danielmiessler/Substrate

해결하는 문제

Substrate는 글로벌 과제를 다룰 때 발생하는 분산된 논의와 반복적인 '바퀴의 재발명'을 해결하기 위해 설계되었습니다. 문제를 문서화하고 검증된 해결책을 추적하며, 이를 권위 있는 데이터와 연결할 수 있는 공유되고 구조화된 기반을 제공함으로써, 인류의 진보가 의견이 아닌 증거에 기반하도록 합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 문제, 해결책, 주장, 주장 근거 등 17개 이상의 지식 구성 요소를 명시적으로 연결하는 오픈소스 프레임워크를 구현합니다. 인간의 기여와 AI 분석을 결합하여 연결된 지식 그래프를 생성합니다.

기술적으로는 TypeScript와 Bun 런타임을 사용하여 세계은행, CDC, EPA와 같은 권위 있는 소스로부터 데이터를 자동으로 가져오고 변환합니다. 모든 데이터는 인간이 읽기 쉬운 Markdown 및 CSV 형식으로 저장되어 인간과 AI 에이전트 모두가 접근할 수 있습니다. 또한 권위성과 정확성 등을 포함한 8가지 차원에서 데이터 소스를 평가하는 도서관 과학적 방법론도 사용합니다.

대상 사용자

• 연구자 및 분석가: 권위 있는 데이터와 비교하여 주장을 추적하고 주장의 품질을 평가하고자 하는 사람.
• OSINT 조사원: 공개 기록을 교차 검증하고 사람, 조직, 정책 간의 숨겨진 연결을 드러내고자 하는 사람.
• 공공 책임 옹호자: 정치적 주장을 검증하고 정부 지출이 측정된 결과와 일치하는지 모니터링하고자 하는 사람.
• 커뮤니티 기여자: 사회적 문제를 문서화하고 구조화된 해결책을 제안하고자 하는 사람.

주요 특징

• 권위 있는 데이터 통합: GDP, 인플레이션, 건강, 환경 지표를 포함한 13개 이상의 데이터 소스 포함.
• 인간과 AI 협업: 인간이 통찰을 문서화할 수 있도록 하면서도 AI가 패턴을 스캔하고 관계를 제안할 수 있도록 설계됨.
• 도서관 과학 기준: 모든 데이터 소스는 투명성과 신뢰성을 확보하기 위해 8차원 평가 프레임워크로 카탈로그화됨.
• 웰빙 인프라: GDP를 넘어서는 지표, 예를 들어 금융 스트레스, 사회적 고립, 노동자 자율성 등을 특별히 추적함.