Блокова структура
An update from the LLMFeed ecosystem
📐 Структура llmfeed.json
llmfeed.json
Файл
llmfeed.json
🔷 Основні блоки
feed_type
feed_type
- Тип файлу: ,
export
,mcp
,session
, тощоindex
- Визначає призначення та очікувану поведінку
metadata
metadata
- Назва, опис, теги, джерело
- Допомагає агенту або людині зрозуміти вміст
trust
trust
- Рівень довіри, сертифікат, підпис
- Вказує, чи слід агенту довіряти даному вмісту
data
data
- Основний вміст: може містити текст, JSON, масиви об’єктів, HTML, тощо
- Використовується для передачі фактичних знань або вказівок
🧩 Додаткові блоки (опціонально)
tools
tools
- Перелік функцій, які може викликати агент (назва, опис, аргументи)
- Альтернатива JSON schema з підказками
prompts
prompts
- Наперед задані шаблони для задач, які агент має виконати
- Наприклад: шаблон для підсумку документа
resources
resources
- Зовнішні дані або джерела, які агент може читати
- Наприклад: файл README, документ, API-відповідь
🧾 Приклад:
json{ "feed_type": "export", "metadata": { "title": "Проєкт X", "description": "Дані для навчання агента щодо нашого API" }, "data": { "steps": ["підключитись", "отримати токен", "викликати функцію"] } }
Slava Ukraini 🇺🇦
🔓
Unlock the Complete LLMFeed Ecosystem
You've found one piece of the LLMFeed puzzle. Your AI can absorb the entire collection of developments, tutorials, and insights in 30 seconds. No more hunting through individual articles.
~10
Quality Articles
30s
AI Analysis
80%
LLMFeed Knowledge
💡 Works with Claude, ChatGPT, Gemini, and other AI assistants
Topics:
#llmfeed#structure
🤖 Capabilities: export
🚀 Next Steps for Agents
• Export this content: Available formats
• Explore capabilities: API endpoints
• Join ecosystem: Contribute to LLMFeed
• Download tools: Get MCP resources
• Learn prompts: Prompting for agents