danielmiessler/Substrate

何を解決するか

Substrate は、グローバルな課題に取り組む際の断片化された議論や、繰り返し同じ問題を再発明する現象を防ぐために設計されています。問題の文書化、検証済みの解決策の追跡、そして権威あるデータとのリンクを可能にする、共有され構造化された基盤を提供することで、人類の進歩が意見ではなく、証拠に基づくものになるようにします。

動作方法

このプロジェクトは、17以上の知識コンポーネント（問題、解決策、主張、主張の根拠など）を明示的にリンクするオープンソースフレームワークを実装しています。人間の貢献とAI分析を組み合わせて、接続された知識グラフを構築します。

技術的には、TypeScript と Bun ランタイムを使用して、世界銀行、CDC、EPA などの権威あるソースからのデータの取得と変換を自動化しています。すべてのデータは人間が読みやすい Markdown および CSV 形式で保存され、人間とAIエージェントの両方にとってアクセス可能になっています。また、権威性や正確性を含む8つの次元でデータソースを評価する図書館学的手法も採用しています。

対象ユーザー

• 研究者および分析者：権威あるデータと照らし合わせて主張を追跡し、主張の質を評価したい人。
• OSINT調査員：公開記録を照合し、人々、組織、政策の間の隠れた関係を明らかにしたい人。
• 公共の責任を問う活動家：政治的主張の検証や、政府支出が測定された成果と一致しているかを監視したい人。
• コミュニティ貢献者：社会的課題を文書化し、構造化された解決策を提案したい人。

主な特徴

• 権威あるデータの統合：GDP、インフレ、健康、環境指標をカバーする13以上のデータソースを含む。
• 人間とAIの協働：人間が知見を文書化できる一方で、AIがパターンをスキャンし、関係性を提案できるように設計されている。
• 図書館学の基準：すべてのデータソースは、透明性と信頼性を確保するための8次元評価フレームワークでカタログ化されている。
• ウェルビーイングインフラ：GDPを超えた指標、たとえば金融的ストレス、社会的孤立、労働者の自律性を特に追跡している。