Компания говорит о себе каждый день — на встречах, в чатах, в документах. Обычно этот поток исчезает: остаётся в головах, в переписке и в файлах, которые никто не откроет. Tessbrain превращает разговоры компании в её память, а память — в работу: отвечает на вопросы со ссылками на первоисточник, считает цифры кодом, готовит документы, запускает процессы и сам замечает, где компания рассинхронизировалась.
Один контур из четырёх шагов. Всё остальное в документе — детали внутри него.
| Шаг | Что происходит |
|---|---|
| Вход | Встречи, звонки, Telegram и Slack, документы, ссылки, выгрузки CSV/Excel, CRM (amoCRM, Bitrix24, HubSpot, Pipedrive), 1С через OData, Google Sheets, BI. Ничего не надо заполнять руками — система берёт то, что и так происходит. |
| Разбор | Около 30 специализированных извлекателей вытаскивают из встречи свой слой: решения, задачи, участники, KPI, риски, идеи, мнения, причинные цепочки, противоречия, достижения. У каждого факта — источник, дата и уверенность. Сколько при этом будет обращений к модели — зависит от выбранного класса модели: на сильной модели весь базовый разбор идёт одним вызовом, на экономичной разбивается на несколько. |
| Память | Граф компании: 33 типа объектов, 48 типов связей. Факты версионируются, а не затираются. Ночью система сама наводит порядок: сливает дубли, ослабляет неподтверждённое, собирает инсайты. |
| Работа | Чат, документы, процессы-доски, отчёты, симуляции, выдача наружу партнёрам, подключение к Claude Code и Cursor как источник контекста. |
Мозг компании не работает в вакууме: он стоит внутри экосистемы, где каждый сервис приносит свой тип разговора. Это не «интеграции по списку», а разделение труда — захват и распознавание живут отдельно, осмысление и память живут здесь.
Наша собственная система обработки встреч: она пишет и расшифровывает, мозг забирает готовый материал и разбирает его на смыслы. Это доверенный внутренний источник, а не сторонний сервис, к которому мы приделались сбоку.
Звонки — из сервиса аналитики звонков (в коде интеграция названа CallInsight). Домен клиентских коммуникаций намеренно отделён от внутренней памяти: транскрипты и аудио не копируются к нам. Приходят события — сделка под риском, жалоба, рекомендация коучу — и живая карточка клиента подтягивается из их системы в момент показа. Их выводы, сделанные моделью, помечены как «повествование модели» и не становятся фактом компании: это защита от того, чтобы одна ИИ-система кормила другую своими домыслами.
Телеграм-бот как отдельный вход: получает артефакты после встреч, отвечает по памяти компании, ведёт диалог с сотрудником (раздел 11).
Приёмник для сервиса стендапов от SynLabs написан: пять типов событий (обработан стендап, дневная сводка чата, поднят блокер, недельный отчёт, разобран спринт), подпись HMAC, сведение внешнего человека с нашим аккаунтом, повторная доставка не дублируется. Пока за флагом — сервис ещё не подключён, но приёмная часть его ждёт.
CRM (amoCRM, Bitrix24, HubSpot, Pipedrive), 1С через OData, Google Sheets, BI, выгрузки файлами, ссылки. Плюс внешние стороны, которые сами присылают факты через шину (раздел 13).
Запись в CRM (создать сделку/лид, дописать комментарий в историю) — отдельным путём, изолированным от чтения и закрытым по умолчанию; отправка в Slack, почту, Notion, Jira и остальные подключённые системы через блоки досок; выдача партнёрам через шину; уведомления «появилось новое» для подписанных потребителей.
Три разных потока, которые легко перепутать, — они про разное.
Синхронизация знаний вычитывает встречи из источника и прогоняет их через разбор: сущности, связи, метрики, регламенты. Идёт фоном, с видимым прогрессом, и чат об этом знает — во время прогона он честно предупреждает «идёт синхронизация, данные пока неполные», а не отвечает по половине базы, делая вид, что это всё.
Датасет, подключённый по ссылке или к CRM, обновляется по расписанию, которое задал владелец (интервал, ежедневно, еженедельно). Забор всегда полный — дельту «изменённое с даты» источники вроде Google Sheets не отдают в принципе. Зато система сравнивает забранное с сохранённым: не изменилось — ничего не переписывает, не тратит модель на перестройку онтологии и не пишет пустую версию в историю. Изменилось — новые данные становятся текущими, прежние уходят в историю версий (хранится 5 последних, с откатом), пересчитываются метрики и уходит уведомление подписчикам.
Изменения, которые система делает в чужих системах: запись в CRM, отправка документов, задачи в трекерах. Здесь принцип обратный входу — деньги по умолчанию заперты: путь записи в CRM выключен, пока его не включат осознанно.
Память компании меняется только разбором и ночным наведением порядка. Таблицы данных — обновлением из источника. Чужие системы — только явными действиями процессов. Ни один поток не переписывает чужую зону: источник данных не может изменить факт из встречи, а разбор встречи не трогает таблицы.
Под каждый тип нагрузки выбирается свой класс модели — не по вкусу, а по правилу «чувствительность к качеству × частота». Тяжёлое и редкое, что задаёт качество всей базы знаний (разбор встречи, ночная консолидация, генерация ТЗ, финальный синтез глубокого поиска), идёт на крупной модели. Частое и интерактивное (чат, обычный поиск, промежуточные шаги) — на модели поменьше, где важны скорость и цена. Провайдера и ключ компания выбирает сама (раздел 14), а уровень под задачу система подставляет сама — один провайдер обслуживает оба уровня.
Не заметки и не поиск по документам, а модель компании: люди, проекты, клиенты, решения, задачи, показатели и связи между ними. Растёт сама из разговоров.
Бюджет проекта, роль и отдел человека, срок и исполнитель задачи, статус проекта хранятся цепочкой датированных версий. Новое значение не стирает старое — помечает его заменённым, с датой и встречей-источником. Видно не только «сколько сейчас», но и «сколько было и когда поменялось». Бюджет приводится к числу, поэтому «2 млн ₽» и «2 500 000 руб» из разных встреч сравниваются между собой — рост видно цифрой, а не на глаз.
Состояние компании на 15 марта, на 1 мая и сегодня — три среза рядом с автоматически посчитанной разницей: кто появился, что изменилось, что исчезло. Ретроспектива без археологии по переписке. Версия датируется датой встречи, а не днём загрузки, поэтому архив, залитый одним днём, не схлопывается в одну точку.
Система находит прошлые решения по тому же вопросу и выстраивает их в ленту: договорённости перестают быть плоским списком — видна эволюция позиции. Связь строится по совпадению предмета и всегда направлена в прошлое — на более раннее решение. Основание связи (сходство, проверена ли хронология) записано в саму связь: система не выдаёт «мы обсуждали это раньше» за «новое решение отменило старое».
Если задачу приписали человеку, которого на встрече не было, — это не пишется как факт: уверенность понижается, ставится причина, карточка уходит в очередь проверки.
Поправили «Саня → Александр Петров» — в следующий раз система разрешит это сама. Отклонённое слияние («это разные люди») запоминается навсегда, удалённый мусор не воскресает при следующей встрече.
Ответственный помечает факт проверенным. Факт изменился — галочка гаснет сама с причиной. Слой «золотых» фактов не гниёт втихую.
Первое совместное упоминание даёт лишь пробную связь; полноценной она станет после повтора на другой встрече. Реально обсуждаемое всплывает наверх, случайные совпадения отсеиваются.
Пока все спят: применяются правки, сливаются дубли, регламенты из встреч сводятся в свод правил, генерируются инсайты. Память не деградирует и не требует администратора.
Спор на совете. «Мы договаривались о марте». Система показывает историю факта «срок запуска»: версия от 12 февраля, заменена 3 апреля, заменена 20 мая — с указанием встречи для каждой версии. Спор закрывается за минуту, без обвинений. Бюджет пополз. «Мы вроде закладывали два миллиона». История факта «бюджет» по проекту: 2 млн ₽ в январе, 2,5 млн ₽ в апреле, 3,1 млн ₽ в июне — три версии, три встречи, +55% за полгода. Никто не вёл эту таблицу руками: суммы взяты из того, как их называли вслух. Фантомный сотрудник. Транскрибация услышала «ИИшка» как «Ишка», в карточке компании появился несуществующий человек. Руководитель удаляет его — и обработка следующих десяти встреч больше его не воскрешает.
Граф — это сырьё. Отвечать, каждый раз обходя сотни встреч, дорого и медленно. Поэтому поверх графа система сама собирает карточки — компактные анкеты, которые пересобираются ночью и держат осмысленную картину наготове.
Двенадцать разделов: чем занимаемся и в чём миссия, кто основатель, продукты и бизнес-модель, конкуренты, отделы и ключевые люди, текущие приоритеты и проблемы, активные проекты, цели и OKR, сильные и слабые стороны с возможностями и рисками, достижения, стек и методологии, показатели и тренды. Всё это выведено из разговоров, а не заполнено руками.
Человек, проект, продукт, отдел, команда, клиент. Плюс карточки по функциям: маркетинг, продажи, финансы, техническое направление — что в работе, о чём договорились, что сработало и что нет.
На вопрос «что с проектом X» система отвечает прямо из карточки, не поднимая архив встреч. Разница ощутима: секунда против десятков секунд глубокого поиска.
У неё номер версии и строка «что именно изменилось» при каждом обновлении: «статус: planning → active», «добавлены проекты». По ним строится график истории и текстовый пересказ, как всё развивалось.
Если новая сборка потеряла название компании, людей или продукты (пустой граф, сбой модели) — она выбрасывается, остаётся прежняя. Карточка не может тихо обнулиться.
Исправили, кто CEO, — ночная пересборка это не затрёт. Удалили лишнего человека — он не вернётся.
Отдельный слой: система оценивает не только компанию, но и собственную осведомлённость о ней.
Система читает собственную карточку компании, ищет в ней слепые зоны — «чего важного я про эту компанию не знаю» — и сама заказывает себе исследование, а находки приносит в ленту. Уже заданные вопросы не повторяет.
У каждого вывода есть список «чего не хватает в данных для уверенности», отсортированный по тому, что дороже узнать. Это не отговорка, а очередь задач на добор.
Память может быть «замороженной», «здоровой», «напряжённой» или «хаотичной» — с рекомендацией, что с этим делать.
Доля извлечений, которые человек подтвердил, против исправленных и удалённых. Метрика качества самой системы, а не только её ответов.
Регламенты, которые система собрала из встреч, читаются при ответе и задают, как отвечать: принятые в компании форматы, термины, порядок согласований.
Слепок собирается сам из встреч: что человек решал, как он думает, как говорит. Со слепком можно поговорить — и получить датасет для дообучения его ИИ-копии.
Новый директор спрашивает слепок предшественника: «как ты принимал решения по digital-бюджету». Ответ строится из его реальных встреч, с дисклеймером «это симуляция, важное подтверждайте у людей» и списком встреч, на которых он основан.
Выгрузка обучающих примеров из реальных решений и мнений человека — материал для дообучения его цифровой копии. Само обучение остаётся за пределами системы.
Когнитивная оценка обязана нести дословную цитату, и код отдельно проверяет, что эта фраза есть в транскрипте. Не нашлась — измерение выбрасывается целиком. Потолок уверенности с одного разговора — 0,7: наблюдение, а не диагноз.
Свой слепок — всегда. Руководитель по цепочке подчинения — всегда, и подчинённый не может это отозвать: это рабочая необходимость. Остальным — по политике организации и согласию.
Человек видит, кто и когда спрашивал его цифровую копию. Текст вопроса не сохраняется — иначе журнал раскрывал бы приватное самого спрашивающего.
Одним действием: подчинённые переходят к его руководителю, слепок замораживается, выданные согласия отзываются. Замороженный слепок молчит даже для админа — разморозка отдельное осознанное решение.
Человек выгружает себе картину своей работы: проекты, достижения и сложности, сильные стороны и зоны роста, психологический профиль, отчёт, портрет. Выгрузить чужой слепок этим путём нельзя по конструкции — данные привязаны к подтверждённой сшивке «это я». Денежные суммы и финансовые показатели компании затираются: человек забирает своё, не унося чужого.
Сотрудник поправил поле в своём профиле — правка переживает все ночные пересборки. В большинстве систем автоматика затирает правку при первом же пересчёте, и именно поэтому люди перестают им верить.
CEO пишет один текст о смене стратегии. Система готовит персональную версию под роль и стиль мышления каждого, с блоком «что это значит для тебя». Правило «ни одной новой цифры или обещания» вшито в промпт.
Онбординг преемника. Директор по маркетингу уволился. Новый открывает его карточку: какие решения принимал, какие идеи предлагал, с кем работал чаще всего. Спрашивает слепок про бюджет — получает ответ по его реальным встречам. Вместо двух недель расспросов — полчаса. «Откуда вы взяли, что я работаю по вечерам?» Сотрудник открывает историю поля: источник, 10 конкретных встреч, уверенность 0,7, дата. Видит, что это следствие двух авралов, и перезаписывает поле вручную — навсегда.
Не performance review раз в год со слов руководителя, а фактическая картина: что человек делал, как менялся, что у него получается — и что даётся с трудом.
Не «оценка ИИ», а перечисление: столько решений принял, столько идей предложил, в стольких противоречиях участвовал — с ссылками на встречи. Индекс вовлечённости считается по открытой формуле (решения весят больше всего, затем закрытые задачи, встречи, связность), а не «нейросеть так решила».
Чем человек занят сейчас (абзац по его реальным задачам и встречам, с запретом домысливать: мало данных — так и написано), что получилось (из закрытых задач и принятых решений), что идёт с трудом (из заблокированных задач и противоречий), сильные стороны и зоны роста.
Стиль принятия решений, мотиваторы, реакция на стресс, подход к конфликту, роль в команде, «как с этим человеком эффективно работать». В промпте запрет на клинические ярлыки и требование писать «недостаточно данных» вместо догадок. Отдельно — четыре когнитивных измерения (уровень развития по доменам, горизонт мышления, оси стиля, фаза), где каждое ненулевое измерение обязано нести дословную цитату, и код проверяет, что она есть в транскрипте.
Встречи, задачи с вычисленной просрочкой, сколько раз человек переносил дедлайны и с какой даты на какую, нагрузка по CRM, достижения и сложности — и обязательный блок «Ограничения данных»: чего система не видит (длительность встреч, кто был организатором). Выгружается в PDF/DOCX.
Карточка-персонаж: настроение (рост / ровно / напряжение / спад), уровень и «титул», прокачка навыков за период, флаг «требует внимания руководителя». С политикой приватности: «на грани выгорания» и подобное видит только руководитель — из командной версии вырезается автоматически.
Сравнительная панель до 60 человек: вклад, решения, задачи, достижения, зоны роста — на одних и тех же данных, без субъективных оценок руководителей.
«Разработчик → тимлид → CTO», появился дедлайн, снят блокер. Версии карточки с описанием изменений складываются в таймлайн и текстовый пересказ «как всё развивалось».
Пока не набралось 5 разных оценщиков, не раскрывается ничего; отдельно скрыта каждая компетенция с недобором. Порог зашит в систему и запросом не снижается. Идентификатор автора используется только для подсчёта уникальных участников и никогда не попадает в результат; комментарии перемешиваются, чтобы даже порядок подачи не выдавал автора. Результат видят только сам человек, его руководитель и администратор — не вся компания.
Всё перечисленное складывается в цифровой слепок (раздел 3): с ним можно поговорить, у него есть журнал обращений, и человек может выгрузить свой слепок себе — проекты, достижения, сложности, психологический профиль, отчёт, портрет. Денежные суммы и финансовые показатели компании при выгрузке затираются: это данные компании, а не человека.
«Удалите мой профиль» — выполнимое действие с каскадной чисткой всех таблиц и записью в аудит, а не обещание.
Подготовка к разговору о повышении. Руководитель открывает карточку: за квартал сотрудник участвовал в 14 решениях, вёл три проекта, дважды поднимал риски, которые подтвердились, но трижды переносил дедлайны по одной и той же задаче. Разговор идёт про факты, а не про ощущения — в обе стороны. Человек уходит и забирает своё. При увольнении сотрудник выгружает слепок: как рос, что делал, что получалось, психологический профиль. Не резюме, которое он написал о себе сам, а картина, собранная из реальной работы. Компания при этом не отдаёт своего: суммы и финансы затёрты.
Отдельный слой наблюдения — не за задачами, а за связями между людьми: кто с кем работает, где команды разошлись, кто перегружен, какие решения противоречат друг другу.
Одна и та же метрика движется у двух отделов в противоположные стороны — конфликт поднимается в ту неделю, когда возник, а не когда стоил денег. Сводится в индекс синхронизации по четырём уровням, каждое свежее решение сверяется с целями прямо при разборе встречи (подробно — раздел 12).
Случай, когда позиции обеих команд внутренне непротиворечивы и конфликт виден только при сопоставлении. Система сводит позиции из решений встреч и честно помечает «не проверено», если подтвердить раскол нечем.
Между встречами система смотрит на компанию под разными углами: кто тянет несколько тем сразу, кто выпал из встреч, на кого всё замыкается, какие споры всплывают повторно, какие просьбы остались без ответа. Формула ротации не даёт долбить одним и тем же сигналом.
Перегруз (открытых задач вдвое больше медианы), заблокированные, зависшие без движения, задачи без владельца, «прозвучало на встрече, но не попало в трекер». С персональными напоминаниями и эскалацией руководителю после двух напоминаний без движения.
Карта команды с вопросами, которые обычно боятся задавать вслух: кто реально принимает решения и совпадает ли это с формальной иерархией, кто кого не слышит, где информация теряется, кто незаменим (bus factor), у кого признаки перегрузки.
«PM говорит, что результат хороший, клиент говорит, что плохой» — это не потерянная реплика, а зафиксированное противоречие, привязанное к обоим участникам и видимое в их карточках.
Два отдела, одна метрика. Продажи решили поднять цену, маркетинг в тот же месяц запустил кампанию «самая низкая цена на рынке». Обе встречи разобраны, система сопоставила решения по общей метрике и подняла конфликт до того, как кампания ушла в печать. Человек выпал. Наблюдатель замечает: сотрудник, который вёл три темы, две недели не появляется во встречах, его задачи стоят. Руководитель получает одну зацепку с фактами — а не догадку и не донос.
Прогнать оффер, переговоры или спорное решение до того, как потрачены деньги и время.
Собеседник — не выдуманный аватар, а реальный клиент из графа компании: досье из свойств узла, связей и карточек привязанных людей (раздел 2.1). С ним можно поговорить и прогнать оффер.
Группировка клиентов по фактическим атрибутам (отрасль, статус, категория). Клиенты без атрибутов честно попадают в «без атрибутов», а не рассовываются по выдуманным группам.
Многораундовое обсуждение вопроса: абстрактные роли (CEO, CFO, CTO) и слепки живых сотрудников за одним столом, с протоколом разногласий и сверкой итога с данными компании.
Персоны отвечают своим языком, а сверху приставлен адверсарий. В панели полевых персон он атакует и посыл, и саму панель — «здесь реакции подозрительно добрые»: это закрывает главную ловушку синтетических фокус-групп, они льстят автору. Если скептик не отработал, результат прямо говорит, что панель не была оспорена, — молчание не выдаётся за одобрение. В панели реальных клиентов скептик пока разбирает только сам оффер (слабое место и что чинить первым).
Портреты аудитории собираются из публичных Telegram, VK, отзовиков и лендингов конкурентов. Каждая боль помечена: подтверждена дословной цитатой или «домысел, проверить» — и проверяет это код, а не нейросеть. Проверка устроена так, что нельзя взять короткий настоящий фрагмент и дописать к нему остальное: у длинной цитаты сверяются и начало, и конец, и большинство её кусков.
После кампании вносятся реальные показы и лиды, и код сверяет — угадала ли панель полевых персон порядок вариантов. Вердикт прямой: «держится» или «доверять рано, нужен пересбор». Единственный честный ответ на вопрос «зачем нам верить вашей симуляции». Панели реальных клиентов этой сверкой пока не покрыты.
Досье партнёра из встреч и контекста компании: концепция, коммерческое предложение, условия, план переговоров. Каждое утверждение помечено «из данных» или «гипотеза», выдуманные цифры запрещены — вместо них остаётся явный пропуск «заполнить». Похожие прошлые случаи с распределением исходов существуют отдельным механизмом (раздел 9) и в этот пакет пока не подмешиваются.
Кроме реальных клиентов система предлагает потенциальные группы под ваш продукт. Каждая помечена как гипотеза и обязана нести способ проверки — «чем подтвердить реальным контактом», а не остаться красивой картинкой.
Два режима с партнёром: в режиме переговоров он напротив вас, и контекст вашей компании ему сознательно не даётся — симуляция с подглядыванием обесценивает тренировку. В режиме совместной работы он рядом, помогает собрать предложение, и контекст открыт.
Роль на планёрке может ответить «воздерживаюсь», если по её зоне ответственности сказать нечего. Симуляция, где все всегда высказываются, производит уверенный шум.
Три заголовка до запуска рекламы. Персона «Марина, руководитель агентства» на второй вариант: «опять про синергию, закрыла вкладку», доверие 2 из 5. И тут же её формулировка — «скажите просто: перестанем переделывать макеты по третьему кругу». Скептик добавляет: панель подозрительно добра к третьему варианту, уберите обещание «за 1 день». Бюджет на тест второго варианта не тратится вовсе. Спорное решение до совета. Планёрка из четырёх ролей и двух слепков реальных руководителей прогоняет вопрос «поднимать ли цены на 20%» в два раунда. На выходе — позиции сторон, протокол разногласий и сверка с данными компании. На настоящий совет вопрос приходит уже проработанным.
Ключевой принцип: считает код, а не языковая модель. Модель переводит вопрос в структурный план, план исполняется детерминированно и виден в ответе API. Если вопрос в план не укладывается, включается запасной путь — модель пишет расчёт кодом, и он исполняется в песочнице; ответ тогда приходит вместе с самим кодом, чтобы логику можно было сверить.
«Выручка 4,2 млн», произнесённая на планёрке, и колонка из 1С становятся одной метрикой с общей историей. Сводка: «на встречах звучало X, по данным Y — расхождение 17%».
Вопрос → структурный план {операция, колонка, группировка, фильтры} → детерминированное исполнение. При недоступности модели работает встроенный парсер типовых вопросов («сумма X по месяцам», «топ N по Y») — цифры считаются даже без LLM.
Покрытие (сколько строк учтено), сколько пропущено, дата актуальности, уровень уверенности — у всех расчётов по плану. Плюс ловятся смысловые ошибки: сумма процентов, задвоенные строки, разброс величин в 10 000 раз («возможно, смешаны единицы»).
Тот же расчёт прогоняется по связанной таблице: «сходится» или «расхождение 16,7%». Классическое «CRM говорит одно, финотчёт другое» ловится автоматически, а не на квартальном закрытии.
Обновилась выгрузка — виден дифф по суммам («строк было 1840, стало 1102»). Можно откатиться, и сам откат тоже архивируется.
Корреляции и оконные функции: модель пишет код, статический фильтр запрещает импорты, любое чтение файлов и любой экспорт кроме преобразований в памяти, исполнение — в отдельном процессе с пустым окружением и таймаутом. Ответ приходит вместе с кодом: «сверьте логику».
Методика настраивается один раз (параметры, формулы, нормы) и гоняется на любом новом документе. Работа аналитика на день сжимается в минуты и перестаёт зависеть от того, кто смотрел.
Модель только выписывает заявленные вычисления, пересчитывает код. «Этапы: 40 + 35 + 23, итого 120» — красный флаг с цитатой и дельтой. Человек такое пропускает на сотой странице.
Утреннее предупреждение. На планёрке финдиректор сказал «выручка за май — 4,2 миллиона». Ночью обновилась выгрузка из 1С. Утром в ленте: «на встречах звучало 4 200 000 ₽, по данным — 3 480 000 ₽, расхождение 17%. Либо данные устарели, либо ожидания завышены». КП партнёра на 80 страниц. Система сама предлагает посчитать окупаемость, проверяет формулу кодом, а параллельно пересчитывает арифметику самого документа: «НЕ СХОДИТСЯ — заявлено 120, пересчёт даёт 98, расхождение 22%».
Три разных чата под три разные задачи — это не одно окно с переключателем режимов.
| Чат | Что делает | Когда нужен |
|---|---|---|
| По мозгу компании | Ищет по всей памяти тремя способами сразу (смысл, точные слова, связи графа) и синтезирует ответ со списком источников. Три канала — не перестраховка, а необходимость: у поиска «по смыслу» есть доказанный математический предел (ICLR'26) — один вектор не способен вернуть все комбинации документов, и на запросах-перечислениях лучшие модели проваливаются. Поэтому перечислительные вопросы — «покажи всех, кто…», «сколько…», «кто участвовал и в A, и в B» — система распознаёт и усиливает канал связей графа, где перечисление и пересечение точны по построению | «Что решили по клиенту X?», «Покажи всех, кто работал и с A, и с B» |
| По встречам и документам | Поиска по базе нет вообще: вы сами выбираете материалы, ответ строго по ним | Разбор договора, подготовка к звонку по конкретному клиенту |
| Гид по системе | Объясняет, как пользоваться продуктом по курируемой справке. Намеренно не видит память компании — ни встреч, ни графа; знает только роль и текущий фокус спрашивающего, чтобы объяснять по адресу | Онбординг без наставника |
В чате по мозгу компании к ответу прилагаются прямые основания, косвенные, путь рассуждения и блок «неопределённости»: мало независимых источников, низкая уверенность. Видно разницу между «нашлось в трёх встречах» и «собрано из обрывков». Быстрые справки и специальные режимы (готовое ТЗ, документ, исследование) идут без этого блока.
В аналитических ответах модель обязана помечать интерпретацию («судя по обсуждениям») и выносить неопределённости отдельным блоком. Это правило подачи, заданное инструкцией, а не постпроверка текста. Отдельный механизм отказа «данных нет» реализован и покрыт тестами, но по умолчанию выключен: продукт предпочитает частичный ответ с реальными данными. Вопросы-синтезы («кого нанять») из отказа исключены жёстко и на уровне кода — там, где ответ можно собрать из сигналов, он собирается.
Пять режимов от мгновенной справки из готовой карточки до глубокого разбора, плюс подбор класса модели под задачу: справка идёт быстрой моделью, синтез — сильной. Компания не платит за анализ там, где нужна справка.
Если уверенность низкая — система сама решает, какие 4 встречи стоит прочитать целиком, читает полные расшифровки и переписывает ответ с дословными цитатами.
В чате по выбранным материалам: не влезает в один проход — строятся конспекты всех выбранных встреч плюс полные тексты шести самых релевантных, и в ответе честно сказано, что контекст собран так. Конспект встречи считается один раз и переиспользуется: первый вопрос стоит центы, все следующие — ноль.
Приложенный в диалоге файл читается только в этот разговор и живёт не дольше 7 дней. В граф компании и общий поиск не попадает — ни индексатор документов, ни разбор встреч эту папку не читают.
Исправили роль сотрудника — чат по мозгу компании отвечает с учётом правки уже сегодня, не дожидаясь ночной обработки: непринятые правки подмешиваются в контекст и имеют приоритет над найденными фактами.
Запрос превращается в готовое ТЗ на контексте компании — с перечнем пробелов и допущений прямо в тексте — и уходит в очередь ИИ-исполнителей. Очередь ждёт явного подтверждения человека: задача не стартует сама.
За 15 минут до звонка. Аккаунт-менеджер отмечает четыре встречи по клиенту и договор, спрашивает: «что мы обещали по срокам и что не сделали?». Отвечает строго по этим материалам — чужие проекты не подмешиваются, потому что поиска по базе в этом режиме нет. Вопрос без прямого ответа. «Кого нам нанять в продажи?» Прямого ответа нет ни в одной встрече, и система не отделывается фразой «нет данных»: собирает из сигналов — перегруженные исполнители, задачи без владельца, повторяющиеся срывы — с явным разделением фактов и выводов.
Вы выкладываете на холст блоки и соединяете их стрелками: «когда произошло вот это → спроси у мозга компании вот то → сделай документ → отправь туда». Схема не рисунок для презентации, а сама автоматизация: сохранили — и она работает по расписанию или по событию.
Досок два вида, и они смешиваются на одном холсте:
| Вид | Из чего собирается | Что получается |
|---|---|---|
| Процессная | триггер, источники данных (встречи, CRM, веб), документы, условия, доставка | Автоматизация: сделать и отправить без участия человека |
| Креативная | референсы, промпты, генерация картинок и текста | Презентация, рекламные креативы, раскадровка, лендинг по блокам |
Смешанные — обычный сценарий, а не хитрость: «после встречи собрать итоги → нарисовать по ним картинку → отправить в чат» это одна доска, где первая половина процессная, вторая креативная.
Главное про доски: чтобы завести автоматизацию, не надо разбираться в блоках и стрелках. Пишете обычным текстом, что хотите: «каждый понедельник собирай итоги недели и присылай мне в телеграм картинкой». Система строит схему сама, подписывает каждый блок «что и зачем» и кладёт на холст рядом с пояснением, как это работает. Дальше её можно так же словами править: «добавь сюда ещё отправку в почту». Схему видно целиком — поэтому ей доверяют и меняют сами, а не ждут того, кто её собирал.
Кнопкой, по времени (каждые N минут, ежедневно, еженедельно) или по тому, что произошло в компании: закончилась встреча, назначена новая, задача просрочена или закрыта, изменился показатель, обновился документ, пришло письмо или заявка. Письма и заявки прилетают снаружи по защищённой ссылке-вебхуку и превращаются в те же события.
Внутри процесса — не абстрактная модель, а ответ по собственным данным. Разница между «сгенерируй письмо клиенту» и «сгенерируй письмо клиенту, зная всю историю работы с ним».
Если блок упал, следующие за ним не запускаются: ошибка тянется по цепочке до конца. Это защита от худшего сценария автоматизации — когда данные встречи не загрузились, модель сочинила письмо из ничего, а блок отправки его отослал клиенту. Плюс объявленный заранее бюджет прогона: упёрлись в лимит — процесс честно останавливается со статусом «выполнено частично», а не тихо обрывается.
Блок «дождаться ответа»: процесс отправляет черновик в мессенджер, замирает и продолжается только после ответа человека. Согласование встроено в автоматизацию, а не приделано сбоку.
Инфографика встречи (18 стилей, включая карту памяти), карта-организм компании (отделы как органы, цвет = состояние), комикс недели, портрет сотрудника в стиле RPG, мем на одну мысль, метафора-сцена (мост, шторм, гора, перекрёсток). Рисует либо модель по подробному описанию, либо — если она недоступна — детерминированный рендер, и система прямо говорит, каким путём получилась картинка.
У серии отчётов есть сквозной символ и память: тянущаяся проблема показывается как накопление, а композиция не повторяется от выпуска к выпуску. Плюс фирменный стиль: палитра, тон, логотип и образцы стиля идут в генерацию референсами.
Одни и те же данные, но командная версия чистится автоматически: «на грани выгорания», конфликты и риск ухода из неё вырезаются и остаются только в версии для руководителя. Второй рубеж — сканирование итогового текста на чувствительные темы перед отправкой.
Блок действия связывает процесс со Slack, Gmail, Notion, Jira, Trello, GitHub, Linear, Confluence, Figma, HubSpot, Google Docs/Sheets/Drive и WhatsApp на ключах компании. Отдельными блоками — данные и запись в CRM, поиск по вебу и дайджест публичных Telegram-каналов, публичная ссылка на встречу, озвучка текста голосом, перевод на 12 языков, передача задачи ИИ-исполнителю.
Четыре категории: автоматизации (13), визуальные отчёты (10), креатив (6), презентации (2). Берётся как основа и правится под себя.
После каждой встречи с клиентом. Процесс стартует сам: берёт данные встречи, спрашивает мозг про историю отношений, собирает резюме и следующие шаги, отправляет клиенту на почту и заводит задачи. Раньше это делал менеджер — когда не забывал. Понедельничный отчёт, который читают. Вместо текстовой простыни — карта-организм компании: где нагрузка, где застой, где риск. Факты продублированы текстом под картинкой, поэтому проверяемость не теряется. Презентация и рекламные креативы за один прогон. Креативная доска: подкладываете логотип и образец фирменного стиля, пишете оффер — на выходе пять слайдов в едином стиле (титул, проблема, решение, цифры, призыв) или сразу четыре формата рекламы под разные площадки: квадрат в ленту, вертикаль в сторис, обложка для видео, широкий баннер. Стиль первого кадра протягивается через все остальные референсом, поэтому дек не рассыпается на разнородные картинки. Согласование внутри автоматизации. Процесс готовит коммерческое предложение, отправляет черновик руководителю в мессенджер и останавливается. Ответил «ок» — документ уходит клиенту; ответил правку — процесс идёт по другой ветке.
Генерация документов живёт своим разделом и работает сама по себе. Доски просто умеют её вызывать — это ещё один вход в тот же модуль, а не его владелец.
Коммерческое предложение, договор, карточка клиента или свободный документ: система берёт материалы встречи и историю отношений, собирает текст и отдаёт готовым файлом в Word или PDF на фирменном бланке.
Загружаете собственный DOCX с метками, система заполняет их из памяти и реквизитов компании. Ключевое — каждое поле помечено: зелёным то, что найдено в данных, жёлтым — предположенное, красным — то, чего нет. Не «документ готов», а «документ готов, вот эти три поля проверьте».
Отдельный сборщик медиаплана с экспортом в Excel, Google Таблицы и Google Документы.
Система сама находит в памяти повторяющиеся практики и предлагает оформить их регламентом: то, что живёт в головах и разговорах, становится документом без того, чтобы кто-то садился его писать.
Свои файлы подключаются в базу знаний, ищутся вместе со встречами и с ними можно разговаривать.
КП после первого звонка. Менеджер выбирает встречу и тип «коммерческое предложение». Система подставляет реквизиты, состав работ из разговора и цены из подключённой таблицы, а срок поставки помечает жёлтым: на встрече о нём говорили расплывчато. Менеджер правит одно поле вместо того, чтобы писать документ с нуля.
Система запоминает не только что решили, но и чем это кончилось — и в следующий раз говорит об этом заранее.
«Конкурент снизил цену на 15%» превращается в «ценовое давление конкурента» с классификацией по деловым напряжениям: рост против маржи, скорость против качества, своими силами против подрядчика. Справочник напряжений закрытый — то, что в него не попало, честно помечается как «другое», а не подгоняется под ближайшее.
Из ретроспектив вылавливается, чем всё закончилось, и привязывается к тому давнему решению. Автоматически связывается только почти дословное совпадение; сомнительные случаи проходят подтверждение, а решение из той же встречи исходом быть не может — «решили и тут же рассказали, чем кончилось» это одно обсуждение. Одно решение, обсуждённое на трёх встречах, считается одним случаем, а не тремя; при противоречивых свидетельствах провал весит больше успеха — система не завышает оптимизм там, где данные спорят.
Десять обсуждений одной темы, о судьбе которых ничего не известно, дают низкую уверенность, а не высокую. Уверенность растёт только от подтверждённых исходов — иначе цифра означала бы «мы часто про это говорили», а читалась бы как «мы это проверили».
На новую ситуацию система не ищет похожий текст, а говорит: «мы уже трижды выбирали между скоростью и качеством — вот чем это заканчивалось», с уровнем уверенности.
Вывод, сделанный три года назад в другой рыночной ситуации, со временем теряет вес — а противоречащие случаи ускоряют это примерно втрое. Опыт не превращается в догму. Затухшую уверенность видит и модель при ответе, а не только внутренняя таблица; якорь давности сдвигается только новыми исходами, а не новыми разговорами на ту же тему.
Если хранилище опыта не отвечает, система говорит «архив недоступен, сказать нельзя», а не «похожих случаев нет». Это разные утверждения, и второе на месте первого — прямая дезинформация в вопросе, где цена ошибки высока.
Решение, которое уже принимали. Обсуждают, брать подрядчика или растить своих. Система поднимает три прошлых случая того же выбора с тем, чем они закончились, и говорит уровень уверенности — не «правильно вот так», а «вот наш собственный опыт по этому вопросу, и вот насколько ему можно верить».
Отдельный контур для небольших продуктов, сервисов и автоматизаций, которые нужны самой компании. Смысл не в том, чтобы нарисовать схему, а в том, чтобы получить очень подробное и правильное техническое задание, опирающееся на данные компании — такое, которое можно отдать стороннему ИИ на реализацию и потом проверить, что он сделал именно это.
Цель, к которой контур ведёт: сотрудник, который не умеет программировать, придумывает нужный ему или коллегам мини-сервис, доводит его в SIMA до внятного задания и отдаёт исполнителю-ИИ, а система следит за результатом.
Рассказали, что хотите. Система раскладывает это на блоки будущего продукта и связи между ними. Готовое чужое ТЗ тоже можно вставить — оно разберётся на ту же структуру.
Четыре перспективы на каждую часть продукта: зачем (ценность, польза, какую проблему решает, что сломается без него), что (входные и выходные данные, сценарий, крайние случаи, критерии приёмки), как (реализация, стек, эндпоинты, модель данных, файлы), контекст (аналоги, альтернативы, риски, развитие). Связь между блоками — тоже договор: какие данные, в каком формате, с примером, что делать при ошибке.
Система сама предлагает встречи под тему проекта — с совпавшими словами, чтобы было видно, почему предложено, — а человек подключает их одной кнопкой. Из подключённого извлекаются наблюдения — каждое обязано нести цитату-опору, без неё наблюдение не принимается. В готовом ТЗ у разделов проставлены ссылки на источники: видно, откуда взялось требование, а не «модель так решила».
Стратег с вердиктом по каждому блоку вплоть до «убрать», симулятор пользователей в худшем сценарии («реальные люди уходят на первом непонятном шаге»), экономика с квадрантом «быстрая победа / отложить / не делать». Плюс детерминированный контролёр схемы без всякого ИИ: изолированные блоки, циклы, перегруженные узлы, пустой MVP — балл и список претензий.
Ключевое для непрограммиста: не нужно знать, как формулировать критерии. Система сама превращает описание блока в проверяемые условия — какой файл должен появиться, что в нём должно быть, какая команда должна пройти. Если данных для честной проверки не хватает, она их не выдумывает — и блок остаётся не готовым к передаче.
Не просто текстовый файл, а рабочая папка с правилами чтения и контрактом каждого блока. Отдельные выгрузки под Cursor, Claude Code, Lovable и заготовку репозитория. Исполнителя выбираете вы — SIMA остаётся проектировщиком и контролёром.
Система готовит задание и создаёт заявку в статусе «ожидает». Никакой ИИ не начинает работу сам. Это закрыто конструкцией, а не обещанием в промпте: у заявки есть отдельный переход в «выполняется», и он делается только подтверждением.
Три исхода вместо двух: прошло, не прошло и не доказано. Блок без проверок не считается сделанным. Это главная защита от «ИИ отчитался, что всё готово».
Если результат — что-то с интерфейсом, система рендерит его на экране компьютера и телефона и отдаёт скриншоты критику вместе с заданием: все ли блоки на месте, читается ли мобильная версия, не налезают ли элементы. Замечания попадают в задание на доработку дословно. Визуальный вердикт может только завалить приёмку, но не подтвердить её — «выглядит правильно» не доказывает «работает правильно».
Готовый прогон скачивается файлом: без служебной обвязки, только продукт. Незавершённый прогон скачать нельзя — наполовину написанный код не выдаётся за готовый.
Система сама собирает список того, что не сошлось, и готовит исправленное задание новой заявкой. Круг замыкается без участия человека — но следующий запуск снова требует подтверждения.
Проверка идёт по цепочке зависимостей: если блок починили, перепроверяются все, кто от него зависит. Таск-трекер так не умеет — он не знает, что от чего зависит.
Галерея готовых блоков, подсхем и ТЗ с пометкой зрелости: черновик, проверено, канон. Второй продукт собирается быстрее не потому, что человек привык, а потому что куски первого можно взять целиком.
Мини-сервис для отдела. Руководитель отдела продаж хочет простой внутренний сервис: сводка по клиенту одной ссылкой перед звонком. Рассказывает голосом, система раскладывает на блоки, подключает к проекту три встречи, где обсуждали, чего не хватает менеджерам, и предлагает критерии приёмки. Стратег спорит: два блока из пяти — лишние для первой версии. На выходе — задание, которое отдаётся ИИ-исполнителю, и проверки, по которым видно, сделал он это или отчитался. Автоматизация, которую предложила система. Система сама заметила в памяти компании повторяющуюся ручную работу и предложила её автоматизировать. Согласились — предложение превратилось в проект с готовыми блоками, без единого слова, написанного руками.
Честно о зрелости. Проектная часть — структура, задание, контракты, приёмка (включая визуальную), каскад, выдача архивом — построена и покрыта тестами. Что осталось: развёртывания нет — скачанный сервис кто-то должен запустить; выгрузка заготовки репозитория предполагает TypeScript и Node; для запуска ИИ-исполнителей на сервере должна быть настроена среда. Сценарий «сотрудник без кода получил работающий сервис» проходит там, где эту среду один раз настроил технический человек.
Отдельный продукт экосистемы: телеграм-бот, у которого есть своя память о человеке. Он приносит сотруднику то, что касается лично его, после встреч; помнит, как с ним разговаривать; напоминает о задачах; и через него можно спросить мозг компании, не открывая веб-интерфейс — просто написав в мессенджер.
«Что мы решали по клиенту N?» — и приходит ответ по всей памяти компании со ссылками на источники, тем же поиском, что в веб-интерфейсе. Переходить никуда не нужно.
Название буквальное: пока человек идёт от переговорной до своего стола, система уже подготовила ему черновики выходов — по его роли в этой встрече. Основателю — стратегическая сводка и вопросы, руководителю проекта — карточки задач, разработчику — техническое задание, готовое к передаче в редактор, продажам — черновик письма подрядчику или клиенту, дизайну и HR — своё. Роль определяется по тому, как человек участвовал во встрече, а не по строчке в штатном расписании. Не общая рассылка «протокол встречи», а работа, начатая за вас: человек садится не к пустому экрану, а к черновику, который надо поправить. Артефакт уходит только тому, кто надёжно сшит с аккаунтом: тёзки и частичные совпадения не разрешаются наугад — лучше подождать, чем отправить чужое.
Просрочки, зависшие задачи, приближающиеся сроки. Вопросом, а не приказом; не чаще, чем нужно по типу сигнала; молчит в тихие часы; если два напоминания без движения — эскалация руководителю. Ответ человека боту возвращается в задачник.
Бот копит профиль: как человек предпочитает получать информацию, в каких каналах, в какое время, какими словами говорит, что для него сейчас важно. Профиль наполняется и из встреч, и из самого общения с ботом: «отвечай короче», «я веду проект N» — учитывается дальше.
Смена стратегии. Основатель пишет: «сворачиваем экспансию, фокус на удержании». Аналитик получает версию с цифрами и следствиями для метрик, продавец — что говорить клиентам и чего больше не обещать, разработчик — что это значит для дорожной карты. Одно решение, три понятных текста, ноль версий «а я думал, что…». Вопрос на ходу. Менеджер за рулём пишет боту: «что мы обещали клиенту N по срокам?» — и получает ответ из памяти компании со ссылками на встречи. Веб-интерфейс не открывался.
Честно о зрелости. Оба телеграм-бота ходят в память компании, но по-разному глубоко: внешний Mini Tess зовёт мозг по API, встроенный бот ядра подмешивает найденное по теме из знаний компании (быстрый слой с лимитом времени; не успел — честно отвечает без памяти и предлагает веб). Полный конвейер рассуждений с доказательной базой остаётся в вебе. Голосовые сообщения поддержаны только встроенным ботом. Slack отвечает веткой под вопросом (нужен токен бота в настройках); голосовых в Slack нет. Умное молчание (оценка загрузки перед отправкой) и проактивные пуши включены по умолчанию и выключаются флагами. Качество перевода на язык сотрудника нигде не измеряется.
Не дашборд, который надо открыть, а наблюдатель, который замечает и говорит первым.
### Синхронизация: то, из-за чего компания работает вхолостую
Отделы не рассказывают друг другу важное, не передают данные, по-разному понимают одни и те же слова. В результате компания давит на одну часть системы — а ломается в другой: продажи разгоняют поток, поддержка захлёбывается; маркетинг обещает срок, производство о нём не знает. Никто не виноват по отдельности — сломана связность.
Одно число, которое показывает, насколько компания движется в одну сторону, и главное — где именно расходится. Сверка идёт на четырёх уровнях: внутри отдела, между отделами, цели компании против целей отделов, руководители между собой. Индекс хранит историю, поэтому виден тренд, а не только снимок.
Уровень, по которому нет данных, в индекс не входит. Пустота не превращается в идеальную синхронность — это первое, чем грешат подобные метрики.
Расхождение сначала ловится по формулировкам целей («увеличить» против «сократить» по одному и тому же»), а затем повышается до подтверждённого, если спорная метрика — реальный показатель компании из её данных. Видно, где система нашла настоящее противоречие, а где пока лишь подозрение по тексту.
Не тогда, когда руководитель зашёл посмотреть, а каждую неделю; стороны конфликта узнают о нём сами.
Оба руководителя получают сообщение на своём языке, но формулировки целей и суть конфликта переносятся без смягчения. Плюс дедупликация: один и тот же конфликт не приходит дважды.
Прямо на разборе встречи каждое свежее решение проверяется против активных целей. Противоречит — руководитель узнаёт сразу, а не по результатам квартала.
Цель компании разворачивается в черновики целей отделов. Цифры, которых не было в исходной цели, принудительно помечаются как черновые — система не придумывает за руководителя. Записывается только по кнопке «Принять».
### Нервная система: сигнал раньше, чем стало больно
Между встречами система смотрит на компанию под девятью углами: кто перегружен и кто выпал, где застряли деньги, решения без исполнителя, блокеры-долгожители, незакрытые напряжения, просьбы без ответа, рутина под автоматизацию. Формула ротации не даёт долбить одним и тем же, а дисциплина простая: лучше промолчать, чем выдумать повод.
Приближающийся срок, задача без движения, история переносов дедлайна, перегруз по сравнению с медианой команды, задача прозвучала на встрече и не попала в трекер. Тема становится слепой зоной только при повторе в трёх разных встречах — чтобы не шуметь.
Перед отправкой оценивается загрузка человека: плотность встреч, активность, время суток. Несрочное придерживается, но не теряется. Напоминание задаётся вопросом, а не приказом; эскалация руководителю — только после двух напоминаний без движения.
Замер того, что говорили на встрече, против того, что произошло: систематическая переоценка видна цифрой. И у каждой находки системы отслеживается судьба — всплыла снова или закрылась.
### Отчёт на любой вопрос
От сводки по проекту и разбора решений до консалтингового анализа, карты компании по семи слоям и недельного отчёта глазами конкретной роли: CEO, маркетинга, продаж, технического директора. Методология — это редактируемый текст, а не код: правило меняется без разработчика.
Не только фиксированный набор: руководитель формулирует, что хочет узнать, и получает отчёт по этой формулировке. Для вопросов «почему» и «как связано» включается глубокое исследование в четыре шага — с декомпозицией на подвопросы и проверкой противоречий.
В каждом следующем выпуске появляется раздел «динамика изменений»: что сдвинулось с прошлого раза, а не отчёт с нуля каждый месяц.
Модель выписывает свои расчёты с цитатой, а код их проверяет; расхождения печатаются прямо в отчёт отдельным блоком. Отчёт не может тихо соврать в арифметике.
Данных за период нет — система говорит об этом, а не пишет правдоподобный отчёт из головы. В сам отчёт вклеивается охват: сколько встреч учтено, сколько из них с содержанием.
Несколько компаний в одной сводке при полной изоляции данных между ними.
Давим здесь — ломается там. Продажи ставят цель удвоить поток заявок, операционный отдел — сократить нагрузку на поддержку вдвое. Обе цели разумны по отдельности и несовместимы вместе. Система замечает это на общей метрике и пишет обоим руководителям — до того, как поддержка встанет. Вопрос без готового отчёта. «Почему у нас растёт срок сделки?» — прямого ответа нет ни в одной встрече. Система раскладывает вопрос на подвопросы, ищет по памяти, собирает причинные цепочки из того, что люди сами проговаривали, и отдаёт отчёт с цитатами и разделением фактов и выводов.
Честно о зрелости. Система ловит расхождение целей — это её сильная сторона. А вот «отдел не передал данные» и «нажали здесь, сломалось там» как отдельные детекторы не реализованы: модели «кто о чём знает» нет, а причинность система пересказывает ту, которую люди проговорили вслух, а не выводит сама. Цели отделов сейчас заводятся вручную через API — экрана для них в вебе нет, и автоизвлечения целей отделов из встреч тоже. Отчёты выгружаются markdown-ом; PDF и Word — только для документов, не для отчётов.
Не просто «отдать партнёру выгрузку». Это проходная компании для машин: внешняя система, чужой ИИ-агент или другая компания получают ключ и ровно свой срез памяти — не файл, а живые ответы. И, что важнее, — возможность на этих ответах работать: понять контекст и сделать задачу, не отнимая время у людей.
### Как устроена граница
Срез, блокировка типов фактов и затирание применяются к материалу раньше, чем формулируется ответ. Модель физически не видит запрещённого — это надёжнее, чем «мы попросили ассистента не рассказывать про зарплаты».
Запрещённые типы фактов → разрешённые поля внутри факта → замена сумм на «[СУММА СКРЫТА]», почты и телефонов. Число затёртых мест возвращается в ответе. Настоящая защита здесь — срез по папкам и блокировка типов: потолок секретности как отдельное сито на основном пути пока не срабатывает, поэтому продавать его как рубеж нельзя.
Показывается один раз, имеет срок, квоту и журнал, отзывается одной кнопкой. Ушёл подрядчик — доступ закрыт, а не «отзовите его из Notion, с диска и из чата».
Видно, что интересует инвестора перед раундом и о чём подрядчик спрашивает третий день. С отправленным файлом этого не узнать.
Тестовый запрос от его имени до выдачи ключа: нашлось 24 факта, после фильтра осталось 6, затёрто 11 мест. Проверка до, а не выяснение после.
Внешняя сторона может не только читать, но и присылать факты. Метку источника ставит сервер — подделать происхождение нельзя. В базе всегда видно, где ваш факт, а где чужой.
Внешний агент задаёт вопрос словами и получает связный ответ, а не сырую выдачу: то же ограничение политикой, тот же аудит, но на выходе — текст, с которым машина может работать дальше.
Потребитель может оставить адрес, и после обработки встречи или обновления датасета ему приходит подписанное уведомление. Принцип: пуш не несёт данных — только тип события и счётчики («обработана встреча, 7 задач, 3 решения»). За самими данными потребитель приходит обычным путём — через срез, редакцию и аудит; так у данных остаётся один выход, и уведомления не превращаются во второй, нефильтрованный. Секрет подписи показывается один раз, мёртвый адрес отключается сам после десяти подряд ошибок, в закрытом контуре адреса наружу запрещены — уведомление тоже трафик за периметр.
Ключ — это односторонняя выдача: одна компания завела, другая пользуется. Связь между организациями устроена иначе и по правилам, которые нельзя обойти:
### Сценарии, ради которых это строится
① Внутренний контур: система спросила — система пошла делать Отдельная система продаж или HR подключается к мозгу, узнаёт нужное — историю отношений с клиентом, контекст по человеку — и на этих данных выполняет свою работу. Не человек копирует контекст из одной системы в другую, а система берёт его сама. Сегодня: работает через ключ шины и через подключение по MCP, и появилась обратная приёмка: агента регистрируют на его канале, ставят ему задачу с проверками, он сдаёт результат — и машинная приёмка отбраковывает явный брак, возвращая задачу с конкретными замечаниями.
② Сторонний сервис делает работу целиком Купили сервис, который умеет собирать лендинги. Он подключается, забирает позиционирование, продукты, тон и ограничения — и делает лендинг без единого разговора с человеком. То же для любого узкого исполнителя: презентация, рассылка, аналитический прогон. Сегодня: забрать контекст он может, а сделанное — сдать через слой агентов: реестр исполнителей у организации есть, приёмка с тремя исходами работает. Чего нет: общего каталога исполнителей между компаниями — каждого агента организация регистрирует сама.
③ Внешняя компания сама себя брифует Подрядчику открывают срез — и он брифует наш мозг сам, вместо того чтобы занимать неделю встреч у наших людей. Он входит в контекст быстрее и делает точнее, потому что видит не отредактированную версию, а рабочую. Сегодня: работает — это основной готовый сценарий шины. И первая часть плана сделана: подрядчик регистрирует своего агента на выданном канале, агент берёт задачи и сдаёт результат, а система принимает или не принимает итог по проверкам — человек смотрит уже отобранное. В планах: переговоры агентов между собой, а не только задача→результат.
④ Внешний консалтинг без изъятия времени компании Консалтинговая фирма или отдельный консультант получает доступ к срезу и возвращается с готовым анализом — не проведя ни одного интервью. Ценность двойная: компания не тратит десятки человеко-часов на пересказ себя, а консультант видит факты без искажения пересказом — то, что люди обычно сглаживают, забывают или подают в свою пользу. Особенно это меняет работу с частичной занятостью: приглашённый специалист на несколько часов в неделю обычно тратит их на въезд в контекст. Здесь он сразу видит, что происходит, и говорит, что менять.
⑤ Оценка человека внешней стороной Внешний провайдер подтверждает квалификацию: не по резюме, которое человек написал о себе, а по картине реальной работы — какие задачи вёл, что давалось, как рос. Это же основа для проверки совместимости с командой. Сегодня: контур согласий на выдачу профиля человека написан целиком — гранулярные срезы, срок, отзыв, согласие даёт сам человек, а не работодатель. Чего нет: он выключен флагом и не подключён к точкам выдачи. Продавать нельзя, строить — можно.
⑥ Компании разговаривают между собой Дальний горизонт: не человек звонит человеку, а мозг одной компании обсуждает с мозгом другой условия, совместимость и сотрудничество — а люди принимают решение по подготовленному материалу. Сегодня: связь двух организаций с рукопожатием работает и по ней можно спрашивать: сотрудник одной компании задаёт вопрос памяти другой и получает ответ в границах объявленного среза, с аудитом у обеих сторон. Плюс обратный поток с меткой источника и диалог агент↔агент. Чего нет: обнаружения компаний за пределами одного развёртывания и переговорного слоя — обсуждать условия автоматически система пока не умеет.
### Слой исполнителей
Внешний агент регистрируется администратором и привязывается к уже существующему каналу доступа: ключу шины или федеративной связи. Собственных прав агент не получает никогда — границы задаёт канал, и отзыв канала отключает агента. Анонимных исполнителей нет: ключ без регистрации данные читать может, а брать задачи — нет.
Организация ставит агенту задачу и прикладывает проверяемые условия. Агент берёт, делает, сдаёт — и машинная приёмка срабатывает сразу, с тремя исходами: прошло, не прошло, не доказано. Задача без проверок не принимается автоматически — «нет доказательств ≠ готово», ровно тот же принцип, что в приёмке кода.
Провал возвращает задачу с перечислением того, что именно не прошло, — агент пересдаёт. После трёх возвратов автоматическая пересдача останавливается: дальше решает человек. И закрывает задачу всегда человек — машина отбирает, человек утверждает.
### Подключение чужого ИИ: мозг как инструмент в чужом ассистенте
Ассистент, которым сотрудник уже пользуется — Claude Code, Cursor, Codex, — получает 23 инструмента к памяти компании и начинает отвечать со знанием дела. Разработчик не копирует контекст руками и не пересказывает историю проекта: его ассистент спрашивает мозг сам, посреди работы. Наружу уходят ответы, а не документы. Важное отличие от шины: это доступ от имени сотрудника и в его правах, а не срез по политике для чужого — разные вещи, и путать их нельзя.
Подключение — одна команда, без установки чего-либо у себя: инструменты живут на сервере и отдаются по защищённому адресу. Токен сотрудник выпускает себе сам в интерфейсе, и вызовы идут от его имени — один сервер обслуживает разных людей, каждого в его правах.
четыре группы:
| Группа | Инструменты | Зачем |
|---|---|---|
| Спросить | спросить мозг, быстрый поиск по памяти, лента инсайтов, статус системы | Ассистент проверяет факт компании прямо в разговоре, а не переспрашивает человека |
| Собрать | собрать артефакт, сгенерировать отчёт по методологии, каталог методологий, история и текст отчётов, поглотить ссылку в память | Документ, разбор или отчёт делаются из памяти компании одним вызовом |
| Работа и цели | анализ задач, прогресс целей, недельный обзор, комментарий к задаче, закрытие задачи, список и запуск скиллов | Ассистент видит и двигает реальную работу, а не только читает |
| Передача кодинг-агенту | подготовить задание и заявку, подтвердить запуск, отклонить, статус проекта SIMA, верификация блока, задание из SIMA-проекта | Тот самый круг из раздела 10 — но управляемый из ассистента, в котором человек и так сидит |
Ученики методологии. Тренер открывает выпускникам одну папку и задаёт голос ответа: «ты ассистент методологии, отвечай по шагам». Выпускник описывает свою ситуацию — получает разбор со ссылками. Спрашивает «какие бонусы у Кати?» — «информация ограничена»: материал отсечён до того, как модель начала формулировать. Оба обращения видны тренеру. Инвестор перед раундом. Видит статус проектов и вехи, но суммы в ответах заменены, а типы «человек», «решение», «обязательство» заблокированы целиком. Через неделю основатель видит в журнале: трижды спрашивал про сроки, один раз — про отток команды. Это сигнал, к чему готовиться. Подрядчик вместо недели созвонов. Агентству открывают срез по продукту и трём папкам встреч. Вместо установочных звонков оно спрашивает мозг само: что уже пробовали, что не сработало, какой тон принят. Первый черновик приходит на третий день вместо третьей недели.
Честно о зрелости. Готово: выдача среза по ключу с политикой, аудит, обратный поток с серверной меткой, диалог агент↔агент, подключение внешних ассистентов по MCP. Готова и связь двух организаций: предложение, согласие второй стороны, свой срез у каждой, односторонний разрыв, и рабочий запрос по связи через общий конвейер сит — в пределах одного развёртывания. Готов слой исполнителей: регистрация агента на канале, задачи с проверками, трёхисходная приёмка с возвратом и пределом пересдач, финал за человеком. Задел, но не продукт: переговоров агентов между собой нет (старый протокол «агент к агенту» закрыт флагом и привязан к двум конкретным агентам); нет общего каталога исполнителей между компаниями; нет обнаружения компаний между разными развёртываниями. Выдача профиля человека наружу — контур согласий написан, но выключен и не подключён. Сценарии ①–④ опираются на работающее, ⑤ и ⑥ — заявленное направление, а не текущая возможность.
То, из-за чего внедрение обычно останавливается на службе безопасности.
Не на папке, а на отдельном узле графа: шкала от «видно всем» до «только генеральному». Работает с оговорками раздела «Честно о границах»: фильтрация по грифу применяется на файловом графовом бэкенде, а сам гриф надо проставлять вручную — по умолчанию всё помечается «внутренним». Сценарий «обсуждение M&A не всплывёт у стажёра» требует и того, и другого.
Не только в интерфейсе: на поддерживаемых конфигурациях запрещённое отсекается до синтеза, поэтому модель не может проговориться о том, чего не видела.
Политики row-level security: даже ошибка в коде приложения не приведёт к тому, что один клиент увидит данные другого. Аргумент для безопасника, а не декларация в маркетинге.
Основной журнал аудита защищён от изменения и удаления триггером базы — комплаенс по построению, а не по обещанию. Плюс отдельный журнал чувствительных чтений (профили и конфиденциальные узлы): утечка чаще выглядит как чтение, а не как изменение. Журнал самой шины данных такой защиты пока не имеет.
Один человек в нескольких организациях с переключением, холдинг над корпорациями, кастомные роли поверх встроенных, «китайская стена» между компаниями группы.
Система не привязана к одному поставщику ИИ. Уровень выбирает компания, и переключение между уровнями — это настройка, а не переписывание продукта. И переключение ничего не стоит компании по накопленному: память, регламенты, плейбуки, онтология и процессы лежат в вашем контуре и переживают смену модели — меняется исполнитель, а не актив.
Маскирует персональные данные, реквизиты и секреты в ответе — в тексте и в структурированных полях. Работает не всегда, а по режиму, и это осознанно: маска телефона построена на шаблонах и вместе с контактами съедает обычные числа, поэтому включённая всюду она портила бы цифры в отчётах. В закрытом контуре независимо от настройки работает узкий набор — секреты и внешние ссылки: ни то, ни другое не бывает законной частью ответа внутри периметра, а числа остаются целыми. Полный набор включается там, где утечка персональных данных дороже испорченного ответа.
Личные данные человека вычищаются каскадом с подтверждением, но корпоративные решения и проекты остаются — иначе увольнение обнуляло бы память компании.
Автоматическое заведение и отключение людей из корпоративного каталога. Вход через корпоративный провайдер (SSO) делается на стороне фронтенда-обёртки — в этом ядре его нет, принимаются готовые подписанные утверждения о роли. Шифрование ключей интеграций и моделей — да; сквозное шифрование персональных полей — заготовка, к полям пока не применено. Механизм офлайн-лицензии написан и покрыт тестами, но до боевой поставки требует замены ключа подписи.
Раздел, где вместо «мы лучше» стоят цифры — включая те, что не в нашу пользу. Иначе он не стоил бы того, чтобы существовать.
LongMemEval (оракульный вариант и вариант с отвлекающими сессиями), LoCoMo, HotpotQA, RAGTruth, TruthfulQA, QMSum. Общепринятые наборы, а не свои удобные примеры; данные скачиваются из публичных источников, судья и модель записаны в каждом результате.
Разница даёт наш способ собирать и подавать память, а не сам факт её наличия:
| Что сравнивали | Базовый подход | Наш | Выборка |
|---|---|---|---|
| HotpotQA — многошаговые вопросы | строгий ответ по фрагментам 0,57 | режим анализа 0,77 | 30 |
| LoCoMo — многосессионная память | 0,43 | продуктовый путь с разрешением дат 0,57 | 30 |
| Трудные вопросы LongMemEval | «вывалить всю историю» 0,25 | режим анализа 0,71 | 24 |
| Вопросы о времени | ранжирование без времени 0,17 | временной модуль 0,40 | 30 |
| Вопросы через много разговоров | ретрив 0,23 | сессии с хитами целиком 0,57 | 30 |
Наш гибридный ретрив (тексты + смысл + слияние рангов) на LongMemEval идёт вровень с обычным BM25: 0,49 против 0,50 на выборке 200, 0,675 против 0,675 на 40. Против «памяти нет вовсе» разрыв огромный (0,065), против крепкого текстового поиска — нет. Механизм повышения достоверности на RAGTruth и TruthfulQA двигает метрику в пределах шума (от −0,02 до +0,03), на пересказах QMSum — тоже. Это причина не продавать «наш поиск лучше всех», а говорить про то, что действительно меряется в нашу пользу.
Открытый бенчмарк памяти агентов от автора gbrain (Гарри Тан, Y Combinator): их корпус (240 страниц: люди, компании, встречи), их 145 реляционных запросов «кто участвовал / работает / инвестировал / консультирует», их формулы, и — отдельно — их собственный раннер, к которому наш стек подключён тонким адаптером (integrations/gbrain-evals/). Результат лесенкой, вклад каждой части виден отдельно: голый BM25 0,16 / 0,60 → граф через слияние рангов 0,24 / 0,81 → плюс детектор реляционных вопросов («кто был на встрече» без слова «все») 0,31 / 0,89 — это дефолтная поставка. С флагом CONFIDENT_GRAPH (полный структурный ответ без добора шума; по умолчанию выключен до проверки на наших данных) — 0,73 / 0,99 в их собственном раннере, против опубликованных у gbrain 0,49 / 0,98; с дефолтами мы их системы позади, впереди всех их не-графовых базисов. История числа рассказана честно и целиком в docs/ru/BENCHMARK_BRAINBENCH.md: первая публикация 0,73 держалась на правилах, захардкоженных в скрипте бенчмарка, была исправлена вниз до 0,24, и лишь затем те же идеи вернулись как фичи продукта — детектор реляционных вопросов, тип ожидаемого ответа («кто» → человек), уверенный структурный ответ — с русскими тестами и выключателями; скрипт бенчмарка своих правил ранжирования больше не содержит. Оговорки напечатаны в самом прогоне: векторного канала нет (у них есть); вопросы корпуса однотипны, обобщение подтвердит только прогон на наших наборах. Команда: scripts/brainbench_run.py.
Настоящий Mem0 (тот самый пакет, с его извлечением и векторным поиском) на тех же вопросах и с тем же судьёй: 0,33 против наших 0,47 на 30 вопросах. С двумя честными оговорками: выборка мала, а «наша» рука в этом прогоне — не продукт целиком, а текстовый поиск плюс наш временной модуль; и простое «вывалить всю историю в модель» набрало ровно столько же, сколько мы.
Прогон LongMemEval на 30 вопросах (модель gemini-3.1-flash-lite, 236 обращений, 390 тысяч токенов, 3,7 минуты) стоил 4 цента целиком. В пересчёте на результат: около 4 сотых цента за один правильный ответ у лучшей руки — временного модуля с точностью 0,80. Порядок величины важнее самой цифры: разбор памяти на экономичной модели стоит копейки, а разница между режимами — в двадцать четыре раза по цене за правильный ответ (0,80 против 0,03 у ответа без памяти при одинаковом числе обращений). Оговорки: выборка 30 вопросов — не статистика; раскладку стоимости по рукам API не даёт, доля на руку — оценка; на сильной модели цена вызова кратно выше, и её надо мерить на своей конфигурации.
Правило, взятое в дисциплину: точность не называется без цены — две системы с одинаковой точностью могут расходиться по стоимости в разы, и никакой бенчмарк точности этого не покажет. Пересчёт наших прогонов (вызовы модели на один правильный ответ, при одинаковых вызовах на вопрос): режим анализа — 2,6–2,8 вызова на правильный ответ против 3,5–4,8 у строгого режима и 8 у «вывалить всю историю»; вообще без памяти — 53–80 вызовов на правильный ответ, разрыв до ×21 при том же счёте вызовов. Считается командой scripts/cost_per_correct.py по сохранённым прогонам. Честная оговорка: прошлые прогоны не записывали токены, поэтому цена пока в вызовах, а не в деньгах — сравнима между режимами одного прогона, но не между моделями; харнесс теперь пишет токены, и следующий прогон даст цену в деньгах.
Долгоживущую память разоряет не размер, а наклон роста — и без измерения политика забывания невозможна в принципе. Ночной снимок считает узлы и связи по типам, версии фактов, байты на диске; история снимков даёт рост за 7 и 30 дней и лидеров роста («задач за месяц вдвое больше»), объём виден в мониторинге. Пока снимков мало, отчёт честно говорит «истории ещё нет», а не рисует нули, которые читаются как «не растёт». Само забывание при этом типозависимое и осторожное: затухают только контекстные связки «упоминались рядом», структурные факты — «решил», «назначен» — не затухают никогда, противоречия не сливаются автоматически.
Раньше три харнесса, включая сравнение с Mem0, читали данные из временной папки: файл клали руками, и через месяц повторить опубликованные числа было нельзя. Теперь датасеты скачиваются по ссылке в кэш, который переживает перезагрузку; если сети нет — прогон говорит, где взять файл и куда положить.
Сборка на каждый push гоняет то, что честно выполнимо без ключей и денег: контрактные тесты (сегодня 34 файла) и проводку гейта качества. Прогоны на бенчмарках в сборку не входят — им нужны ключи моделей и оплата вызовов; они запускаются командой, и решение «эталонный прогон до и после изменений ранжирования» остаётся дисциплиной человека. Сам гейт — пороги точности и полноты с вердиктом «прошло/не прошло» и кодом возврата — работает на 15 собственных примерах извлечения, то есть меряет разбор встреч, а не качество памяти в целом.
Это часть продукта, а не оговорка мелким шрифтом. Продукт, который обещает лишнее, теряет доверие на первом же демо.
Выключено по умолчанию — включается осознанно
Чего нет вовсе
Работает, но с оговорками
Составлено по коду в августе 2026. Возможности подтверждены разбором репозитория, а не пересказом планов: то, что найдено только в роадмапе, вынесено в раздел «Честно о границах». Технические подробности по каждой подсистеме — в docs/ репозитория, карта функционала с точными файлами — в docs/FEATURES_MAP.md.