• core-kbt (kbt — Knowledge Base Trajectory) представлен как мини-фреймворк на Python для разработки приложений на базе больших языковых моделей (LLM).
• База знаний elementary описана как иерархия файлов YAML, JSON или Turtle, при этом вся база хранится в Git для версионирования и экспериментов через ветки.
• AI-функции заданы как повторно используемые модульные компоненты со схемами ввода и вывода; в тексте указаны два способа реализации: шаблон Jinja2 для промпта или модуль Python с произвольной логикой.
• Сервер AI-функций на Flask публикует функции через RESTful API и берет на себя авторизацию и диспетчеризацию; перечисляются варианты интеграции (например, с Obsidian и n8n).
• Отдельным блоком обсуждаются ограничения текущих LLM (вычисления, память, устойчивость качества, артефакты обучающей выборки и отсутствие логических гарантий) и упоминается, что in-context prompting уменьшает галлюцинации, но не дает явных гарантий.
• Для Obsidian Templater приводится набор базовых темплейтов (включая factual_qa, summarize, review, difference, common, group, new_item, incontext_qa) и описывается сценарий «выделенный текст → вызов темплейта → вставка результата в документ».

Почему это важно: В тексте последовательно проводится мысль, что ценность LLM в работе растет, когда запрос и результат описаны как спецификации и проверяемые форматы, а не как свободный диалог. Подход с управляемой Базой Знаний и версионированием помогает сравнивать состояния знаний и возвращаться к решениям как к артефактам, а не к одноразовым ответам. Это также подсвечивает инженерную сторону практик: контекст, формат вывода и критерии качества становятся частью инструмента.

На что обратить внимание: В материале заявляется, что архитектурные ограничения LLM не решатся простым ростом параметров, поэтому фокус переносится на методы декомпозиции, контекст и контроль качества ответа. При этом часть механизмов описана как планируемая (например, агентская архитектура и интеграции для мониторинга), и это влияет на ожидания от текущего состояния. Отдельно звучит тема пост-тестирование и проверка корректности, но конкретные способы и границы такой проверки в текущем описании остаются на уровне направлений.