Graphes de compétences : construire des systèmes de connaissances approfondis pour les agents IA

Les gens sous-estiment le pouvoir de la connaissance structurée. Elle permet des types d'applications entièrement nouveaux.

Actuellement, les gens écrivent des compétences qui capturent un aspect de quelque chose. Une compétence pour résumer, une compétence pour la revue de code, etc. (Souvent) un fichier avec une capacité.

C'est bien pour des tâches simples, mais la profondeur réelle nécessite autre chose.

Imaginez une compétence de thérapie qui fournit des informations pertinentes sur les schémas cognitivo-comportementaux, la théorie de l'attachement, les techniques d'écoute active, les cadres de régulation émotionnelle, etc.

Un seul fichier de compétence ne peut pas contenir tout cela.

Graphes de compétences

Un graphe de compétences est un réseau de fichiers de compétences connectés par des wikilinks.

Au lieu d'un gros fichier, vous avez de nombreuses petites pièces composables qui se référencent mutuellement. Chaque fichier est une pensée, une technique ou une compétence complète, et [[les wikilinks entre eux créent un graphe navigable]].

Un graphe de compétences applique le même modèle de découverte de compétences de manière récursive à l'intérieur du graphe lui-même.

Chaque nœud a une description YAML que l'agent peut parcourir sans lire tout le fichier.

Chaque wikilink porte du sens car il est tissé dans la prose, de sorte que l'agent suit les chemins pertinents et ignore ce qui ne l'est pas.

Divulgation progressive :

index → descriptions → liens → sections → contenu complet

La plupart des décisions sont prises avant de lire un seul fichier complet.

Les primitives

Vous avez déjà tout ce dont vous avez besoin.

• wikilinks qui se lisent comme de la prose dans les phrases, portant ainsi du sens et pas seulement des références
• frontmatter YAML avec des descriptions pour que l'agent puisse parcourir sans lire les fichiers complets
• MOCs (cartes de contenu) qui organisent des clusters de compétences connexes en sous-thèmes navigables

Les compétences sont liées à d'autres compétences, qui sont liées à d'autres compétences, et le graphe va aussi profondément que le domaine l'exige.

Plugin arscontexta

arscontexta est un graphe de compétences qui apprend à votre agent comment construire des graphes de compétences.

(Bon, en réalité, il s'agit de construire des bases de connaissances, mais c'est la même chose...)

Environ 250 fichiers Markdown connectés qui apprennent à un agent comment construire une vaste base de connaissances, alias un graphe de compétences, pour vous.

Un seul fichier de compétence ne pourrait pas faire cela.

Mais les choses changent si vous construisez un graphe de revendications de recherche interconnectées (/compétences) sur la science cognitive, le zettelkasten, la théorie des graphes, l'architecture d'agents, où chaque pièce est liée aux autres, chacune est composable, et l'ensemble est navigable.

Ce que cela permet

Pensez-y :

• un graphe de compétences de trading : gestion des risques, psychologie des marchés, dimensionnement des positions, analyse technique, chaque pièce liée à des concepts connexes pour que le contexte circule entre eux.
• un graphe de compétences juridiques : modèles de contrats, exigences de conformité, spécificités juridictionnelles, chaînes de précédents, le tout navigable à partir d'un point d'entrée.
• un graphe de compétences d'entreprise : structure organisationnelle, connaissance des produits, processus, contexte d'intégration, culture, paysage concurrentiel.

Aucun de ces éléments ne tient dans un seul fichier, mais tous fonctionnent comme des graphes.

Comment en construire un

La méthode simple : installez le plugin arscontexta pour Claude Code, choisissez le préréglage de recherche et pointez-le vers n'importe quel sujet.

Il configure la structure de dossiers Markdown pour vous, puis vous la remplissez avec /learn et /reduce.

La méthode manuelle est plus simple que vous ne le pensez.

Un graphe de compétences n'a pas besoin de se trouver dans votre dossier .claude/skills/. La clé est un fichier d'index qui indique à l'agent ce qui existe et comment le parcourir.

Voici à quoi ressemble un index pour un graphe de compétences de travail de connaissance :

1# Travail de connaissance
2
3Les agents ont aussi besoin d'outils pour la pensée. Tout comme le Zettelkasten, les notes persistantes et les palais de mémoire ont donné aux humains des structures externes pour penser, les systèmes de connaissances opérés par les agents donnent aux agents des structures externes pour penser.
4
5## Synthèse
6
7Arguments développés sur la façon dont les pièces s'assemblent :
8
9- [[le système est l'argument]] — philosophie avec preuve de travail ; chaque note, lien et MOC démontre la méthodologie qu'il décrit
10- [[une architecture cohérente émerge des wikilinks, de l'activation par propagation et de la topologie small-world]] — le triangle fondamental qui répond à quoi ressemble la structure, pourquoi elle fonctionne, comment les agents la naviguent et quand réévaluer
11...
12
13## MOCs thématiques
14
15Le domaine se divise en sept domaines interconnectés :
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17- [[structure-du-graphe]] — comment les wikilinks, la topologie et les modèles de liaison créent des graphes de connaissances navigables
18- [[cognition-des-agents]] — comment les agents pensent à travers des structures externes : parcours, sessions, limites d'attention
19  - [[cognition-des-agents-crochets]] — application des crochets, composition et science cognitive de la qualité automatisée
20  - [[cognition-des-agents-plateformes]] — niveaux de capacités de plateforme, couches d'abstraction, architecture de fichiers de contexte
21- [[découverte-récupération]] — comment les descriptions, la divulgation progressive et la recherche permettent de trouver et charger du contenu
22- [[traitement-flux-de-travail]] — comment le débit, les sessions et les transferts déplacent le travail dans le système
23...
24
25## Revendications inter-domaines
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27- [[l'engagement forcé produit des connexions faibles]] — l'analogue social de l'accumulation sur la productivité : forcer l'engagement pour l'activité produit des connexions superficielles, tout comme l'accumulation sans synthèse produit des graphes de connaissances superficiels.
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29## Explorations nécessaires
30
31- Manquant : comparaison entre les modèles de parcours humains et ceux des agents. Les agents ont-ils besoin d'architectures différentes ?
32- Limites de passage à l'échelle : à quelle taille de système la curation humaine échoue-t-elle ?

L'index n'est pas une table de correspondance, c'est un point d'entrée qui dirige l'attention. L'agent le lit, comprend le paysage et suit les liens pertinents pour la conversation en cours.

Chaque fichier lié est une revendication méthodologique autonome (= compétence). Voici à quoi ressemble un nœud :

Voyez comment les wikilinks dans la prose indiquent à l'agent quand et pourquoi les suivre.

Les cartes de contenu (MOCs) organisent les sous-thèmes lorsque le graphe devient plus grand.

L'évolution

Les compétences sont de l'ingénierie de contexte, essentiellement des connaissances organisées injectées là où cela compte.

Les graphes de compétences sont la prochaine étape.

Au lieu d'une seule injection, l'agent navigue dans une structure de connaissances, extrayant exactement ce dont la situation actuelle a besoin.

C'est la différence entre un agent qui suit des instructions et un agent qui comprend un domaine.

arscontexta est un plugin pour Claude Code qui fait cela pour construire des systèmes de connaissances. 249 fichiers de connaissances structurées que l'agent parcourt pour dériver un système de connaissances local qui correspond vraiment à votre flux de travail.

Allez l'utiliser et construisez des graphes de compétences pour tout le reste.

Heinrich