Show HN: ThoughtDAG – LLM会話のための編集可能なコンテキストグラフ

ブランチ ここにたどり着いたパスを上書きすることなく、別の解釈を探求します。 プルーン キャンバス上の有用な迂回路を、次のリクエストから除外したまま保持します。 マージ 選択した証拠と推論パスを1つの回答に統合します。 インスペクト 生成前にモデルが何を受け取るかプレビューします。隠されたメモリ選択はありません。 AI会話 87メッセージ 3つの研究パスを比較します。 最初のものから始めます。 その利点は… もし中心的な仮説が失敗したら？ 別の説明を検討してください… また、今日の夕食は何を食べればいいですか？ 近くに新しいレストランがあります。 履歴はここにあります。 どの部分が次のリクエストに入りますか？ research-paper.pdf p.7 結果 効果は実験条件でのみ現れます。 ページから選択 research-paper.pdf · p.7 効果は実験条件でのみ現れます。 ソースリンク済み · まだ接続されていません。 ソースから質問 research-paper.pdf · p.7 この証拠は実際に何を意味しますか？ ソースはコンテキスト内にあります。 無関係なブランチ detour 今日の夕食は何を食べればいいですか？ この履歴は研究概要に入るべきではありません。 まだ接続されている 汚染された概要 3つのソース 研究概要…また、夕食にホットポットも検討してください。 プロンプトは同じままです。 汚染されたコンテキストが回答を変更しました。 無関係なブランチが含まれています。 送信されます 1,284 トークン モデルが何を受け取るかプレビューします。 着信祖先： 研究課題 証拠 夕食の迂回路 オレンジ色のエッジを削除した後： −47 トークン コンテキスト差分 −47 トークン 夕食の迂回路がコンテキストに残っています。 同じプロンプト · 再生成 同じプロンプト · 再度質問 箇条書きの要約を教えてください。 単語は同一です。 エッジは1つだけ変更されました。 再現可能なコンテキスト クリーンな回答 2つのソース 1：データベースバージョンを記録する。 2：独立したレビュー担当者を使用する。 3：第3のレビュー担当者と競合を解決する。 無関係な夕食の提案はなくなりました。 回答はインプレースで更新されました。 1つのルール ThoughtDAG ワイヤーはコンテキストです。 隠されたメモリセレクターはありません。 モデルが見ているもの、その理由、そして何が削除されたかがグラフ上で可視のままです。 可視 編集可能 検査可能