इस प्रोजेक्ट के बारे में

db.md एक ओपन स्टैंडर्ड (Apache-2.0, format v0.4) है जो मार्कडाउन फ़ाइलों के फ़ोल्डर को डेटाबेस की तरह मानता है। प्रत्येक रिकॉर्ड एक मार्कडाउन फ़ाइल होती है जिसमें संरचित फ़ील्ड के लिए YAML frontmatter और संबंधों के लिए [[wiki-links]] होते हैं। एक ही DB.md फ़ाइल schemas, policies, और agent instructions घोषित करती है। कोई daemon, कोई vector database, और कोई query language नहीं है—semantic recall को एक AI एजेंट सरल भाषा में अपनी खोज का दायरा बढ़ाकर संभालता है। रेफ़रेंस टूलकिट एक Rust बाइनरी (dbmd) है जो deterministic operations प्रदान करती है: embedded ripgrep के ज़रिए search, frontmatter के आधार पर query/filter, स्वचालित date-sharded paths के साथ write, घोषित schemas के विरुद्ध validate, graph backlinks, और PDF, docx, xlsx, epub, और html से text extract। एक छोटा built-in harness (ask/do/build) उपयोगकर्ता-कॉन्फ़िगर किए गए मॉडल के विरुद्ध सरल-अंग्रेज़ी अनुरोधों से store को संचालित करता है—Ollama, LM Studio, या llama.cpp के ज़रिए local, या Anthropic, OpenAI, या OpenRouter के ज़रिए API। यह verb permission का भी काम करता है: ask में कोई write tool नहीं होता, do schema checks और link-aware deletes के साथ मानक verbs के ज़रिए लिखता है, build workspace file edits जोड़ता है। Store संरचना sources/ (प्राप्त रूप में रखे गए evidence—emails, PDFs, notes) को records/ (agent-authored content) से अलग करती है, जिसमें एक meta-type फ़ील्ड atomic facts, operational state, और synthesis को अलग पहचानता है। Derived indexes (ब्राउज़िंग के लिए index.md, संरचित reads के लिए index.jsonl) non-authoritative और फ़ाइलों से पूरी तरह rebuildable होते हैं। Interactive loop O(changed) है, O(store) नहीं, जिसका प्रदर्शन CI में 10k-file स्तर पर मापा जाता है और प्रकाशित targets के साथ एक opt-in million-file test भी है। सुरक्षा उपायों में कोई telemetry या auto-update नहीं, कोई AI SDK अंदर नहीं, ऐसे installers जो bytes और digest के बीच authority बाँटते हैं, gh attestation verify से सत्यापन-योग्य signed build-provenance attestations, OIDC के ज़रिए trusted publishing, और RustSec advisories के साथ CI-audited dependencies शामिल हैं। वैकल्पिक sync link.md protocol के ज़रिए उपयोगकर्ता-चयनित hub तक उपलब्ध है, जिसमें permissioned access, समीक्षा के लिए proposal-based writes, और कोई silent overwrites नहीं होते। रेपो में पाँच पूर्ण example stores (research wiki, ops tracker, second brain, agency knowledge base, CRM), कस्टम टूल बनाने के लिए एक library crate (dbmd-core), और harness integration के लिए एक canonical Agent Skill फ़ाइल शामिल है। Format और toolkit स्वतंत्र रूप से versioned हैं, जिसमें additive policy है ताकि मौजूदा stores format updates के दौरान भी validate होते रहें।