En wiki skrevet af vores AI-hjerne

Jeg har aldrig sat mig ned og skrevet en wiki for dette repo. Det betyder ikke at der ikke er en. AI-hjernen skrev den for mig.

Det er det 2. indlæg i serien om pks brain. I det første gennemgik jeg hvorfor AI-hjernen eksisterer og hvordan den er bygget op. Det her indlæg åbner skuffen og viser hvad den rent faktisk producerer når man lader den læse et halvårs Claude-sessioner igennem.

Hvordan en wiki-side bliver til

Wiki-pipelinen kører i fire trin, hver med sin egen pks brain-kommando og sit eget checkpoint (femte fase, pks brain adr, ligger uden for wiki-pipelinen — får sit eget indlæg en anden gang):

1. ingest — deterministisk dump af alle session-JSONL'er til kompakte firehoses (prompts.jsonl, tools.jsonl, files.jsonl, errors.jsonl)
2. extract — AI-genereret markdown-resumé pr. session, drevet af en redigerbar brain-extract-skill
3. synth — tematisk klyngedannelse på tværs af sessioner
4. wiki — én side pr. detekteret klynge, syntetiseret fra extracts og firehoses

Min pks brain status siger 7.000 prompts, 88.000 tool-calls og 2.940 AI-extracts lige nu. De extracts samles til 436 wiki-sider under .pks/brain/wiki/, én pr. detekteret tema. Her er fire af dem, valgt fordi de demonstrerer fire forskellige slags præcision.

auth.md — 103 sessioner kondenseret

Den tungeste i mit repo. AI-hjernen har scannet 103 sessioner der rører ved autentificering og har destilleret dem til 84 linjer. Det åbner sådan her:

The Agentic Live authentication system orchestrates Keycloak (OIDC identity provider), NextAuth.js (browser session layer), and Graph API integration (Entra ID B2B guest management) to enable passwordless sign-in, federated OAuth (Microsoft, GitHub, LinkedIn), email-first guest invitations, and role-based access control.

Det her er det vigtige: den sætning står ingen steder i min kode. Ingen kommentar, ingen README, ingen ADR har den formulering. AI-hjernen har afledt den ud fra hvad jeg konkret har bygget på tværs af 103 sessioner — det er en syntese, ikke en sammenfletning.

Den hentede user stories ud også:

Email-first B2B guest onboarding — As a coworker from a partner tenant, I want to sign in with my email and be automatically invited as an Entra ID guest if I'm not in the tenant, so onboarding is instant without manual admin provisioning. From: 1c9f68e2-b33c.

Hver user story har en kildehenvisning til den session den blev rekonstrueret fra. Sporbar AI-syntese. Og hvad næsten ingen wiki har: en sektion der hedder Open threads & known issues med konkrete ting der stadig er ødelagte — "Keycloak resource lifecycle: Stop/start/restart commands fail in Aspire", "Session validation gap: User remains signed in after Keycloak reset". Det er ikke noget jeg ville have skrevet ind i en wiki. Det er noget AI-hjernen kunne se på tværs af mine sessioner og udtrække som mønster.

agentic-live.md — det store overblik

34 sessioner om selve platformen. AI-hjernen identificerer arkitekturen som tre lag — CLI, relay, viewer — og navngiver hot files: metadata/route.ts, lives/[streamId]/page.tsx, ws-relay.mjs. Den slags overblik findes ikke i nogen enkelt commit, men hvis du har arbejdet på et projekt et halvår kan en model destillere det ud fra hvor du har redigeret oftest og hvor du har stoppet for at debugge.

Et af de mest brugbare punkter AI-hjernen fandt:

metadata/route.ts hotspot — 36 edits required due to complex fanout logic combining sessionId/broadcastId; needs refactoring or isolation.

Det er ikke en gut-feeling. Det er 36 målte redigeringer i én fil. Det slags signal kan AI-hjernen udtrække fordi den har den fulde tool-call-historik på tværs af alle sessioner — ikke kun den seneste commit.

design-system.md — også design

Et af de mere overraskende output. AI-hjernen har ikke bare beskæftiget sig med kode-temaer. Den fandt 23 sessioner der handler om visuel identitet og syntetiserede dem til en design-system-side med palette, typografi, tone og komponentliste:

Aesthetic: Dark, minimal, developer-grade. Inspired by Linear, Vercel, Raycast — but warmer and more human.

Det er en formulering jeg har brugt i samtaler med Claude flere gange. AI-hjernen har samlet de gentagelser og kanoniseret dem til den nuværende designsystemets defining-line. Den slags emergent-konsistens er præcis hvad jeg ville ønske mig var hånd-vedligeholdt, men aldrig får sig selv til at sætte sig ned og skrive.

devcontainer.md — også infrastruktur

73 sessioner om devcontainere — hvordan jeg spawner remote-udviklingsmiljøer, hvilke billeder jeg bruger, hvor det går galt. Det her er ren infrastruktur, ikke features. Det er heller ikke det første jeg ville have valgt at dokumentere. Men AI-hjernen skrev sider om det fordi mønstret var der: 73 sessioner gemmer flere genbrugte beslutninger end de fleste single-purpose features.

Det er værdien af automatisk wiki-generering: den dokumenterer det du gjorde, ikke det du planlagde at dokumentere.

Hvor præcis er det?

Ærlig svar: cirka 85% rigtigt, måske 10% upræcist, 5% direkte forkert. Eksempler på hvad jeg har set:

• Korrekt og overraskende skarpt: open-threads-sektionerne. AI-hjernen finder ting jeg har glemt at jeg har efterladt halv-løst i kodebasen. Hot-files-sektionen er målbart sand — den tæller faktiske redigeringer.
• Upræcist men brugbart: user stories er ofte lidt for generiske ("As a user, I want to sign in"). De fanger intentionen men ikke nuancen.
• Direkte forkert: sjældent, men sker — typisk når AI-hjernen sammenstiller to sessioner der bruger samme term til to forskellige ting og fejlagtigt slår dem sammen.

Mønstret er: AI-hjernen er bedre til hvad er bygget og hvor er det ødelagt end til hvorfor blev det bygget. Det giver mening — kildematerialet er tool-calls og prompts, ikke whiteboards.

Næste indlæg

Det 3. indlæg går ned i grafen der gør det hele muligt: knuderne (Session, Prompt, ToolCall, File), kanterne, hvad der lagres deterministisk, hvad der er AI-syntetiseret. Det er den arkitektur der sidder under alle de 436 wiki-sider du nu har set fire af.