Edge

edge: статистика границы базы знаний

Граница базы — это страницы, которые упираются в неосвоенный контекст: ссылаются на много концепций, но мало кто ссылается на них в ответ. Скилл выводит такие страницы и предлагает для каждой родственные темы, которых в базе ещё нет.

Read-only. Скилл ничего не создаёт, не правит, не запускает другие скиллы. Решение «изучить дальше» принимает пользователь — обычно вызывая /study <тема> после анализа вывода.

---

Команда и флаги

Команда	Поведение
/edge	Top-10 фронтирных страниц + LLM-предложения по каждой
/edge --top N	Top-N (вместо 10)
/edge --page <страница>	Подробный разбор окрестности одной страницы
/edge --raw	Только статистика без LLM-предложений (быстрый режим)

---

Workflow

Шаг 1. Запустить детерминированную статистику

python3 bin/edge.py --json --top 10

Возвращает JSON со списком фронтирных страниц. Для каждой:

• name, path, type, domain[]
• out_degree, in_degree, out_targets[] — список существующих wikilink-соседей
• age_days, recency_weight, score

out_targets критичен для шага 3: это уже занятые направления, которые в предложениях упоминать не нужно.

Для одной страницы:

python3 bin/edge.py --json --page "<имя или путь>"

Если эмиттер вернул EXIT_USAGE (страница не найдена) — сообщи пользователю, какие имена существуют (ls wiki/ideas/ wiki/entities/ wiki/questions/ wiki/minds/).

Если top-список пуст (вся база интегрирована или базы пока нет) — так и скажи: «фронтир пуст, база цельная».

Шаг 2. Прочитать каждую фронтирную страницу

Для каждой страницы из top-N прочитай её содержимое (Read по path из JSON). Цель — понять, о чём страница, чтобы шаг 3 предлагал именно родственные темы, а не общие слова.

Шаг 3. Сгенерировать предложения

Для каждой фронтирной страницы предложи 3–5 родственных тем, которых нет в базе.

Источник предложений: training knowledge LLM. Это уже не детерминированная часть — здесь скилл переключается на собственное знание модели.

Жёсткие ограничения:

1. Не предлагать темы, которые уже есть в базе. Список out_targets из JSON плюс полный wiki/index.md — игнорируемые имена. Если предложение совпадает с существующей страницей по смыслу (даже под другим именем) — не предлагай.
2. Темы должны быть конкретными. Не «расширить тему», а «Eligibility Traces» или «Out-of-Bag Error».
3. Темы должны быть смежными по содержанию. Если страница про GAE — предлагай вещи из RL/policy gradient, не общую философию ML.
4. Каждое предложение — одна строка с пояснением 5–15 слов. Зачем эта тема рядом с этой страницей.

Не нужно отсекать «слишком очевидные» темы. Если в базе есть [[GAE]] и нет [[Eligibility Traces]] — это главный кандидат, а не «слишком очевидный».

Шаг 4. Сформировать вывод

Формат — таблица top-N со скором + развёрнутое описание окрестности и предложения для каждой страницы.

=== Граница базы знаний ===

Всего страниц в базе: N
Из ранжирования исключены типы: domain, meta

| # | score | out | in | age | type | страница |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ... | ... | ... | ... | ... | [[Имя]] |
...

──────────────────────────────────────────────
[1] [[Имя страницы]]
    boundary: <score> (out=<o>, in=<i>, обновлено <d> дн. назад)
    domain: [[Domain1]], [[Domain2]]    # из frontmatter, если есть

    Что в базе уже есть из окрестности:
      [[Сосед1]], [[Сосед2]], [[Сосед3]]
      (это out_targets из bin/edge.py)

    Связанные темы вне базы:
      • Тема A — пояснение, зачем рядом
      • Тема B — пояснение
      • Тема C — пояснение

──────────────────────────────────────────────
[2] ...

Подсказка: `/study <тема>` для углубления одной из предложенных.

При --raw — только таблица без блоков «Что есть» и «Связанные темы вне базы».

При --page <X> — раздел для одной страницы, без таблицы топа.

---

Ограничения

• Никаких файлов на запись. Скилл только читает: wiki/**/*.md, wiki/index.md. Не вызывает bin/embed.py update, не пишет в log.md, не трогает cache.md.
• Не вызывает другие скиллы. Если в выводе уместно «можно изучить через /study» — это текст-подсказка, не автоматическое делегирование.
• Не предлагает создать страницы напрямую. Если пользователь хочет создать страницу-стаб без изучения — это /save или ручной Write, не /edge.

---

Почему домены и meta исключены

Domain-страницы — навигационные хабы (MOC). По устройству они ссылаются на каждую страницу домена и почти ни на что не ссылаются — у них всегда высокий out-degree и низкий in-degree. Если их не исключить, top фронтира забивается ими и теряет смысл.

Meta — это инфраструктура (cache, index, dashboard, отчёты lint), не содержательное знание.

Mind, idea, entity, question — все ранжируются.

---

Связь с /lint и /study

Скилл	Что делает	Когда использовать
/lint	находит нарушения консистентности (dead-link, orphan, contradiction)	проверка целостности уже накопленного
/edge	находит направления роста на границе интеграции	обзор, куда расширяться
/study	расширяет vault интерактивным изучением темы	заполнение пробелов

/edge — диагностический скилл; /study — операционный. Между ними — выбор пользователя.