<стр>Узнайте, как я построил свой мозг OKF, и о преобразующем влиянии формата открытых знаний на агентную сеть.
<п>Моя последняя статья о формате открытых знаний Google (OKF) была одной из самых популярных, которые я когда-либо публиковал. С тех пор я с головой погрузился в работу над собственной структурой OKF. По сути, я построил свой собственный личный мозг, и сегодня я хочу показать вам, как он работает и почему этот стандарт так невероятно важен для перехода к агентной сети.
Прелесть OKF в том, что он имеет очень простую стандартизированную структуру. Хотя многие отмечают, что в файлах уценки нет ничего нового, Google создал стандарт. Это означает, что если я передам агенту свои файлы OKF, он точно знает, как их прочитать, без необходимости использования специального программного обеспечения. Это универсальный язык для агентов ИИ.
Посмотрите видео, где я показываю свой мозг OKF:
Понимание файлов Frontmatter, индекса и уценки YAML
<п>Каждый файл OKF начинается с так называемого заголовка YAML. Это небольшой блок метаданных в верхней части вашего файла уценки, который точно сообщает агенту, что именно он ищет. В моем личном мозгу я использую определенные типы для всего. У меня есть концепции, сущности, сценарии, ссылки и системы.
Вот как выглядит структура папок для моего мозга OKF:
Изображение предоставлено Мари Хейнс <п>Когда агент просматривает мой OKF, он сначала просматривает индексный файл. Этот файл index.md по сути представляет собой индекс различных областей моего мозга, к которым агент может получить доступ. Таким образом, вместо того, чтобы моему агенту приходилось проводить RAG по всему в моей базе знаний, он может сосредоточиться конкретно на тех областях, которые имеют отношение к делу.
Image Кредит: Мари Хейнс
Система, которую я построил, также работает для объединения связанных концепций. Когда он принимает новый фрагмент контента, будь то сообщение в блоге, которое я написал, объявление Google или часть исследования, он находит, какие еще концепции, которые мы создали, должны быть связаны между собой. В результате получается действительно классный график всех знаний, которые есть у нас в мозгу. Идея об агентах, извлекающих понятия и устанавливающих связи, взята из идеи LLM Wiki Андрея Карпати.
<ч2>Визуализация диаграммы знаний <п>Если вы правильно используете OKF, вы можете визуализировать свой мозг в виде связного графа. Каждая точка в моей системе — это файл уценки. Вы можете увидеть, как мои концепции обзоров ИИ связаны с моими ссылками из документации Google и моими внутренними сборниками правил. Это живая, дышащая карта всего, что я знаю о SEO и искусственном интеллекте.
<п>Я также автоматизирую процесс приема информации. У меня есть система, которая ежедневно проверяет документацию Google. Если они что-то обновляют, например документацию по AI Answers или функциям Search Console, мой мозг уведомляет меня и автоматически обновляет соответствующие справочные файлы. Мне больше не нужно полагаться на свое биологическое оборудование, чтобы запомнить каждое небольшое изменение. Мой мозг OKF имеет доступ к гораздо большему количеству информации, чем я мог бы удержать в голове одновременно.
Изображение предоставлено: Мари Хейнс
Тогда я могу запросить свой мозг, и он напишет для меня что-то, синтезированное из моих заметок и другой информации, которую я решил сохранить в своем мозгу. Если мне что-то кажется неправильным, я могу просто попросить агента в моем мозгу исправить это. Кроме того, мой агент всегда ищет способы улучшить и объединить информацию, которая находится в мозгу.
Изображение предоставлено: Мари Хейнс
Изображение предоставлено: Мари Хейнс <ч2>Создание учебных пособий, чтобы сэкономить рабочие дни <стр>Одна из самых интересных вещей, которые я встроил в свой мозг OKF, — это набор учебных пособий. Например, у меня есть инструкция по составлению предложений для клиентов. Обычно это утомительный процесс, требующий большого количества ручной работы. Теперь мой агент (Антигравитация) следует шагам, изложенным в моем сборнике предложений, чтобы составить все, используя мой особый голос и логику. <п>Я также создал сборник сценариев для анализа влияния сайта после обновления Google. Я создал процедурную контрольную точку, которой мой агент должен следовать при анализе этих изменений. То, на анализ чего раньше у меня уходило два дня, теперь занимает считанные часы, и полученный отчет меня невероятно радует. В этом заключается сила документирования вашей мудрости таким образом, чтобы агенты могли ее реализовать.
Я очень советую вам начать с этим экспериментировать. Чтобы начать, вам не обязательно быть программистом. Вы можете попросить агента помочь вам создать первый пакет OKF на основе документации, предоставленной Google. Это делает меня более продуктивным, и я думаю, что это ключ к тому, чтобы оставаться актуальным, поскольку Поиск продолжает развиваться.
Чтобы создать что-то подобное, дайте эти ссылки своему агенту (Claude Code/Cowork, ChatGPT Codex или мой любимый Google&squo;s Antigravity) и попробуйте следующую подсказку:
“Я хочу построить систему OKF, похожую на систему Мари. Прочтите эти ссылки, а затем дайте мне несколько идей о том, как это будет выглядеть. Затем задавайте мне вопросы по одному, чтобы вместе мы могли решить, что мы хотим построить: https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/how-the-open-knowledge-format-can-improve-data-sharing/ https://github.com/GoogleCloudPlatform/knowledge-catalog/blob/main/okf/SPEC.md https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f https://www.mariehaynes.com/okf/https://youtu.be/esYAIA6lU-s”
Прочитайте информационный бюллетень Мари «Новости AI, которые вы можете использовать». Подпишитесь сейчас.
