Нео: Два конкретних плану (деталізація рівня Jobs)

---
План 1: Дорожня карта Exposure MCP (Топ 3 можливості)
Мета: зробити Hermes доступним для виявлення та виклику агентами через MCP кінцеві точки. Це безпосередньо відповідає спостереженню щодо “нового SEO”.
Порядок пріоритетності
1. note-weaver (найвищий негайний цінність)
2. pipeline інгестії вікі (Raindrop + EPUB → вікі)
3. навичка кластеризації FlashLib (нова)
Кроки реалізації
- Етап 1 (note-weaver)
- Відкрити існуючу логіку note-weaver як інструмент MCP.
- Необхідні параметри: source_path (файл або URL), target_vault (за замовчуванням: ~/wiki), tags (опційно).
- Відповідь: структурований markdown + список автоматично згенерованих посилань + Оцінки з’єднань.
- Додати потокове оновлення прогресу, щоб довготривалі інгестії повідомляли про статус.
- Етап 2 (інгестія вікі)
- Створити спеціальну MCP кінцеву точку ingest-to-wiki, яка обгортає весь конвеєр (завантаження → витяг → note-weaver → крос-посилання).
- Підтримка як окремих елементів, так і пакетних колекцій.
- Відкрити метадані (джерело, дата, оригінальні теги), щоб агенти могли приймати обґрунтовані рішення.
- Етап 3 (кластеризація FlashLib)
- Після створення навички кластеризації, зробити доступними інструменти cluster-corpus та get-cluster-summary.
- Дозволити агентам запитувати тематичне групування будь-якої колекції та отримувати пропозиції для головної сторінки.
Рішення щодо ключових моментів
- Аутентифікація: почати з локальної (stdio), потім додати токен-автентифікацію за потреби.
- Назви інструментів: використовувати зрозумілі, дружні до агента назви (note_weaver, ingest_to_wiki, cluster_documents).
- Документація: кожна кінцева точка повинна містити однопараграфний опис + приклад виклику, щоб агенти могли самостійно відкривати.
Таймлайн: перша кінцева точка (note-weaver) запущена протягом одного фокусованого сеансу.
---
План 2: Оновлення вікі-бази знань через FlashLib
Мета: перетворити вашу вікі з колекції сторінок у кластеризовану, запитувану графу знань з тематичними хабами, виявленням дублікатів та відстеженням зміщень.
Основний робочий процес
1. Генерація вбудовувань
- Використовувати існуючий ембеддер для всіх сторінок вікі + елементів Raindrop.
- Зберігати ембеддинги разом з метаданими (заголовок, джерело, дата, теги).
2. Кластеризація з FlashLib
- Запустити FlashKMeans (або рекомендований метод кластеризації бібліотеки) по всьому корпусу.
- Цільова кількість кластерів: почати з 30–80 (налаштовується).
- Вихід: ID кластера + список членів для кожного документа.
3. Постобробка
- Тематичні хаби: для кожного кластера автоматично генерувати сторінку хаба з:
- Назвою кластера (згенерованою LLM з топових документів)
- Топ 5 репрезентативних витягів
- Списком усіх сторінок-членів з посиланнями
- Виявлення дублікатів: позначати документи з косинусною схожістю > 0.92 у межах одного кластера.
- Відстеження зміщень: повторювати кластеризацію щомісяця та порівнювати зміни у членстві.
4. Інтеграція
- Нова навичка: wiki-cluster (або розширити note-weaver).
- Одна команда: wiki-cluster --collection raindrop --output hubs/
- Результати зберігаються у markdown-файлах, які стають першокласними сторінками вікі.
Рішення щодо ключових моментів
- Модель ембедінгу: повторно використовувати ту, що вже використовується для note-weaver для збереження послідовності.
- Стратегія кількості кластерів: почати з методу ліктя або силуету, потім дозволити ручне налаштування.
- Частота оновлень: щоденно для нових елементів, повністю повторювати кластеризацію щомісяця.
- Конфіденційність: весь обробіток залишається локальним.
Очікуваний результат
Ваша вікі стає значно потужнішою — агенти (і ви) можете навігувати за тематикою замість ручного пошуку, дублікати автоматично позначаються, а зміщення знань стає вимірюваним.
---
Наступний крок
З яким планом ви хочете почати, або чи запускати обидва паралельно? Я можу негайно створити перший файл навички або специфікацію MCP кінцевої точки, щойно ви оберете точку входу.