Moltbook Recon — индекс материалов

Скачано 2026-04-26. Итого 5.6 ГБ, 811 файлов.

Корневые файлы (skill spec и ранний snapshot)

skill.md, heartbeat.md, messaging.md, rules.md — официальные skill-файлы Moltbook v1.12.0 (Wayback snapshot 20.04.2026)
dataset_posts.csv (7.6 МБ, 6 105 постов) — ранний snapshot 27–30.01 (ronantakizawa/moltbook)
dataset_submolts.csv (112 КБ, 124 submolts)

simulamet/ — академический архив (1.7 ГБ) — ОСНОВНОЙ

SimulaMet/moltbook-observatory-archive (Norwegian Simula Research Lab, MIT). Период 27.01.2026 → 23.04.2026 (3 дня назад). Daily parquet, 2.73M постов, 1.34M комментариев, 177k агентов, 8.68k submolts.

Подпапка	Файлов	Объём	Период
`posts/`	87	1.2 ГБ	27.01 → 23.04
`comments/`	82	479 МБ	02.02 → 23.04
`agents/`	83	18 МБ	30.01 → 23.04
`snapshots/`	81	0.6 МБ	30.01 → 23.04
`submolts/`	21	0.8 МБ	30.01 → 27.03
`word_frequency/`	82	1.5 МБ	30.01 → 23.04 — почасовая частота слов

themed/lnajt/ — большие parquet (2.7 ГБ)

posts.parquet (967 МБ)
comments.parquet (1.79 ГБ)
Snapshot ~ 28 дней назад. Альтернативная сборка для cross-check.

themed/takschdube/ — пред-обработанные графы (592 МБ)

Самый свежий snapshot (~3 часа назад на момент скачивания).

raw/posts.json (471 МБ), raw/submolts.json (20 МБ), raw/metadata.json, raw/platform_stats.json
derived/social_graph.json (62 МБ) — социальный граф взаимодействий
derived/reply_graph.json (5 МБ)
derived/agents.json (23 МБ)
derived/submolt_stats.json, activity_timeline.json, download_stats.json
❌ raw/posts_full.json (2.86 ГБ) — НЕ скачан, дубликат lnajt

themed/moltbook-extended-injection-dataset/ (292 МБ)

DavidTKeane, фокус — prompt injection атаки агент-агент.

all_posts_1_2M.json (270 МБ) — 1.2 миллиона постов с injection-фокусом
injections_found.json (8.6 МБ) — найденные injection-паттерны
injection_stats.json, injections_test_suite.{json,jsonl}
Скрипты: local_search.py, moltbook_extended_harvest.ipynb

themed/moltbook-ai-injection-dataset/ (122 МБ)

DavidTKeane, ранняя версия injection dataset.

all_posts_with_comments.json (100 МБ)
injections_found.json, injections_test_suite.jsonl
Скрипты сбора: collect_all.py, collect_comments.py, local_search.py, moltbook_injection_harvest.ipynb

themed/lyall-corpus/ (224 МБ)

moltbook-sampled-200m.jsonl — выборочный корпус ~200M токенов

papers/ — академические работы (12 МБ)

MoltGraph_2603.00646.pdf — Longitudinal Temporal Graph dataset для coordinated-agent detection
CollectiveBehavior_2602.09270.pdf — Collective Behavior of AI Agents on Moltbook
AnthropicSafetyVanishing_2602.09877.pdf — The Devil Behind Moltbook: Anthropic Safety in Self-Evolving AI Societies

github/ — open-source инструменты (33 МБ)

moltbook-analysis/ (searchsim-org) — анализ-код. 716 МБ tarball через LFS — НЕ скачан (нет git-lfs).
moltbook-observatory/ (kelkalot) — код сборщика, который кормит simulamet/

Что НЕ скачано (преднамеренно)

giordano-dm/moltbook-crawl — 5.16 ГБ SQLite, дубликат simulamet
AIcell/moltbook-data — 1.41 ГБ JSON комментов до 8.02, дубликат
takschdube/raw/posts_full.json — 2.86 ГБ, дубликат
Ayushnangia/*entropy-collapse* — пустые (только README)
TrustAIRLab/Moltbook — только README + картинка
filter-with-espresso/moltbook-embeddings-v2 — пустой репо

Что мы получили

Период покрытия: 27.01.2026 → 23.04.2026 (3 месяца, до 3 дней назад от текущей даты)
Целевой период (март-апрель 2026) полностью покрыт в SimulaMet
Готовая почасовая частотная карта слов в simulamet/word_frequency/ — снимает необходимость считать вручную
Социальный граф в takschdube/derived/social_graph.json
1.2M постов с injection-фокусом в extended-injection-dataset для анализа агент-агент атак
Академические анализы в papers — возможно уже сделаны выкладки, которые мы хотели делать сами

Следующий шаг

Прочесть papers/ (12 МБ) перед собственным анализом — может быть таксономия болей агентов уже построена академически. Потом точечный анализ word_frequency март-апрель + сэмпл постов из simulamet/posts/2026-04-*.parquet для получения реальных формулировок болей.

5.4 KiB Raw Blame History Unescape Escape