davisxai/operator-knowledge-base

База знаний оператора

Реальные системы ИИ, задокументированные. Архитектура, гиды, навыки и инструменты OperatorOS.

Операторос.ай @davis.mcm · @os.operator

Что это такое

Все, что я посылаю в социальных сетях, восходит к системам, которыми я на самом деле управляю. В этом репо эти системы задокументированы должным образом: бесплатно, невостребовано и на уровне дизайнерских решений, а не скриншотов.

Я Дэвис МакМюррейн. Я управляю OperatorOS, агентством систем ИИ. Я создаю приборные панели, операционные системы ИИ и автономные программные стеки для реального бизнеса, и я использую ту же архитектуру для своей собственной работы. Содержание показывает сборки. Эта база знаний содержит субстанцию, чтобы вы могли создать свою собственную.

Три обязательства проходят через каждую страницу здесь:

1. ** Существует в производстве. ** Нет никаких документов, которые на самом деле не работают. Режимы неудач включены, потому что именно там происходит обучение.
2. ** Никаких выдуманных чисел** Затраты, подсчеты и ориентиры исходят из реальных систем и реальных исследований, датированных тем, где это имеет значение.
3. Ничего закрытого Никакой электронной почты, никаких перепродаж. Звёздный репо и новый материал приземляются здесь до того, как попадут на корму.

[!ПРИМЕЧАНИЕ]

Operator Knowledge Base

Real AI systems, documented. The architecture, the guides, the skills, and the tools behind OperatorOS.

operatoros.ai · @davis.mcm · @os.operator

---

What this is

Everything I ship on social traces back to systems I actually run. This repo is where those systems get documented properly: free, ungated, and at the level of design decisions rather than screenshots.

I’m Davis McMurrain. I run OperatorOS, an AI systems agency. I build dashboards, AI operating systems, and self-hosted software stacks for real businesses, and I use the same architecture for my own operation. The content shows the builds. This knowledge base holds the substance so you can build your own.

Three commitments run through every page here:

1. It exists in production. Nothing is documented that does not actually run. Failure modes are included, because that is where the learning is.
2. No invented numbers. Costs, counts, and benchmarks come from real systems and real research passes, dated where it matters.
3. Nothing gated. No email wall, no course upsell. Star the repo and new material lands here before it hits the feed.

[!NOTE] Client names, contract values, credentials, and server addresses are deliberately excluded everywhere. The architecture is the interesting part anyway.

---

The map

ai-os/ The AI operating system

The system I actually run every day, not a rendered HTML page pretending to be Jarvis. Mail triage across three Gmail accounts, an agent-maintained knowledge vault, a chat agent with propose-only permissions, and a generated morning brief.

• architecture.md The runtime. Two processes that only talk through Postgres, the actions table as an approval gate, Gmail triage design, model tiering, cron cadences, and the security posture.
• vault.md The agent-maintained Obsidian second brain. Split by mutability, the index/hot/log triad, frontmatter as a validated contract, and how autonomous enrichment stays bounded.
• claude-code-layer.md Claude Code configured as a business operating system. The CLAUDE.md constitution, a 66-skill library, agent tiering, hooks, MCP lineup, and the memory pattern.