Why Knowns Exists
Modern software work has two context problems.
Why Knowns Exists
Modern software work has two context problems.
First, project knowledge is scattered. The task lives in one place, architecture notes in another, decisions in chat, conventions in someone's memory, and implementation details in code. People can sometimes reconstruct that context, but AI assistants lose it quickly unless every session starts with a long explanation.
Second, AI workflows need more than raw chat. A useful assistant needs to know the current task, relevant docs, durable memory, accepted decisions, project rules, and how to verify work. Without that structure, the assistant can sound confident while working from incomplete or stale context.
Knowns exists to make project context explicit, local, and usable by both humans and AI agents.
The Core Idea
Knowns is a repo-local context layer. It keeps task, doc, memory, template, search, MCP tools, and agent skills connected around the same project state.
That means:
- task defines what should change
- doc explains why the project works the way it does
- memory keeps short reusable context and conventions
- search / retrieval finds relevant context without pasting everything into chat
- MCP exposes structured tools to AI assistants
- skills define repeatable workflows such as spec, implementation, review, and verification
The goal is not to make AI "remember everything". The goal is to give people and AI a shared operating layer they can inspect, update, validate, and trust more carefully.
Why Repo-Local?
Project context changes with the code. Keeping it near the repository makes it easier to:
- onboard a new person or assistant
- avoid repeating the same explanations in every chat
- keep implementation work tied to acceptance criteria
- preserve decisions and conventions after the conversation ends
- validate that generated project artifacts still match config
Knowns also supports user-level setup where that makes sense. For example, knowns setup codex --global installs user-level MCP config, skills, and runtime hooks so your assistant integration follows you across repositories.
Why MCP initial and help?
Agent bootstrap should be easy to change without rewriting every repository file. Knowns puts runtime-critical guidance in MCP initial and on-demand help, while repo instruction files stay lightweight compatibility shims for tools that auto-detect filenames.
This keeps the startup path small:
- the assistant calls MCP
initial - it uses
help("tool.*")orhelp("workflow.*")when it needs details - it reads only the task, doc, memory, or code context needed for the current work
What Knowns Is Not
Knowns does not replace source code, tests, or human review.
Memory is supplemental context only. It should not override source-of-truth docs, tasks, source files, tests, or explicit user instructions. Knowns helps surface context and workflow state, but correctness still comes from reading the code, running verification, and reviewing changes.
The Practical Outcome
With Knowns, a project can move from:
"Here is a long chat history. Please infer what matters."
to:
"Start with MCP initial, inspect the task and docs, retrieve relevant context, implement, review, and validate."
That is the reason Knowns exists: less repeated context, more inspectable workflow state, and safer collaboration between people and AI agents.
Vì sao có Knowns?
Software work hiện đại có hai vấn đề lớn về context.
Thứ nhất, project knowledge bị phân tán. Task nằm một nơi, architecture notes nằm nơi khác, decision nằm trong chat, convention nằm trong trí nhớ của một người, còn implementation detail nằm trong code. Con người đôi khi tự ráp lại được context đó, nhưng AI assistant rất dễ mất context nếu mỗi session không bắt đầu bằng một đoạn giải thích dài.
Thứ hai, AI workflow cần nhiều hơn raw chat. Một assistant hữu ích cần biết task hiện tại, doc liên quan, memory bền vững, decision đã accepted, project rules, và cách verify work. Nếu thiếu cấu trúc này, assistant có thể trả lời rất tự tin nhưng lại làm việc từ context thiếu hoặc cũ.
Knowns tồn tại để làm project context trở nên rõ ràng, local, và dùng được cho cả người lẫn AI agent.
Ý tưởng chính
Knowns là repo-local context layer. Nó kết nối task, doc, memory, template, search, MCP tools, và agent skills quanh cùng một project state.
Điều đó có nghĩa là:
- task định nghĩa work cần thay đổi
- doc giải thích vì sao project hoạt động theo cách hiện tại
- memory giữ context ngắn có thể dùng lại và convention
- search / retrieval tìm context liên quan mà không cần paste mọi thứ vào chat
- MCP expose structured tools cho AI assistant
- skill định nghĩa workflow lặp lại như spec, implementation, review, và verification
Mục tiêu không phải làm AI "nhớ mọi thứ". Mục tiêu là cho người và AI một shared operating layer có thể inspect, update, validate, và trust cẩn thận hơn.
Vì sao repo-local?
Project context thay đổi cùng code. Giữ nó gần repository giúp:
- onboard người mới hoặc assistant mới
- tránh giải thích lại cùng context trong từng chat
- gắn implementation work với acceptance criteria
- giữ decision và convention sau khi conversation kết thúc
- validate generated project artifacts vẫn khớp config
Knowns cũng hỗ trợ user-level setup khi phù hợp. Ví dụ, knowns setup codex --global cài user-level MCP config, skills, và runtime hooks để assistant integration đi theo bạn qua nhiều repository.
Vì sao dùng MCP initial và help?
Agent bootstrap nên dễ thay đổi mà không cần rewrite file trong từng repository. Knowns đặt runtime-critical guidance trong MCP initial và on-demand help, còn repo instruction files chỉ là lightweight compatibility shims cho tool auto-detect filename.
Startup path vì vậy nhỏ gọn hơn:
- assistant gọi MCP
initial - assistant dùng
help("tool.*")hoặchelp("workflow.*")khi cần chi tiết - assistant chỉ đọc task, doc, memory, hoặc code context cần cho work hiện tại
Knowns không phải là gì?
Knowns không thay thế source code, tests, hoặc human review.
Memory chỉ là supplemental context. Nó không được override source-of-truth docs, tasks, source files, tests, hoặc explicit user instructions. Knowns giúp surface context và workflow state, nhưng correctness vẫn đến từ việc đọc code, chạy verification, và review changes.
Kết quả thực tế
Với Knowns, project có thể chuyển từ:
"Đây là một chat history rất dài. Hãy tự suy ra phần nào quan trọng."
sang:
"Start with MCP initial, inspect task và doc, retrieve context liên quan, implement, review, và validate."
Đó là lý do Knowns tồn tại: ít phải lặp lại context hơn, workflow state dễ inspect hơn, và collaboration giữa người với AI agent an toàn hơn.