ネオ：具体的な2つの計画（ジョブレベルの詳細）

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計画1：MCPエクスポージャー・ロードマップ（トップ3の能力）
目標：エージェントがMCPエンドポイントを通じてHermesを発見し呼び出せるようにする。これは「新しいSEO」の観察に直接対応します。
優先順位
1. note-weaver（最も即時価値が高い）
2. wikiインジェストパイプライン（Raindrop + EPUB → wiki）
3. FlashLibクラスタリングスキル（新規）
実装ステップ
- フェーズ1（note-weaver）
- 既存のnote-weaverロジックをMCPツールとして公開。
- 必須パラメータ：source_path（ファイルまたはURL）、target_vault（デフォルト：~/wiki）、tags（任意）。
- 返却：構造化されたマークダウン + 自動生成リンクのリスト + コネクションスコア。
- 長時間かかるインジェストの進行状況を報告するためにストリーミングを追加。
- フェーズ2（wikiインジェスト）
- ingest-to-wikiという専用のMCPエンドポイントを作成し、フルパイプライン（取得 →抽出 → note-weaver →クロスリンク）をラップ。
- 単一アイテムとバッチコレクションの両方をサポート。
- メタデータ（ソース、日付、元のタグ）を公開し、エージェントが情報に基づいた判断をできるようにする。
- フェーズ3（FlashLibクラスタリング）
- クラスタリングスキルが存在する場合、cluster-corpusとget-cluster-summaryをMCPツールとして公開。
- エージェントが任意のコレクションのテーマ別グループ化をリクエストし、ハブページの提案を受け取れるようにする。
意思決定ポイント
- 認証：最初はローカルのみ（stdio）から始め、必要に応じてトークンベースを追加。
- ツール名：明確でエージェントに優しい名前を使用（note_weaver、ingest_to_wiki、cluster_documents）。
- ドキュメント：各エンドポイントには一段落の説明と例の呼び出しを含め、エージェントが自己発見できるようにする。
タイムライン目標：最初のエンドポイント（note-weaver）を1回の集中セッション内で稼働させる。
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計画2：FlashLibを用いたWikiナレッジベースのアップグレード
目標：あなたのwikiをページのコレクションからテーマ別ハブ、重複検出、ドリフト追跡が可能なクラスター化されたクエリ可能な知識グラフに変える。
コアワークフロー
1. 埋め込み生成
- 既存の埋め込みツールをすべてのwikiページとRaindropアイテムに適用。
- メタデータ（タイトル、ソース、日付、タグ）とともに埋め込みを保存。
2. FlashLibによるクラスタリング
- FlashKMeans（または推奨されるクラスタリング手法）を全コーパスに対して実行。
- 目標クラスタ数：30〜80（調整可能）。
- 出力：各ドキュメントのクラスタIDとメンバーリスト。
3. ポストプロセッシング
- テーマ別ハブ：各クラスタに対して自動生成されたハブページを作成：
- クラスタ名（トップドキュメントからLLM生成）
- 上位5つの代表的抜粋
- メンバーページのリンク一覧
- 重複検出：コサイン類似度 > 0.92のドキュメントをフラグ付け。
- ドリフト追跡：毎月クラスタリングを再実行し、クラスタメンバーの変化を比較。
4. 統合
- 新スキル：wiki-cluster（またはnote-weaverの拡張）
- コマンド一つ：wiki-cluster --collection raindrop --output hubs/
- 結果はマークダウンファイルとして出力され、第一級のwikiページとなる。
意思決定ポイント
- 埋め込みモデル：note-weaverで既に使用しているものを再利用し、一貫性を保つ。
- クラスタ数戦略：エルボー法やシルエットスコアから開始し、手動で調整可能に。
- 更新頻度：新アイテムは毎晩、完全な再クラスタリングは月次。
- プライバシー：すべての処理はローカルで行う。
期待される成果
あなたのwikiはより強力になり、エージェント（あなたも含む）はテーマ別にナビゲートできるようになり、重複は自動フラグ付けされ、知識のドリフトも測定可能になる。
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次のステップ
どちらの計画から始めたいですか、それとも両方を並行して進めますか？エントリーポイントを選択次第、すぐに最初のスキルファイルまたはMCPエンドポイント仕様を作成できます。