Neo: Два конкретных плана (подробности на уровне задач)

---
План 1: Дорожная карта экспозиции MCP (Топ 3 возможности)
Цель: Сделать Hermes обнаруживаемым и вызываемым агентами через MCP конечные точки. Это напрямую решает проблему «нового SEO».
Порядок приоритетов
1. note-weaver (самая высокая немедленная ценность)
2. пайплайн загрузки wiki (Raindrop + EPUB → wiki)
3. Навык кластеризации FlashLib (новый)
Этапы реализации
- Этап 1 (note-weaver)
- Опубликовать существующую логику note-weaver как инструмент MCP.
- Необходимые параметры: source_path (файл или URL), target_vault (по умолчанию: ~/wiki), tags (опционально).
- Возврат: структурированный markdown + список автоматически сгенерированных ссылок + Connection Scores.
- Добавить потоковое отображение прогресса, чтобы длительные загрузки сообщали статус.
- Этап 2 (загрузка wiki)
- Создать отдельную MCP конечную точку ingest-to-wiki, которая оборачивает весь пайплайн (fetch → extract → note-weaver → cross-link).
- Поддержка как одиночных элементов, так и пакетных коллекций.
- Опубликовать метаданные (источник, дата, исходные теги), чтобы агенты могли принимать обоснованные решения.
- Этап 3 (кластеризация FlashLib)
- После появления навыка кластеризации, опубликовать cluster-corpus и get-cluster-summary как инструменты MCP.
- Позволить агентам запрашивать тематическую группировку любой коллекции и получать предложения по хаб-страницам.
Точки принятия решений
- Аутентификация: начать с локальной (stdio), затем добавить токен-авторизацию при необходимости.
- Название инструментов: использовать понятные, дружественные имена (note_weaver, ingest_to_wiki, cluster_documents).
- Документация: каждый эндпоинт должен содержать описание из одного параграфа + пример вызова, чтобы агенты могли самостоятельно обнаружить.
Целевая временная рамка: Первый эндпоинт (note-weaver) запущен в течение одного фокусного сеанса.
---
План 2: Обновление базы знаний wiki через FlashLib
Цель: Превратить ваш wiki из коллекции страниц в кластеризованный, поисковый граф знаний с тематическими хабами, обнаружением дубликатов и отслеживанием дрейфа.
Основной рабочий процесс
1. Генерация встраиваний
- Используйте существующий эмбеддер для всех страниц wiki + элементов Raindrop.
- Храните встраивания вместе с метаданными (заголовок, источник, дата, теги).
2. Кластеризация с помощью FlashLib
- Запустите FlashKMeans (или рекомендуемый метод кластеризации библиотеки) по всему корпусу.
- Целевое число кластеров: начните с 30–80 (настраиваемо).
- Вывод: ID кластера + список участников для каждого документа.
3. Постобработка
- Тематические хабы: для каждого кластера автоматически создавайте страницу хаба с:
- Названием кластера (сгенерированным LLM на основе топовых документов)
- Топ 5 репрезентативных отрывков
- Списком всех страниц-участников с ссылками
- Обнаружение дубликатов: помечайте документы с косинусным сходством > 0.92 внутри одного кластера.
- Отслеживание дрейфа: повторяйте кластеризацию ежемесячно и сравнивайте изменения в составе кластеров со временем.
4. Интеграция
- Новый навык: wiki-cluster (или расширение note-weaver).
- Одна команда: wiki-cluster --collection raindrop --output hubs/
- Результаты сохраняются как markdown-файлы, которые становятся полноценными страницами wiki.
Точки принятия решений
- Модель встраивания: используйте ту же, что и для note-weaver, для сохранения согласованности.
- Стратегия количества кластеров: начните с метода локтя или силуэта, затем допускайте ручное переопределение.
- Частота обновлений: ежедневно для новых элементов, полный повторный кластеринг раз в месяц.
- Конфиденциальность: вся обработка остается локальной.
Ожидаемый результат
Ваш wiki станет заметно мощнее — агенты (и вы) сможете навигировать по теме вместо ручного поиска, дубликаты будут автоматически отмечены, а дрейф знаний станет измеримым.
---
Следующий шаг
Какой план вы хотите начать, или запустим оба параллельно? Я могу сразу подготовить первый файл навыка или спецификацию MCP конечной точки после вашего выбора стартовой точки.