dokumentów (synteza bazy wiedzy).
+- **[W]** — *Synthesis / Knowledge Base synthesis*: Integracja redakcyjna dokonana przez model językowy na podstawie analizy wielu dokumentów (synteza bazy wiedzy).
 - **[P]** — *Personal stance / Position*: Własne, suwerenne stanowisko badawcze człowieka. To, co człowiek argumentuje i wnioskuje, a nie to, co mówi źródło.
 - **[?]** — *Uncertain / Speculative*: Informacja niepewna, trudna do jednoznacznego zweryfikowania (błędna data, brak źródła, potencjalna halucynacja).

@@ -25,3 +25,4 @@ Zapobiega zacieraniu granic odpowiedzialności intelektualnej i pozwala na zacho

 ## Sources
 - [[summaries/building-llm-research-knowledge-philosophy]]
+
@@ -17,7 +17,7 @@ Podejście do organizacji osobistego skarbca notatek Markdown, w którym płaski
 Tradycyjny skarbiec to zbiór nieustrukturyzowanych, opisowych notatek. Przekształcenie go w bazę danych opiera się na trzech elementach:
 1. **Ścisły Schemat (YAML Frontmatter)**: Każda notatka posiada ujednolicony nagłówek metadanych określający jej typ (summary, concept, entity), tagi, datę utworzenia oraz powiązane źródła. Działa to jak definicja kolumn w tabeli SQL.
 2. **Kompilator Skarbca ([[entities/dataview]])**: Narzędzie indeksujące metadane i udostępniające ustrukturyzowane tabele i zmienne, ułatwiające odpytywanie bazy.
-3. **Graf Połączeń (Edges & Nodes)**: Linki wewnętrzne (WikiLinks) tworzą krawędzie grafu relacyjnego, umożliwiając wykonywanie algorytmów grafowych (np. ranking centralności, detekcja klastrów i mostów).
+3. **Graf Połączeń (Edges & Nodes)**: Linki wewnętrzne (Knowledge BaseLinks) tworzą krawędzie grafu relacyjnego, umożliwiając wykonywanie algorytmów grafowych (np. ranking centralności, detekcja klastrów i mostów).

 ## Why It Matters
 Agenty AI (np. [[entities/claude-code]]) działają drastycznie skuteczniej i zużywają mniej tokenów, gdy poruszają się po ustrukturyzowanej bazie danych z wyraźnymi schematami i powiązaniami, niż gdy próbują odczytywać i interpretować całkowicie chaotyczny, nieustrukturyzowany szum tekstowy.
@@ -25,3 +25,4 @@ Agenty AI (np. [[entities/claude-code]]) działają drastycznie skuteczniej i zu
 ## Sources
 - [[summaries/15-obsidian-workflows-and-plugins]]
 - [[summaries/obsidian-vault-as-knowledge-graph]]
+