diff --git a/brain/knowledge/concepts/knowledge-scaling.md b/brain/knowledge/concepts/knowledge-scaling.md
new file mode 100644
index 0000000..5c8cc8f
--- /dev/null
+++ b/brain/knowledge/concepts/knowledge-scaling.md
@@ -0,0 +1,26 @@
+---
+title: "Knowledge Scaling (Skalowanie Bazy Wiedzy)"
+type: "concept"
+tags: [system-design, performance, prompt-engineering, pkm]
+created: 2026-06-09
+updated: 2026-06-09
+sources: ["[[summaries/building-llm-research-knowledge-philosophy]]", "[[summaries/obsidian-vault-as-knowledge-graph]]"]
+confidence: high
+---
+
+# Knowledge Scaling (Skalowanie Bazy Wiedzy)
+
+## Definition
+Zbiór metod i wzorców architektonicznych zapobiegających spowolnieniu działania, utracie spójności oraz wykładniczemu wzrostowi kosztów tokenów w miarę rozrastania się osobistej bazy wiedzy (powyżej 150-200 stron).
+
+## Key Solutions
+- **Trójstopniowa Kaskada Nawigacyjna**: Rozwiązanie zastosowane do optymalizacji zapytań:
+  1. *Skupiska pojęciowe (Conceptual clusters)*: Grupowania tematyczne w pliku `index.md`, które zapytanie przeszukuje w pierwszej kolejności.
+  2. *Strony syntez (Synthesis pages)*: Agregujące analizy dla każdego klastra, eliminujące potrzebę odczytywania kilkunastu pojedynczych notatek przy każdym zapytaniu.
+  3. *Powiązania YAML*: Meta-wskaźniki w nagłówku notatki wskazujące od 3 do 5 najbliższych pojęciowo sąsiadów.
+- **Integracja z protokołem MCP**: Użycie serwerów indeksujących (np. [[entities/mcpvault]]) zamiast bezpośredniego przeszukiwania całego drzewa plików Markdown przez LLM. Zapobiega to marnowaniu tokenów na odczytywanie nieistotnych dokumentów.
+- **Podział na etapy (Fazy wdrażania)**: Sukcesywne dodawanie źródeł zamiast próby natychmiastowej migracji całej biblioteki, co zapobiega zanieczyszczeniu bazy (zasada: "Baza wiedzy to nie biblioteka, to starannie wyselekcjonowana synteza").
+
+## Sources
+- [[summaries/building-llm-research-knowledge-philosophy]]
+- [[summaries/obsidian-vault-as-knowledge-graph]]