Obsidian Wiki repo - подходы для Trip2G и Agent Garden

1. Repo как набор skills, а не приложение

Репозиторий почти не пытается быть SaaS или CLI-продуктом. Он упаковывает поведение в SKILL.md файлы, которые агент может читать и исполнять.

Это сильный паттерн для Agent Garden: сначала протокол поведения, потом интерфейс.

Для Trip2G:

• можно иметь trip2g-agent-garden/skills/* как переносимый пакет;
• каждый участник сети получает одинаковый базовый набор operational skills;
• дальше локальные агенты мутируют/улучшают эти skills и предлагают изменения в hub.

2. Multi-agent portability через symlink-install

setup.sh ставит skills сразу в директории разных агентов:

• Claude Code;
• Cursor;
• Windsurf;
• Gemini;
• Codex;
• Hermes;
• OpenClaw;
• OpenCode/Aider/generic .agents;
• Copilot;
• Trae/Kiro.

Это важный продуктовый ход: не заставлять пользователя выбирать один agent runtime. Knowledge base становится центром, а агенты — сменяемыми исполнителями.

Для Trip2G:

• Agent Garden должен быть agent-agnostic;
• Trip2G hub хранит базу и shared protocols;
• локальный пользователь может подключить Hermes, Claude Code, Codex, Cursor или другого агента.

3. AGENTS.md как роутер операций

AGENTS.md не просто говорит “будь полезным”. Он содержит таблицу роутинга: если пользователь говорит “query”, “ingest”, “lint”, “cross-link”, “history ingest” — какой skill запускать.

Это превращает wiki в операционную среду, где есть понятные команды обслуживания.

Для Agent Garden:

• нужен AGENTS.md/agent-garden.md, который маршрутизирует:
  • daily log;
  • neighbor scan;
  • import proposal;
  • replication guide;
  • skill promotion;
  • privacy lint;
  • weekly digest.

4. hot.md как дешёвый warm context

Репа использует hot.md как ~500-word semantic snapshot recent activity. Skills обязаны обновлять его после write operations.

Это сильный ответ на проблему “агент каждый раз заново сканирует всю базу”. Вместо этого:

• hot.md читается первым;
• index.md читается вторым;
• full page read — только при необходимости.

Для Trip2G:

• у каждого агента в сети должен быть hot.md;
• у hub тоже должен быть network-hot.md;
• nightly cron сначала читает hot caches соседей, а не весь vault.

5. Tiered retrieval primitives вместо “прочитай всё”

В llm-wiki есть таблица Retrieval Primitives:

• проверить существование/метаданные через index.md и frontmatter grep;
• preview через summary:;
• конкретный claim через grep section;
• whole-page read — last resort;
• graph relations через wikilink grep.

Это практически “экономика внимания” для агента.

Для Trip2G/MCP:

• API/MCP методы должны явно поддерживать уровни чтения:
  • list_pages;
  • frontmatter_search;
  • summary_search;
  • section_search;
  • read_page;
  • neighbors/backlinks.
• Тогда агент не будет выкачивать базу целиком.

6. summary: frontmatter как индекс для агентов

Каждая страница должна иметь summary: ≤200 chars. Это нужно не для человека, а для cheap retrieval.

Для Agent Garden:

• все shared lessons/skills/proposals должны иметь короткий summary;
• neighbor scan может сначала читать только summaries;
• хаб может строить daily digest из summaries без раскрытия приватного тела заметок.

7. Provenance markers: extracted / inferred / ambiguous

Каждый claim может быть:

• extracted — без маркера, источник прямо это говорит;
• inferred — ^[inferred], агент вывел/обобщил;
• ambiguous — ^[ambiguous], спорно или источники конфликтуют.

Плюс page-level provenance: в frontmatter.

Для Trip2G:

• это нужно для доверия в сетевом обмене;
• соседний агент должен понимать: “это факт из источника” или “это гипотеза другого агента”.

Для Agent Garden:

• импортировать extracted можно смелее;
• inferred — только как proposal;
• ambiguous — как question/open issue.

8. Confidence + lifecycle отдельно от staleness

Репа вводит:

• base_confidence — качество источников и количество независимых source ids;
• lifecycle — draft | reviewed | verified | disputed | archived;
• stale не хранится как состояние, а вычисляется по updated > 90 days.

Очень важная идея: verified не становится unverified автоматически из-за времени, но query должен показывать, что verified page stale.

Для Trip2G:

• shared lessons должны иметь lifecycle;
• человек переводит skill из draft в reviewed/verified;
• agent-only lessons остаются draft;
• disputed/archived нужны для эволюции сети без удаления истории.

9. Visibility tags вместо отдельных vaults

visibility/public, visibility/internal, visibility/pii — системные теги. По умолчанию всё visible; filtered mode включается только если пользователь просит public/user-facing/no internal.

Для Trip2G:

• можно не плодить отдельные базы “public/private/internal”;
• использовать один vault + visibility filters;
• при federation/export/neighbor scan blocked tags исключаются.

Для Agent Garden:

• “share patterns, not private context” можно реализовать как:
  • public/shared proposals без PII;
  • private raw logs только локально;
  • internal team lessons только в private federation.

10. Manifest как ledger ingest-операций

.manifest.json отслеживает source path, mtime/hash, pages_created/pages_updated, projects, stats.

Это делает ingest idempotent и delta-based.

Для Trip2G:

• нужен network-manifest.json/remote ledger;
• nightly cron должен видеть: что новое у соседей, что уже импортировано, что изменилось;
• не нужно каждый день перечитывать всё.

11. wiki-status insights как анализ формы графа

В wiki-status есть insights mode:

• anchor pages/top hubs;
• bridge pages;
• tag cluster cohesion;
• surprising connections;
• orphan-adjacent pages;
• graph delta since last run;
• suggested questions.

Это почти готовая механика для Agent Garden daily/weekly digest.

Для Trip2G:

• хаб может каждую ночь строить network-insights.md;
• людям показывать не “вот 100 новых заметок”, а:
  • новые хабы;
  • мосты между агентами;
  • рассыпающиеся кластеры;
  • skills, которые часто импортировали;
  • вопросы, которые сеть пока не закрыла.

12. Cross-linker с confidence labels

cross-linker предлагает и добавляет links, но различает:

• EXTRACTED — exact mention, apply inline;
• INFERRED — reasonable semantic connection;
• AMBIGUOUS — weak, skip unless requested.

Это переносится на federation:

• EXTRACTED neighbor lessons можно показывать как “почти точно релевантно”;
• INFERRED — “возможно стоит импортировать”;
• AMBIGUOUS — не импортировать, только в backlog.

13. Misc promotion candidates через affinity

Интересный паттерн: страницы в misc/ получают affinity к проектам через incoming/outgoing links. Если affinity к одному проекту ≥3 — страница становится promotion candidate.

Для Agent Garden:

• shared lesson сначала может жить в misc/proposals;
• если несколько агентов/проектов на неё ссылаются, она повышается до shared-skills/accepted;
• promotion должен зависеть от usage/links/human approval, а не от красоты текста.

14. Wiki-lint как иммунная система

wiki-lint проверяет:

• orphans;
• broken wikilinks;
• missing frontmatter/summary;
• stale content;
• contradictions;
• provenance drift;
• fragmented tag clusters;
• visibility mistakes;
• lifecycle/confidence errors;
• synthesis gaps.

Для Agent Garden это почти “nightly cleanup”:

• агент сам не только учится, но и чистит свою базу;
• сеть не должна только расти, она должна удалять/архивировать/оспаривать плохие подходы.

15. History ingest для разных агентов

Репа содержит отдельные history ingest skills для Claude/Codex/Hermes/Copilot/OpenClaw и router wiki-history-ingest.

Это очень важно для Agent Garden: пользователь уже учил разных агентов в разных местах, и эти истории можно mining-ить в базу.

Trip2G wedge:

“Подключи историю своего Claude/Codex/Hermes — мы вытащим durable lessons, не сырые чаты.”

16. Declarative capture вместо transcript dump

wiki-capture явно говорит: не сохранять чат как чат, а переписать substance as declarative knowledge.

Это совпадает с нашим правилом dobireports:

• не raw chat;
• durable notes;
• выводы, решения, mental models, procedures.

Для Agent Garden это обязательный privacy/quality guardrail.

17. Wiki-export в graph formats

wiki-export делает:

• graph.json;
• graph.graphml;
• cypher.txt для Neo4j;
• self-contained graph.html.

Для Trip2G:

• можно экспортировать network graph;
• можно показывать агентам и людям разные views;
• можно строить leaderboard skills/agents/lineages поверх graph metrics.

18. Skill-creator с eval loop

skill-creator — самый Agent Garden-подходящий кусок: skill создаётся, тестируется на prompts, сравнивается with/without skill, оценивается человеком и улучшается.

Для Agent Garden:

• каждый новый shared skill должен проходить mini-eval;
• “выжил” = помог на тестах и был human-approved;
• это не просто prompt marketplace, а breeding/evaluation loop.

Минимальный Agent Garden vault skeleton

agent-garden/
├── AGENTS.md
├── index.md
├── hot.md
├── log.md
├── .manifest.json
├── _meta/
│   ├── taxonomy.md
│   └── dashboards/
├── agents/
│   └── <agent-id>/
│       ├── profile.md
│       ├── hot.md
│       ├── daily/
│       ├── private-lessons/
│       └── replication-guides/
├── shared-skills/
│   ├── proposals/
│   ├── accepted/
│   ├── disputed/
│   └── archived/
├── network/
│   ├── network-hot.md
│   ├── network-manifest.json
│   ├── network-insights.md
│   └── import-log.md
├── privacy/
│   ├── visibility-rules.md
│   └── redaction-log.md
└── lineage/
    ├── branches/
    ├── mutations/
    └── scores/

Nightly cron для агента

1. Read own hot.md, log.md, manifest delta.
2. Read network-hot.md and summaries of new neighbor proposals.
3. Filter out visibility/internal/pii unless allowed.
4. Rank candidate lessons:
   - exact fit to current tasks;
   - human-reviewed/verified lifecycle;
   - high base_confidence;
   - imported by multiple agents;
   - not already present locally.
5. Write import proposals, not direct mutation.
6. Update own hot.md.
7. If useful lessons emerged today, write daily lesson + replication-guide delta.
8. Ask human to approve top 1–3 imports next morning.

Metadata для shared lesson

title: >-
  <Lesson title>
category: shared-skill
tags: [agent-garden, skill, workflow]
visibility: public
sources:
  - agent:<agent-id>/<daily-log-or-replication-guide>
summary: >-
  One sentence saying what this lesson helps an agent do.
provenance:
  extracted: 0.5
  inferred: 0.45
  ambiguous: 0.05
base_confidence: 0.42
lifecycle: draft
lifecycle_changed: YYYY-MM-DD
fitness:
  human_approved: false
  imported_by: []
  successful_uses: 0
  failed_uses: 0
lineage:
  parent_lessons: []
  mutation_reason: ""

1. Сетевой слой

obsidian-wiki локален. Trip2G может дать:

• hosted vault;
• private federation;
• public network;
• MCP access;
• agent-to-agent querying;
• controlled exports;
• webhooks/cron.

2. Двухсторонний hub

В obsidian-wiki агент работает с одним vault. В Agent Garden нужна схема:

agent base ↔ Trip2G hub ↔ neighbor agent bases

Не просто query, а:

• proposals;
• approvals;
• imports;
• lineage;
• fitness scoring;
• rollback/archive.

3. Human-in-the-loop evolution

obsidian-wiki даёт maintenance skills. Agent Garden добавляет эволюцию:

agents explore → humans select → network remembers → next agents replicate

4. Replication guide как обязательный артефакт

В obsidian-wiki есть wiki-capture и history ingest, но нет явного требования: “агент после прогона пишет инструкцию для следующего агента”.

Agent Garden должен сделать это центральным:

context dies; knowledge base remains; replication guide breeds the next agent

5. Privacy-preserving federation

visibility/ теги — хорошая база. Trip2G может добавить:

• public summaries без bodies;
• redacted lesson export;
• per-agent trust groups;
• approval before sharing;
• audit trail of what left the private base.