AIFC-010: Knowledge Structure

Status: Draft 0.1 Standard: AI-First Community Standard Zkráceně: AIFC Navazuje na:

AIFC-000 Manifest AI-first komunity
AIFC-001 Core Concepts
AIFC-002 Community Model
AIFC-003 Values and Purpose
AIFC-004 Feedback and Change Proposals

Účel dokumentu: Definovat základní strukturu knowledge base AIFC komunity: jaké typy znalostí má obsahovat, jak mají být uspořádány, jak mají sloužit lidem, AI agentům a validátorům, a jak se z běžné dokumentace stává source of truth komunity.

1. Purpose of this document

Tento dokument popisuje knowledge structure AIFC komunity.

AIFC komunita potřebuje source of truth, který není jen archivem dokumentů, ale živou znalostní strukturou pro:

záměr,
hodnoty,
strategii,
rozhodnutí,
workflow,
skills,
práci,
feedback,
AI governance,
security,
community interfaces,
a učení systému.

Knowledge base má být použitelná třemi způsoby:

human-readable
agent-actionable
software-verifiable

Člověk ji musí být schopen pochopit. AI agent ji musí být schopen použít. Software ji musí být schopen validovat.

2. Core principle

Základní princip tohoto dokumentu je:

Knowledge base is not an archive.
Knowledge base is the living memory and operational structure of the community.

Česky:

Knowledge base není archiv.
Knowledge base je živá paměť a provozní struktura komunity.

AIFC knowledge base nesmí být pouze místem, kam se ukládají texty.

Musí pomáhat komunitě:

chápat samu sebe,
držet záměr,
rozhodovat,
pracovat,
učit se,
chránit své know-how,
bezpečně zapojovat AI,
a zůstávat provozuschopná i bez AI.

3. Knowledge base vs documentation

AIFC rozlišuje běžnou dokumentaci a knowledge base.

Documentation

Běžná dokumentace často popisuje:

co existuje,
jak něco funguje,
jak něco používat,
co se stalo,
co bylo rozhodnuto.

Může být užitečná, ale často je:

roztříštěná,
neaktuální,
bez vlastnictví,
bez vazby na rozhodování,
bez jasné struktury,
obtížně použitelná pro AI,
obtížně validovatelná softwarem.

Knowledge base

AIFC knowledge base je strukturovaná paměť komunity.

Nejen popisuje minulost, ale podporuje současné a budoucí fungování komunity.

Musí umožnit odpovědět na otázky:

Proč komunita existuje?
Jaké hodnoty drží?
Jaký je aktuální stav?
Jaký je žádoucí stav?
Jaká cesta vede mezi nimi?
Jaká rozhodnutí byla přijata?
Jaká práce probíhá?
Jaké skills používají lidé a AI?
Jaká AI pravidla platí?
Jaká rizika existují?
Co čeká na změnu?
Co se komunita naučila?
Jak spolupracuje s jinými komunitami?

Minimum requirement

AIFC knowledge base musí být více než kolekce dokumentů.

Musí obsahovat strukturované artefakty, které podporují záměr, rozhodování, práci, učení a governance.

4. Source of truth

Knowledge base musí mít definovaný source of truth.

Source of truth je autoritativní místo, kde komunita uchovává aktuální a schválené znalosti.

Source of truth může být implementován různě, ale AIFC preferuje formát, který je:

otevřený,
verzovatelný,
exportovatelný,
lidsky čitelný,
agenticky použitelný,
softwarově validovatelný.

Markdown s metadaty v Gitu je přirozený kandidát, protože splňuje mnoho těchto požadavků.

AIFC však není závislé na konkrétní technologii. Důležitý je princip.

Minimum requirement

Komunita musí vědět:

kde je autoritativní knowledge base,
kdo ji vlastní,
jak se mění,
kdo schvaluje změny,
jak se auditují změny,
jak se zálohuje,
jak se exportuje,
jak se používá bez AI.

5. Human-readable, agent-actionable, software-verifiable

Každý klíčový knowledge artefakt by měl být navržen tak, aby měl tři vrstvy.

5.1 Human-readable

Člověk musí pochopit význam.

Artefakt má být:

jasný,
stručný,
kontextový,
čitelný bez speciálního nástroje,
srozumitelný novému členovi komunity,
použitelný při rozhodování.

5.2 Agent-actionable

AI agent musí být schopen artefakt použít k práci.

Artefakt by měl mít:

jasný účel,
strukturované vstupy,
očekávané výstupy,
pravidla,
omezení,
vazby na jiné artefakty,
informaci, co agent smí a nesmí dělat.

5.3 Software-verifiable

Software musí být schopen ověřit alespoň část pravidel.

Například:

chybějící owner,
chybějící status,
chybějící decision record,
AI workflow bez fallbacku,
restricted data bez AI-NDA boundary,
skill bez zdroje,
change proposal bez rozhodovací úrovně.

Minimum requirement

Kritické knowledge artefakty musí být navrženy tak, aby nebyly pouze textem, ale měly ověřitelnou strukturu.

6. Human Cockpit Layer

Source of truth je paměť komunity.

Human Cockpit Layer je lidský přístup k této paměti.

Knowledge base může být dobře strukturovaná pro AI agenty, validátory a audit, ale pro běžného člena komunity může být příliš složitá, pokud je dostupná pouze jako souborový strom, metadata a Git historie.

AIFC proto rozlišuje:

Source of Truth
→ autoritativní strukturovaná znalost

Human Cockpit Layer
→ lidsky použitelná vrstva nad touto znalostí

Human Cockpit Layer má pomoci lidem:

orientovat se,
číst aktuální stav,
vidět záměr a hodnoty,
chápat priority,
schvalovat změny,
sledovat feedback,
pracovat s návrhy změn,
vidět AI zapojení,
rozpoznat rizika,
pochopit souvislosti.

Minimum requirement

AIFC komunita musí mít lidsky dostupný způsob, jak pracovat se svou knowledge base.

Nemusí jít o samostatnou aplikaci, ale běžný člen komunity nesmí být odkázán pouze na technickou strukturu repozitáře, pokud ta přesahuje jeho schopnost orientace.

7. Minimal knowledge domains

AIFC knowledge base by měla minimálně obsahovat tyto domény:

purpose
values
strategy
current-state
desired-state
path
decisions
principles
workflows
skills
work
feedback
risks
ai-governance
security
interfaces
retrospectives

Tyto domény mohou být realizovány jako složky, soubory, databázové entity, znalostní graf nebo jiná struktura.

AIFC nevyžaduje přesnou technologii, ale vyžaduje, aby tyto domény byly dohledatelné a použitelné.

8. Purpose knowledge

Purpose knowledge popisuje, proč komunita existuje.

Obsahuje:

záměr komunity,
důvod existence,
komu nebo čemu komunita slouží,
jakou hodnotu vytváří,
jaký žádoucí stav podporuje,
hranice záměru,
historii významných změn záměru.

Minimum requirement

Purpose musí být:

explicitně popsán,
schválen komunitou nebo odpovědným ownerem,
uložen v source of truth,
přístupný lidem,
dostupný relevantním AI agentům,
napojený na hodnoty, strategii a práci.

9. Values knowledge

Values knowledge popisuje hodnoty, které komunita nechce obětovat.

Obsahuje:

hodnoty,
jejich výklad,
příklady správného chování,
anti-patterny,
konflikty hodnot,
rozhodnutí, která hodnoty zpřesnila,
vazbu na AI governance,
vazbu na community interface.

Minimum requirement

Hodnoty musí být použitelné při rozhodování.

Hodnota, která se neprojevuje v rozhodování, není governance. Je to dekorace.

10. Strategy knowledge

Strategy knowledge popisuje cestu z aktuálního stavu do žádoucího stavu.

Obsahuje:

current state
desired state
path
priorities
trade-offs
constraints
risks
assumptions
success indicators

Strategie není jen seznam iniciativ.

Je to vědomá cesta komunity mezi stavem, ve kterém je, a stavem, ke kterému směřuje.

Minimum requirement

Strategie musí být napojená na:

purpose,
values,
current state,
desired state,
work,
decisions,
feedback.

11. Decision knowledge

Decision knowledge uchovává paměť rozhodování.

Obsahuje:

decision records,
rejected proposals,
accepted proposals,
důvody rozhodnutí,
dotčené hodnoty,
alternativy,
očekávané dopady,
revizní body.

Bez decision knowledge komunita opakuje stejné diskuse a ztrácí schopnost učit se.

Minimum requirement

Významná rozhodnutí musí mít decision record.

Každý decision record musí být dohledatelný ze související práce, strategie, hodnot nebo change proposal.

12. Workflow knowledge

Workflow knowledge popisuje, jak komunita vykonává opakovatelnou práci.

Obsahuje:

workflow,
vstupy,
výstupy,
vlastníky,
pravidla,
výjimky,
approval gates,
AI kroky,
non-AI fallback,
rizika,
měření kvality.

Workflow může být:

human-only,
AI-assisted,
agentic,
hybridní,
nebo fallback.

Minimum requirement

Kritické workflow musí mít:

ownera,
vstup a výstup,
rozhodovací pravidla,
fallback,
pravidla AI zapojení,
auditovatelnost.

13. Skill knowledge

Skill knowledge popisuje, jak komunita něco dělá dobře.

AIFC rozlišuje:

Human Skill
AI Skill

Human Skill

Human skill je určen člověku.

Obsahuje:

principy,
postupy,
checklisty,
příklady,
anti-patterny,
onboarding,
kvalitu výstupu.

AI Skill

AI skill je určen agentovi.

Obsahuje:

roli,
instrukce,
vstupy,
výstupy,
povolené akce,
zakázané akce,
příklady,
omezení,
pravidla schválení.

Minimum requirement

Kritické skills musí existovat ve formě použitelné pro lidi.

AI skills nesmí být jediným místem, kde je uloženo know-how komunity.

14. Work knowledge

Work knowledge popisuje práci komunity.

Obsahuje:

backlog,
tasks,
epics,
maintenance items,
support items,
change work,
owners,
priority,
status,
vazbu na záměr,
vazbu na strategii,
vazbu na rozhodnutí.

AIFC rozlišuje minimálně:

development / change work,
maintenance work,
support work,
learning work,
governance work,
feedback processing.

Minimum requirement

Významná práce musí být dohledatelně napojená na záměr, strategii, hodnoty nebo rozhodnutí.

Maintenance práce není druhořadá práce. Vše, o co komunita nepečuje, má tendenci degradovat nebo vytvářet dluh.

15. Feedback knowledge

Feedback knowledge uchovává signály a návrhy změn.

Obsahuje:

observed signals,
change proposals,
proposal status,
proposal classification,
decision level,
decision record,
implementation status,
verification status.

Feedback nesmí zůstávat pouze v konverzacích, schůzkách nebo chatech.

Pokud feedback ukazuje významné riziko nebo příležitost, musí mít cestu do source of truth.

Minimum requirement

Významné change proposals musí být evidované, vyhodnocené a rozhodnuté.

16. Risk knowledge

Risk knowledge popisuje rizika komunity.

Obsahuje:

provozní rizika,
security rizika,
AI dependency rizika,
AI lock-in rizika,
knowledge leakage rizika,
compliance rizika,
values conflicts,
purpose drift,
ghost AI company risk,
dopady na jiné komunity.

Minimum requirement

Kritická rizika musí mít ownera, stav, mitigaci a vazbu na rozhodnutí nebo práci.

17. AI governance knowledge

AI governance knowledge popisuje, jak komunita používá AI.

Obsahuje:

AI usage inventory,
AI-NDA boundaries,
AI agents,
AI tools,
AI workflows,
AI autonomy levels,
AI operating modes,
AI capacity planning,
AI budget,
human approval rules,
fallback modes,
AI retrospective,
exit strategy.

Minimum requirement

Komunita musí vědět:

kde používá AI,
jaká data AI vidí,
kdo je owner,
jaký je fallback,
jak se měří přínos,
jak se zabrání lock-inu.

18. Security knowledge

Security knowledge popisuje ochranu knowledge base a AI zapojení.

Obsahuje:

data classification,
access control,
agent permissions,
audit rules,
AI-NDA boundary,
secrets handling,
export rules,
incident response,
backup,
recovery,
vendor risk.

AIFC doporučuje minimální klasifikaci:

Public
Internal
Restricted
Operational DNA

Minimum requirement

Operational DNA musí být chráněna jako kritické aktivum.

AI agent nesmí mít přístup ke všemu jen proto, že je užitečný.

19. Interface knowledge

Interface knowledge popisuje, jak komunita komunikuje s jinými komunitami.

Obsahuje:

kdo jsme,
co nabízíme,
co potřebujeme,
jaké máme hodnoty,
jaké máme hranice,
jaké vstupy přijímáme,
jaké výstupy poskytujeme,
jak eskalujeme konflikt,
jak přijímáme návrhy změn,
jak sdílíme znalost,
jak chráníme citlivé informace.

Minimum requirement

AIFC komunita musí být schopna srozumitelně popsat své rozhraní vůči jiným komunitám.

20. Retrospective knowledge

Retrospective knowledge uchovává učení z minulých cyklů.

Obsahuje:

sprint retrospective,
AI retrospective,
incident retrospective,
project retrospective,
lessons learned,
AI value,
AI waste,
AI dependency,
workflow conversion candidates,
skill update candidates,
maintenance needs,
change proposals.

Retrospektiva není jen schůzka.

Je to mechanismus, kterým se zkušenost převádí na zlepšení systému.

Minimum requirement

Významné lessons learned musí být převedeny do source of truth, skillů, workflow, backlogu nebo change proposals.

21. Metadata

Metadata umožňují, aby knowledge base nebyla jen textem.

Metadata mohou popisovat například:

type,
status,
owner,
priority,
sensitivity,
related values,
related purpose,
related decisions,
AI access level,
review date,
source,
confidence,
lifecycle,
affected communities.

Why it matters

Metadata pomáhají:

navigaci,
validaci,
AI agentům,
Human Cockpit Layer,
auditovatelnosti,
cleanupu,
automatizaci,
vyhledávání,
řízení přístupů.

Minimum requirement

Kritické artefakty musí mít minimální metadata:

typ,
owner,
status,
citlivost,
poslední aktualizaci nebo review informaci.

22. Lifecycle of knowledge

Knowledge artefakty mají životní cyklus.

Doporučené stavy:

draft
proposed
under_review
approved
active
deprecated
archived
rejected

Why it matters

Bez lifecycle komunita neví, čemu má věřit.

Neaktuální dokumentace vytváří znalostní dluh. Neudržované znalosti degradují rozhodování, workflow, AI skills i lidské schopnosti.

Minimum requirement

Kritické artefakty musí mít stav a vlastníka.

Deprecated artefakty nesmí být používány AI agenty jako aktuální source of truth.

23. Ownership

Každý kritický knowledge artefakt musí mít ownera.

Owner odpovídá za:

správnost,
aktuálnost,
schválení změn,
vazbu na související artefakty,
review,
citlivost,
použití AI,
archivaci.

Why it matters

Knowledge bez vlastníka má tendenci degradovat.

Pokud není jasné, kdo se o znalost stará, znalost se časem mění v dluh.

Minimum requirement

Kritické artefakty bez ownera musí být označeny jako governance issue nebo maintenance need.

24. Review and maintenance

Knowledge base vyžaduje péči.

Maintenance není práce navíc. Je to ochrana systému před degradací.

AIFC knowledge base by měla mít pravidelné review podle citlivosti a důležitosti.

Příklady review:

hodnoty a záměr: periodicky nebo při významném signálu,
strategie: pravidelně podle cyklu komunity,
workflow: po změně procesu nebo incidentu,
AI workflow: po změně modelu, vendora nebo rizika,
skills: po významných výstupech nebo retrospektivě,
security pravidla: podle risk managementu,
interface: při změně spolupráce nebo dopadu.

Minimum requirement

Kritické knowledge artefakty musí mít review mechanismus.

25. Knowledge capture from AI

AI často generuje výstupy, které obsahují nové know-how.

Například:

lepší formulaci pravidla,
návrh workflow,
návrh skillu,
analýzu rizik,
design pattern,
rozhodovací varianty,
lessons learned,
nové pojmy.

Pokud takové know-how zůstane pouze v AI chatu nebo proprietárním nástroji, komunita ho plně nevlastní.

Minimum requirement

Významné know-how vytvořené s pomocí AI musí být posouzeno pro zápis do source of truth.

AI nesmí být nekontrolovaná externí paměť komunity.

26. Knowledge import and migration

AIFC komunita může vznikat migrací z existujících zdrojů:

Confluence,
SharePoint,
Jira,
Git,
e-mailů,
dokumentů,
ticketů,
interních wiki,
rozhovorů,
lidí.

Migrace není pouze převod obsahu.

Je to transformace z dokumentačního chaosu na strukturovaný source of truth.

AI může pomoci:

extrahovat záměr,
najít duplicity,
rozpoznat zastaralý obsah,
navrhnout strukturu,
vytvořit metadata,
identifikovat gaps,
navrhnout skills,
vytvořit change proposals.

Minimum requirement

Migrace do AIFC knowledge base musí rozlišovat:

převzatý obsah,
AI interpretaci,
human-approved knowledge,
nejisté nebo konfliktní části,
citlivost a přístup.

27. Knowledge export and portability

Knowledge base musí být přenositelná.

AIFC odmítá stav, kdy je operační know-how komunity uzamčeno v proprietárním nástroji bez exportu.

Exportovatelnost je důležitá pro:

audit,
backup,
exit strategy,
vendor replacement,
reference implementation,
human review,
long-term preservation.

Minimum requirement

Kritické knowledge artefakty, skills, workflow a governance pravidla musí být exportovatelné ve formátu, který je čitelný bez původního nástroje.

28. Knowledge quality

Knowledge base musí mít kvalitu.

Kvalita zahrnuje:

aktuálnost,
správnost,
srozumitelnost,
vlastnictví,
dohledatelnost,
rozhodnutý status,
citlivost,
vazby,
použitelnost pro lidi,
použitelnost pro AI,
validovatelnost softwarem.

Quality issues

Typické problémy:

duplicity,
outdated content,
no owner,
no status,
unclear decision,
conflicting rules,
missing fallback,
missing AI-NDA boundary,
missing metadata,
knowledge trapped in chat,
skill not updated after learning.

Minimum requirement

AIFC komunita musí mít mechanismus pro identifikaci a řešení knowledge quality issues.

29. Suggested minimal folder/domain structure

Tato struktura je ilustrativní, ne závazná.

/aifc-community
  /purpose
  /values
  /strategy
  /knowledge
  /decisions
  /workflows
  /skills
    /human
    /ai
  /work
    /backlog
    /maintenance
    /support
    /change
  /feedback
    /signals
    /change-proposals
  /retrospectives
  /ai-governance
  /security
  /interfaces
  /risks
  /rules

Standard nenařizuje konkrétní strom složek pro všechny implementace.

Vyžaduje však, aby domény byly dohledatelné, konzistentní a validovatelné.

30. Anti-patterns

AIFC odmítá následující anti-patterny.

30.1 Documentation chaos

Mnoho dokumentů bez jasné struktury, ownerů, statusu a vazby na rozhodování.

30.2 Knowledge trapped in people

Kritické know-how existuje jen v hlavách jednotlivců.

30.3 Knowledge trapped in AI tools

Know-how vzniklé pomocí AI zůstává v chatu, agentické paměti nebo proprietárním nástroji.

30.4 Structure without human access

Knowledge base je dobře strukturovaná pro AI a validátory, ale lidé jí nerozumí a nepoužívají ji.

30.5 Human-readable only

Dokumentace je srozumitelná lidem, ale nemá strukturu pro AI a validaci.

30.6 Machine-readable only

Struktura je vhodná pro software, ale lidé ji neumí číst, schvalovat ani udržovat.

30.7 No source of truth

Není jasné, která znalost je aktuální a schválená.

30.8 No ownership

Kritické znalosti nemají vlastníka.

30.9 No lifecycle

Není jasné, co je draft, schválené, deprecated nebo archived.

30.10 No review

Znalosti nejsou udržované a degradují.

30.11 AI reads deprecated knowledge

AI agent používá zastaralý nebo neschválený obsah jako aktuální pravdu.

30.12 Operational DNA without protection

Nejcennější know-how komunity je strukturované, ale není odpovídajícím způsobem chráněné.

31. Minimal requirements

AIFC komunita musí v oblasti knowledge structure minimálně splnit:

Má definovaný source of truth.
Knowledge base je lidsky čitelná, agenticky použitelná a softwarově ověřitelná.
Má lidsky dostupnou vrstvu pro práci s knowledge base.
Obsahuje záměr.
Obsahuje hodnoty.
Obsahuje strategii nebo cestu.
Obsahuje rozhodnutí nebo decision records.
Obsahuje workflow pro kritické činnosti.
Obsahuje human skills pro kritické schopnosti.
Obsahuje AI governance pravidla pro významné AI použití.
Obsahuje feedback a change proposal mechanismus.
Obsahuje security a data classification pravidla.
Kritické artefakty mají ownera.
Kritické artefakty mají status nebo lifecycle.
Kritické artefakty mají citlivost.
Kritické AI workflow má fallback a AI-NDA boundary tam, kde je relevantní.
Významné AI-generated know-how je posuzováno pro zápis do source of truth.
Knowledge base je exportovatelná nebo přenositelná bez zásadní ztráty významu.
Existuje mechanismus údržby a review.
Operational DNA je chráněna jako kritické aktivum.

32. Summary

AIFC knowledge base není archiv.

Je to živá paměť komunity.

Obsahuje záměr, hodnoty, strategii, rozhodnutí, práci, skills, workflow, feedback, security, AI governance a interface vůči jiným komunitám.

Její kvalita určuje, jak dobře může komunita:

chápat sama sebe,
řídit práci,
učit se,
zapojovat AI,
chránit know-how,
předávat znalost novým lidem,
provozovat fallback bez AI,
spolupracovat s jinými komunitami.

Source of truth je paměť.

Human Cockpit Layer je lidský přístup k této paměti.

AI je akcelerátor nad touto pamětí.

Komunita zůstává vlastníkem záměru, hodnot a rozhodnutí.

AIFC knowledge structure turns documentation into governed community memory.