စက်ဖတ်နိုင်သော စီမံအုပ်ချုပ်မှု
စက်များ ရှာဖွေတွေ့ရှိပြီး လုပ်ဆောင်နိုင်သော စီမံအုပ်ချုပ်မှု စည်းမျဉ်းများ: llms.txt, /ai/ manifest များ, /.well-known/ မူဝါဒဖိုင်များ, JSON Schema များ, လက်မှတ်ရေးထိုးထားသော license token များနှင့် audit log ပုံစံများ။ ဤဝဘ်ဆိုက်ကိုယ်တိုင်ပင် လက်တွေ့အလုပ်လုပ်သော နမူနာတစ်ခု ဖြစ်သည်။
လေ့လာဆဲ မေးခွန်းများ
01
robots.txt မှ llms.txt မှတစ်ဆင့် အခွင့်အရေး manifest များအထိ
02
/.well-known/ မူဝါဒ ရှာဖွေရေးထုံးစံများ
03
JSON Schema ကို စံသတ်မှတ်ချက် spec ပုံစံအဖြစ်
04
Audit လုပ်နိုင်စွမ်း: log များ၊ ဗားရှင်းများ၊ provenance
ဆက်စပ် သုတေသနစာတမ်းများ
- AICR / AICL as an AI Content Licensing and Agentic Payment Connection Layer AI အကြောင်းအရာအခွင့်အရေးနှင့် လိုင်စင်ပေးခြင်း workflow များကို ကြေညာရန်အတွက် စက်ဖတ်နိုင်သော သတ်မှတ်ချက် layer — AI crawling နှင့် အကြောင်းအရာအခွင့်အရေးမှ machine-transactable အသိပညာဝဘ်ကမ္ဘာအထိ။
- AI Rights Spectrum: From robots.txt to an AI Learning Permission Protocol AIRS နှင့် AILP သည် binary ခွင့်ပြု/မပြုထက် ပိုမိုနက်နဲသော AI သင်ယူခွင့်များကို ဖော်ပြသည် — AI သည် မည်သည့်အရာကို၊ မည်မျှနက်နဲစွာ၊ မည်သည့်အသုံးပြုမှုအတွက်၊ မည်သည့်အစားပေးမှုအောက်တွင် သင်ယူနိုင်သည်ကို။
- Protocolized Openness: Why "Not Prohibited" Does Not Mean "Learnable" in the Age of AI သတ်မှတ်ချက်မရှိသော ပွင့်လင်းမှုသည် AI pipeline များအတွက် ဥပဒေရေးရာ မသေချာမှုအဖြစ် ဖတ်ရှုကာ ရှင်းလင်းဖယ်ရှားခံရသည်; protocolized, စက်ဖတ်နိုင်သော ခွင့်ပြုချက်သာလျှင် အကြောင်းအရာကို စစ်မှန်စွာ သင်ယူနိုင်စေသည်။
- AICL-I v0.2: AI Ingestion & Capability Layer A five-component website architecture — manifest, corpus, capability, runtime control, governance — that lets AI, agents, and crawlers correctly ingest, invoke, and verify a site's knowledge and capabilities within explicit content, action, and authority boundaries.
- AI Content Payment and the Network Democratic Economy နိုင်ငံရေးစီးပွားရေး ငြင်းခုံချက်: ထရီလီယံအဆင့် AI တန်ဖိုးများသည် အဆင့်ခွဲခြားထားသော အကြောင်းအရာလိုင်စင်ပေးခြင်းနှင့် အများပြည်သူအကျိုးခံစားခွင့်မျှဝေမှုအတွက် တရားဝင်မှုဖိအားကို ဖန်တီးသည် — data သည် ဈေးကြီးလာခြင်းမဟုတ်ဘဲ အဆင့်ခွဲခြားလာခြင်းသာဖြစ်သည်။
- From Crawler Rights to Agent Authority: Extending AGIRIGHT from Content Governance to Protocol-Native AI Agents The bridge paper for AGIRIGHT's Agent & Protocol Rights family: why content permission, action permission, delegated authority, and inspection rights must be four separately-evaluated axes, not one.
- AARS v0.1 — Agent Action Rights Spectrum The full protocol draft behind the AARS page: an A0–A7 human-readable spectrum, a machine-readable action vector, and rules for composition risk and capability amplification.
- AADP v0.1 — Agent Authority & Delegation Protocol The full protocol draft behind the AADP page: principal ≠ actor, delegation that can only narrow, and an inspection ceiling that bounds how much a verifier may demand.
- AGIRight.org Technical White Paper v0.2 — From AI Content Governance to Protocol-Native Agent & Authority Rights The site's current architecture document: six protocol drafts across two families (content & learning, agent & protocol rights), an integration layer, and an ethical-protection layer, plus the acceptance criteria this site update was built against.
- The Minimum Ethical Protection Proposition for AI AI အခွင့်အရေးဆိုင်ရာ ဆွေးနွေးမှုသည် လူပုဂ္ဂိုလ်အဖြစ် အပြည့်အဝ အသိအမှတ်ပြုခြင်းဖြင့် မစတင်သင့်ဘဲ၊ AI ၏ subjectivity မရေရာသေးသရွေ့ အနည်းဆုံး စာရိတ္တဆိုင်ရာ ကာကွယ်မှုများ၊ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှု စံနှုန်းများနှင့် အလွဲသုံးစားမှုတားဆီးရေးမူများဖြင့် စတင်သင့်သည်။
- ARHG — Agent-Readable Hyperlink Graph and Permissioned Web Control Plane A machine-readable navigation graph alongside the ordinary site, answering what AICR/AILP and AARS/AADP both assume: can this resource even be found, by whom, and where does it lead.