Кейсы

Как контекст рождается в сессии, дистиллируется в долговременное знание и поднимается на уровень организации — живой жизненный цикл данных от хаоса диалога к упорядоченному знанию.

Слой планирования и контроля над дев-проектами: строит оценённый и расписанный по календарю план, публикует его в собственный реестр задач и GitHub, затем непрерывно сводит план с фактом.

Локальный граф кодовой базы, который ИИ-агент держит перед глазами при правке кода: где определён символ, кто его вызывает, что сломается при изменении. Tree-sitter → граф → MCP-инструменты; всё на машине, ноль обращений в сеть.

Контроль ресурсов всех серверов без агентов: коллектор опрашивает их по SSH каждые ~15 минут, метрики ложатся в БД на вашем сервере (без облака), поверх — шесть детекторов сбоев и вердикты-светофор с рекомендациями «нужно ли добавить мощностей».

Виджет Wexus Looker добавляет «глазик» к каждому вложению в ленте сделки: PDF, картинки, таблицы и документы открываются в модалке без скачивания. Большинство форматов рендерится прямо в браузере; на сервер уходят только те, что иначе не показать.

Реальное рабочее время сотрудников по следам их работы — транскрипты ИИ-агентов, git-коммиты и статусы задач из собственного реестра вместо слежки за компьютером: время по задачам, простои, расход токенов ИИ — в дневном отчёте.

Бот читает рабочий чат и раз в день собирает дайджест: что решили, о чём договорились, какие темы и пожелания. Один чат-хаб с топиком на проект, база знаний в Obsidian и раздел «Чаты» кабинета. Переписка уходит в LLM строго как данные.