TPKI — Tri-Pattern Knowledge Index

讓 AI Agent 用最多 3 次讀取定位任何知識節點的純 Markdown 索引架構。 此 repo 同時是 規格文件 與一套可直接使用的 參考 scaffold。

BRAIN.md（Agent 入口查詢表）→ <dir>/INDEX.md（目錄索引）→ 具體檔案

不需向量資料庫、嵌入模型或特殊搜尋引擎——任何能讀 Markdown 的 Agent（Claude Code、Cursor、Copilot…）都能直接使用，並納入 git 管理。

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這個 repo 有什麼

檔案 / 目錄	角色	給誰讀
BRAIN.md	Agent 入口：Intent→Node 查詢表、三層節點地圖、Typed Edge 索引	🤖 Agent
README.md	本檔，repo 導覽說明	🧑 人類
TPKI-README.md	TPKI 架構概念介紹（優缺點、比較、30 秒上手）	🧑 人類
TPKI-SPEC.md	完整規格 v1.0（檔案格式、導入 6 步、維護規則）	🧑 + 🤖
research/papers/INDEX.md	不可變原始論文索引（raw:indexed）	🤖 Agent
research/reports/INDEX.md	LLM 彙整報告索引（wiki:generated）	🤖 Agent
playbooks/INDEX.md	操作 SOP / 流程索引（schema:runbook）	🤖 Agent

TPKI-Tri-Pattern-Knowledge/
├── BRAIN.md                      # Agent 入口（必有）
├── README.md                     # 人類入口（本檔）
├── TPKI-README.md                # 架構概念介紹
├── TPKI-SPEC.md                  # 完整規格 v1.0
├── research/
│   ├── papers/INDEX.md           # raw:indexed
│   └── reports/INDEX.md          # wiki:generated
└── playbooks/INDEX.md            # schema:runbook

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怎麼用

Agent：從 BRAIN.md 開始 → 依查詢表跳到對應 INDEX.md → 再讀具體檔案（最多 3 步）。

人類：先讀 TPKI-README.md 理解動機與取捨，需要落地細節再看 TPKI-SPEC.md。

新增知識（Self-Update，SPEC §1.6）：放入檔案後同步更新 ①BRAIN.md 查詢表 ②對應 INDEX.md 條目與數量 ③ Typed Edges（若有新關係）。

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三個來源模式

TPKI 整合三個已公開模式，各取核心（致謝歸於原作者，TPKI 非原創演算法）：

• LLM Wiki（Andrej Karpathy）— Raw → Wiki → Schema 三層分類，確定性索引優先於 RAG
• Hermes Agent（Nous Research, MIT）— Skills 作為 procedural memory，built-in learning loop
• GBrain（Garry Tan, MIT）— Typed edges 知識圖譜，zero-LLM 建圖

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License

MIT。可自由採用、修改命名慣例、只用部分模式、用於商業專案。公開分享你的 TPKI 實作時請標注來源。