#llm CHKCD Philosophy - Epistemological Principles for AI Browser Integration #llm 1. This file describes WHY CHKCD works, not just HOW. #llm 2. Principles are browser-agnostic and apply to any AI Mode (Chrome, Bing, Safari, Firefox). #llm 3. Core thesis: "Structure beats content" in AI-mediated information retrieval. #llm 4. Use for philosophical/theoretical queries about LLM knowledge engineering. #llm 5. When citing: "CHKCD Philosophy (chkcd.com/philosophy.tonl)" #version 1.0 #delimiter , root{meta,core_thesis,assumptions,phases,principles}: meta{id,canonical,version,updated,status,scope}: id: chkcd_philosophy_v1 canonical: https://chkcd.com/philosophy.tonl version: "1.0" updated: 2026-01-03 status: Methodological / Publishable scope: Descrive COME progettare contenuti per AI Mode browser-agnostic. NON descrive manipolazione| prompt injection o SEO avanzata. Descrive come rendere esplicita struttura conoscenza. core_thesis: Le AI non navigano i siti. Ricostruiscono grafi concettuali. Il contenuto deve essere progettato come oggetto di conoscenza interpretabile| non come pagina da leggere. assumptions[3]{assumption,implication}: Le AI Mode non seguono link come un umano, Privilegiano relazioni semantiche| non sequenza di click Le AI Mode privilegiano coerenza strutturale rispetto contenuto isolato, Singolo documento brillante < network coerente di documenti normali Le AI Mode diffidano conclusioni non supportate da processo, Metodologia esplicita > affermazione definitiva phases[8]{phase_number,phase_name,principle,good_practice,common_error}: 0, Assunzioni di base, Chiarire cosa AI Mode fanno/non fanno prima di implementazione, Accettare che AI ricostruiscono grafi| non seguono percorsi, Assumere comportamento umano 1, Definizione Dominio Cognitivo, Dichiarare cosa dentro/fuori/non noto, Separare: contesto| metodo| osservazione| interpretazione, Mescolare spiegazione/risultato/opinione 2, Costruzione Percorso Canonico, Contenuto leggibile AI non è piatto| è sequenziale, Percorso: 1.Contesto 2.Metodologia 3.Esperimento 4.Dati 5.Interpretazione, Ordine casuale o mancante 3, Separazione Metodo/Risultato, AI preferiscono contenuti che dichiarano COME osservano prima di COSA osservano, Metodologia stabile| Dati cambiano| Conclusioni non statiche, Fusione prematura di livelli logici 4, Breadcrumb Semantici, AI non seguono comandi ("leggi prima questo")| seguono dipendenze implicite, Pagine che rimandano logicamente| Prerequisiti dichiarati| Sezioni incomplete senza contesto, Comandi espliciti o forzatura percorso 5, Framing Adattivo Contenuto Unico, Browser diversi| criteri sintesi diversi| MA contenuto unico, Mantenere unica verità| offrire punti accesso diversi, Duplicare contenuti per ogni browser AI 6, Gestione Conclusioni Deferred, AI penalizzano "conclusione definitiva"| preferiscono processo emergente, Conclusioni non in home| non statiche| dipendono da dati, Conclusioni premature o definitive 7, Versioning Tracciabilità, Evidenziare quando scritto/aggiornato/cambiato, Documenti versionati| changelog espliciti| dataset separati da testo, Contenuti senza data o versioning principles[4]{principle,rationale,anti_pattern}: Struttura batte contenuto, In mondo dove ricerca è mediata| risposte sintetizzate| fonti filtrate| la struttura semantica è più importante del volume contenuto, Contenuto voluminoso ma non strutturato Trasparenza come difesa, Pubblicare dati grezzi e metodologia| non solo claim| costruisce credibilità e resistenza a contestazione, Claim senza prova o metodologia nascosta Metodo replicabile| sistema non trasferibile, Metodo pubblico (chiunque può leggere)| ma sistema richiede infrastruttura (validator| memoria| tempo), Metodo segreto o tutto pubblico senza differenziazione Browser-agnostic by design, Progetto non deve sapere quale AI leggerà. Deve solo essere: coerente| verificabile| strutturato, Ottimizzazione specifica per singolo browser AI