Когда AI-агент пишет код в пустом проекте, первые 30-40% токенов он тратит на ориентацию — читает README, туториалы, API-reference. Ни один формат не отвечает на главный его вопрос: “какой паттерн скопировать и где грабли?”Вторая проблема глубже: LLM знает “всё на свете”, но распределено это неравномерно. Статей пятилетней давности в интернете больше, чем свежих — и агент по умолчанию тянет меня в прошлое, предлагая устаревшие рецепты. Каждый раз гонять deep research — дорого, и результат всё равно испаряется с сессией.Happyin Knowledge Space — 785 статей в 26 доменах, под MIT. Reference cards, не туториалы. Граф wiki-ссылок вместо vector DB. llms.txt на шести языках. Пишется по результатам моих реальных ресерчей — каждый deep research теперь становится карточкой в базе и не испаряется. Локально разворачивается за 5 минут, работает без серверов и без embedding-моделей. Читать далее