Перейти к содержимому

Исправьте вики-страницу магистерской программы Карпати с помощью графа знаний | Claude Code + Obs...

Nodus Labs

0:00 / 0:00

Исправьте вики-страницу магистерской программы Карпати с помощью графа знаний | Claude Code + Obs...

40 419 просмотров · 5 месяцев назад
Nodus Labs
45,3 тыс. подписчиков
40 419 просмотров · 5 месяцев назад
В этом видео я покажу, как можно улучшить структуру вики-проекта Андрея Карпати для магистерской программы по гуманитарным наукам, используя https://infranodus.com — применяя графы знаний для выявления тематических кластеров и пробелов в содержании между вашими идеями, чтобы получать более ценные аналитические данные. Самый простой способ использования — установить расширение InfraNodus в вашу любимую IDE, где вы используете, например, Claude Code для курсора или Antigravity — https://infranodus.com/vscode-extension Вы также можете использовать InfraNodus внутри Obsidian, если предпочитаете его для визуализации вашей вики: https://infranodus.com/obsidian-plugin Чтобы настроить собственную вики LLM, вы можете использовать наш навык Claude, который проведет вас через весь процесс: https://github.com/infranodus/skills/... Временные метки: 0:00 Вики LLM — организация знаний 1:12 Проблема с вики LLM 2:12 Реальная демонстрация 3:41 Графы знаний помогают визуализировать и оптимизировать структуру вики LLM 5:00 Графическое представление InfraNodus в Obsidian 5:36 Сервер MCP для создания графов 6:53 Добавление графов знаний в вики LLM 8:23 «Вы создаете живую память о том, что происходит в системе» 8:57 ДЕМОНСТРАЦИЯ: НАСТРОЙКА ВАШЕЙ ВИКИ LLM с помощью нашего инструмента 13:10 Загрузка источников в вики LLM 15:21 Организация идей во внутренней вики 15:39 Изучение и оптимизация контента вики с помощью графа InfraNodus 18:05 Использование графа знаний для устранения пробелов в контенте вашей вики 20:22 Добавление плана к вашему исследованию 22:23 Итоговый обзор используемого стека: Obsidian + Claude + Cursor + граф InfraNodus / сервер MCP 23:15 Проведение анализа пробелов в вики LLM с помощью сервера MCP — без использования интерфейса графа