Overview
High-level synthesis of everything in this wiki. Updated after every 3 ingests หรือเมื่อภาพรวมเปลี่ยน
What This Wiki Is
This is a Second Brain — a persistent, LLM-maintained knowledge base. It compiles knowledge from raw sources into structured, interlinked pages that accumulate and compound over time. You are reading the output; Claude wrote it.
Current focus: สามโดเมนหลัก — (1) Personal AI stack สำหรับ LLM tools ส่วนตัว (2) Machine Learning for Trading สำหรับ quantitative finance และ (3) Enterprise Systems & IoT สำหรับระบบองค์กร
Domain 1: Personal AI Stack
หลังจาก 4 sources ภาพรวมชัดขึ้นมาก — sources ทั้งหมดอยู่ใน ecosystem เดียวกัน แต่ address คนละ layer:
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ INTERACTION [[OpenClaw]] │
│ channels, voice, canvas, multi-agent routing│
├─────────────────────────────────────────────┤
│ MEMORY [[MemPalace]] │
│ verbatim storage, semantic retrieval │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ KNOWLEDGE [[LLM Wiki Pattern]] │
│ compiled synthesis, persistent wiki │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ PREDICTION [[MiroFish]] │
│ swarm simulation, counterfactual reasoning │
└─────────────────────────────────────────────┘
ทั้งสี่ไม่ได้แข่งกัน แต่ address ปัญหาต่างกัน: ฉันจะ interact กับ AI อย่างไร? AI จะจำอะไรได้บ้าง? AI รู้อะไรบ้าง? AI จะ predict อะไรให้ฉันได้บ้าง?
Domain 2: Machine Learning for Trading
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ EDUCATION [[ML4T Platform]] │
│ 27 chapters, 5 Python libs, Agent Skills, 9 case studies │
│ ├── [[ML4T Book 2nd Edition]] (2020, 23 ch, 858 pages) │
│ └── [[ML4T Book 3rd Edition]] (June 2026, 27 ch, 6 parts) │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ CHART INTERFACE [[TradingView MCP]] │
│ 78 MCP tools, Pine Script dev, CDP connection │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
ML4T 3rd Edition Workflow — 6 Parts:
Part 1 Foundation → Data & Strategy Setup (Ch 1-6)
Part 2 Features → Feature Engineering (Ch 7-10)
Part 3 Models → ML Pipeline & Synthesis (Ch 11-15)
Part 4 Strategy → Backtest to Execution (Ch 16-20)
Part 5 Advanced AI → RL, RAG & Agents (Ch 21-24)
Part 6 Production → Deploy & Monitor (Ch 25-27)
Key empirical findings from 9 case studies:
- GBM downstream champion: 6/9 studies
- Median holdout Sharpe decay: ~50%
- Cost assumptions dominate: gross Sharpe +1.76 → net -62.61 (NASDAQ-100 intraday)
- No single allocator or model family universally wins
3rd Edition ใหม่ที่สำคัญ (ไม่มีใน 2nd Edition):
- Part 5 Advanced AI: RL (Ch21), RAG (Ch22), Knowledge Graphs (Ch23), Autonomous Agents (Ch24)
- Part 6 Production: Live Trading (Ch25), MLOps & Governance (Ch26)
ความเชื่อมโยงกับ Domain 1: TradingView MCP ใช้ MCP protocol เหมือนกับ MemPalace และ OpenClaw — same integration pattern ต่าง domain และ Ch22-24 (RAG/KG/Agents) ของ ML4T ตรงกับ RAG vs Wiki และ LLM Wiki Pattern ใน Domain 1
Cross-Cutting Pattern: Schema Files
สิ่งที่วิ่งผ่านทุก system ใน wiki นี้คือ persistent schema files — text files ที่บอก LLM ว่าควร behave อย่างไรใน context นั้นๆ:
CLAUDE.md(LLM Wiki — this wiki)AGENTS.md/SOUL.md(OpenClaw)CLAUDE.md(TradingView MCP — decision tree สำหรับ 78 tools)CLAUDE.md/AGENTS.md(convention ทั่วไปใน agentic systems)
นี่เป็น emerging standard สำหรับ LLM configuration ข้าม sessions ข้าม projects
Knowledge Retrieval Spectrum (RAG vs Wiki)
Flat RAG GraphRAG Compiled Wiki
(MemPalace) (MiroFish) (this wiki)
เก็บดิบ graph-guided สังเคราะห์ก่อน
ค้น semantic retrieval ค้นใน pages
Domain 3: Enterprise Systems & IoT
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ WORKFLOW [[BLEAF]] │
│ e-Form Workflow บน Alfresco; 5 sub-systems │
│ ├── [[BLEAF Main Module]] — Settings & System Config │
│ ├── [[BLEAF Approval Matrix]] — สายอนุมัติ, Mobile │
│ ├── [[BLEAF Memo Module Header]] — Header/Detail/Form keys │
│ └── [[BLEAF Workflow Tool]] — Fix Doc, Cancel, Re-Assign │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ CCTV/IoT [[Dahua.Api]] + [[CCTV Integration]] │
│ C# NuGet wrapper บน Dahua NetSDK (win-x64) │
│ ├── Video Backup — ดึง recording ลงเซิร์ฟเวอร์อัตโนมัติ │
│ ├── Face Recognition — ลงเวลาพนักงาน (PDPA compliant) │
│ └── LPR — จดจำทะเบียนรถ, ควบคุมไม้กั้น │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ VOIP [[Yealink T31G]] + [[Yeastar P-Series]] │
│ + [[VoIP Phone System]] │
│ ├── T31G: SIP setup, BLF, Transfer, Conference │
│ ├── Yeastar P550/P560/P570: IVR, Ring Group, Queue, CDR │
│ └── Auto Provisioning: PnP / DHCP Option 66 / RPS │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
ความเชื่อมโยงกับ Domain 1: Dahua.Api สามารถ feed event data (face recognition hits, LPR logs) เข้า MemPalace หรือ LLM pipeline เพื่อ automate attendance reports หรือ vehicle access analytics
Active Threads
- Personal AI stack — 4 layers ที่อาจ complement กัน (Memory + Knowledge + Interaction + Prediction)
- Trading stack — education (ML4T) + interface (TradingView MCP) ทำงานด้วยกันได้
- MCP as universal integration pattern — MemPalace, OpenClaw, TradingView MCP ล้วนใช้ MCP
- Schema file standard — CLAUDE.md/AGENTS.md กำลัง emerge ข้าม systems
- Enterprise IoT pipeline — BLEAF workflow + Dahua CCTV → event-driven automation + LLM integration
Key Open Questions
- OpenClaw + MemPalace + LLM Wiki stack กันได้จริงๆ ไหม? integration point คืออะไร?
- Schema file pattern — มี standard กำลัง emerge อยู่จริงๆ หรือเปล่า?
- MiroFish validation — prediction engine นี้ accurate แค่ไหนในทางปฏิบัติ?
- TradingView MCP + ML4T workflow — ใช้ Claude Code วิเคราะห์ chart + generate Pine Script signals จาก ML4T framework ได้ไหม?
- ML4T 3rd Edition ใช้ RAG (Ch22) + KG (Ch23) + Agents (Ch24) ทำ research workflow → เชื่อมกับ MemPalace/OpenClaw ได้อย่างไร?
- จะเริ่มต้น implement ML4T workflow จาก ML4T Trading Approaches จากจุดไหนก่อน?
- Dahua face recognition event data → pipe เข้า LLM pipeline เพื่อ auto-generate attendance report ได้ไหม?
Wiki Health
| Metric | Value |
|---|---|
| Pages | 42 |
| Sources ingested | 12 |
| Last lint | 2026-04-22 (0 issues) |
| Open contradictions | 0 |
| Orphan pages | 0 |