Карта технологий Tvijo: продукты, доказательства и план
Как связаны Workspace, DSHREM, AI OS, база знаний и обучение. Что проверено и чего ещё не хватает на 28 октября 2026 года.
Tvijo связывает рабочее пространство, исполнение агентами, учёт расходов и доказательства результата. Единица работы — задача с границами, денежным потолком, результатом и проверкой приёмки. Само название модели этих свойств не даёт.
Дата наблюдения: 28 октября 2026, UTC. Это автоматизированный редакционный отчёт по коду, публичным HTTP-проверкам и ограниченным запускам. Он не является независимой сертификацией или подтверждением готовности всех частей для клиентов.
Открыть Workspace · Поиск по карте знаний · Учебные задания · Методика оценки
Обновление MCP — 28 октября 2026, 15:47 UTC
MCP 0.2.0 влит и помечен тегом, но ещё не опубликован в npm. Добавлен tvijo_review: ревью переданного diff с находками и квитанцией расхода, без доступа к репозиторию, запуска тестов и поручения редактору. npm и открытый реестр пока показывают 0.1.1; публикация 40713641341 ожидает одобрения. Заявка в каталог GitHub подана, принятие не подтверждено. PR №2 с дополнительными локальными снимками уже влит. Реальная квитанция ревью, интеграция редактора, безопасное поручение и проверка оплаты до зачисления — отдельные условия. Подробности и источники.
Одна система, разные обязанности
| Часть | Назначение | Подтверждение и граница |
|---|---|---|
| Tvijo Workspace | Вход в проект, подключения, навигация по запускам и доказательствам | Публичная оболочка доступна. Полнота данных всех авторизованных проектов в этом отчёте не проверялась. |
| Расширение VS Code и TvijoCode | Работа с файлами и командами из редактора | Каналы публикации имеют отдельные версии; см. загрузки. Установка редактора ещё не означает успешного выполнения задачи. |
| DSHREM CLI | Исполнение задач через допущенные маршруты с лимитами | В этом аудите есть два журнала исполнения. Расход и приёмка проверяются отдельно. |
| Tvijo MCP | Делает Tvijo инструментом MCP-клиента | Опубликованная 0.1.1 даёт консультацию. Влитая 0.2.0 добавляет ревью переданного diff и ожидает публикации npm. Это не общий исполнитель файлов; см. датированное обновление MCP выше. |
| AI OS | Политики задач, допуск маршрутов, счётчик и доказательства | Использованы существующие службы; ещё один роутер моделей не создавался. |
| Wiki / KB / Learn | Проверенные объяснения, источники и задания | Нативная Django Wiki, статьи EN/RU. Страница с уроком пока не означает LMS с прогрессом и сертификатами. |
| Поиск по знаниям | Ограниченное извлечение с источником и уровнем доступа | Переиспользован SQLite FTS5 EvidenceIndex для локального индекса. Публичный поиск содержит разрешённые карточки и метаданные внешних ссылок. Все авторизованные Workspace ещё не импортированы. |
Сайт состоит из нескольких служб: Wiki работает на Django, Workspace — на Next.js, AI OS transport управляет вызовами провайдеров. Portal-go/HTMX у FinEdg — отдельная поверхность продукта. Общими должны быть контракты и квитанции, а не ключи и неограниченный доступ к базам.
Путь задачи: Workspace / редактор / MCP → ограниченная задача → допущенный маршрут DSHREM → счётчик → результат → приёмка → разрешённая публикация. Частные документы остаются за своей границей авторизации. Публичная карта не выполняет авторизацию клиентов.
Наши методы простыми словами
| Название | Что делает | Статус |
|---|---|---|
| ROYAGENTS / AGENTROY | Распределяет ограниченные задания, лимиты и передачу результатов | Существующие исполнители; в аудите запущены ограниченные задачи. Это не постоянно работающий автономный штат. |
| AGENTJUDGE | Оценивает версионированные доказательства; отсутствие доказательств может блокировать приёмку | Протокол проверки. Совет модели не разрешает тратить деньги или одобрять собственную правку. |
| ALKNDA | Направляет знания в статьи, обучение, KB, новости, документацию и API | Система публикации; эта карта и собственные задания — конкретные результаты. |
| ORBITA | Outcomes, Reuse, Bottlenecks, Investment, Traction, Amplification | Приоритизация. Запись в реестре не доказывает спрос клиентов. |
| HITDEP | Подбирает метод исследования неопределённости и проверяет решение | Документированный метод: сначала замер, потом масштабирование. |
| LOBE | Переиспользует готовое перед созданием нового | Здесь повторно использованы счётчик и поисковый индекс. |
| DEMOCRA | Публикует полезные доказательства после проверки приватности и допустимости | Методы и агрегаты, без ключей, клиентских данных и исполнения торговых операций. |
| RULEZ | Объединяет HITDEP, ALKNDA, ORBITA, LOBE и DEMOCRA | Правила работы, а не дополнительный программный продукт. |
| RULEZ2 | Напоминание PROOF, DRIFT, SAFE, COST, OWNER, FUNNEL | Ссылается на существующие правила; не создаёт второй противоречащий набор. |
Что куда направлять
| Назначение | Включать | Исключать / следующий допуск |
|---|---|---|
| Внутренний поиск проекта | Разрешённые документы, доказательства из кода, решения с областью доступа | Ключи и поиск по чужим клиентам; сервер обязан авторизовать tenant до обращения к индексу. |
| Глубокое исследование | Открытые вопросы, гипотезы, противоречия, проекты экспериментов | Вывод остаётся предложением до проверки; каждое исследование имеет бюджет. |
| SEO / AEO / GEO | Собственные объяснения, методы, кейсы, датированные агрегаты и источники | Контакты клиентов, частные пути, выдуманные рейтинги, нелицензированные копии курсов. |
| Внешняя карта чтения | Публичные ссылки и структура с указанием источника | Sitemap не даёт лицензию на копирование полных текстов. |
Карта ABAI Wiki содержит 1 252 адреса sitemap, разрешённых robots.txt, на 28 октября: docs — 630, learn — 527, journey — 48, CAIO — 41, ещё шесть адресов. Проверены шесть навигационных страниц. Прямой HTTPS работает, прокси не понадобился. Тексты курсов не копировались. Подписи из URL в нашем поиске не являются проверенными заголовками страниц. Упоминание не означает партнёрства или рекомендации.
Кейсы и что они доказывают
- Hotido: каталог и приём обращений, разработанные в общем процессе работы агентов. Датированная квитанция выкладки и анонимные проверки навигации/форм подтверждают работу поверхности. Синтетическое обращение не является продажей или доказательством спроса.
- FinEdg: исследования и бумажные торговые сценарии, включая portal-go/HTMX. Бумажные результаты помечаются. Здесь нет утверждения о реализованной прибыли или запуске реальных ордеров.
- Tvijo: редактор, исполнение с учётом расходов и эта Wiki. Работа нескольких поверхностей видна; вход нового клиента, расчёты и независимая оценка качества требуют отдельной приёмки.
Модели: каталог, маршрут, вызов, приёмка
| Модель / маршрут | Что проверено | Что ещё не доказано |
|---|---|---|
| ds41f | DeepInfra; одно завершённое ограниченное совещательное задание | Модель неверно назвала свой расход; используем журнал счётчика. |
| glm53f | DeepInfra; одно завершённое ограниченное совещательное задание | Модель ошиблась в формуле цены принятой задачи. Запрошенный glm53d не найден среди допущенных алиасов; новый алиас не выдумывался. |
| Gemini 4 Argon | OpenRouter/Google; один ответ, $0,021426 по данным провайдера | Контекст в каталоге — 1 048 576 токенов, не два миллиона. Ответ достиг ограничения вывода; частичный совет не является приёмкой. |
| Codex Terra / Luna / Sol | Аккаунтный CLI для реализации, классификации и проверки | Запрошенные ID и квитанции сохранены. Фактически обслужившую модель и долю цены подписки не выводим из названия запроса. |
| Sakana Fugu Ultra V2 | Проверены каталог и кандидат локального маршрута | Не вызывался: резерв без управляемого потолка вывода способен превысить общий бюджет $2 ещё до входных токенов. |
| Sakana Fugu Max | Есть в каталоге провайдера | Допущенный локальный маршрут этим аудитом не установлен. |
Три платных запроса суммарно стоили $0,02443503856; на сверке незавершённых расходов и резервов нет. Доля стоимости аккаунтной подписки CLI неизвестна и в API-сумму не входит. Задания были разными — это не сравнительный эксперимент. Цена за миллион токенов не равна цене одной задачи. Наличие модели в каталоге не означает доступность в редакторе.
Отличие Tvijo может состоять в контроле области работы, квитанциях расходов, доказательствах, приватном поиске и понятной приёмке. Превосходит ли это скорость или качество другого продукта, покажет эксперимент. Fugu — семейство моделей, Tvijo — рабочий процесс вокруг моделей. Сравнивать полезно полную выполненную задачу при одинаковых условиях.
Видимость в поиске: что известно
Авторизованный запрос Search Console за 30 сентября — 27 октября 2026 вернул 3 показа и 0 кликов. Проверка URL определила английскую главную как дубль, канонический адрес Google — корень сайта. Workspace, индекс Wiki и статья сравнения обозначены как неизвестные Google. Четыре выбранных URL не дают процента индексации всего сайта.
Повторяемая частота цитирования Tvijo в Claude или Codex пока не измерена. Разрешение роботу, индексирование, показ в поиске и цитата в ответе ИИ — разные наблюдения. Статья и robots.txt не гарантируют позиции, включение в обучение или цитирование. Границы описаны в документации Google, OpenAI и Anthropic.
План с условиями приёмки
| Этап | Результат | Условие завершения |
|---|---|---|
| 1. Основа доказательств | Публичная карта, собственные учебные задания, квитанции моделей, ограниченный локальный поиск | Публикация EN/RU, рабочие ссылки, проверки источников/видимости и сверка расходов. |
| 2. Клиентский поиск и первая задача | Авторизованная связь Workspace→DSHREM; установка→вход→задача→отчёт; атрибуция MCP | Изоляция двух клиентов; замер первой задачи нового пользователя; события канала связаны с квитанциями; платёж проверен отдельно. |
| 3. Контролируемое исследование | Одинаковый корпус заданий для допущенных моделей и режимов исполнения | Зафиксированная среда, повторные запуски, независимая приёмка, все расходы, попытки/реальные нарушения и неопределённость. |
| 4. Обучение и обнаружение | Собственные руководства, прогресс обучения, кейсы, измеренные результаты | Завершение уроков подтверждается; права проверены; HTML доступен; свежая выборка Search Console и повторяемая панель цитирования ИИ. |
Текущая публикация относится к этапу 1. Следующие этапы — предложения с условиями, а не уже готовые функции. Начать можно с одного пилота: запросить объём и критерии приёмки. Форма отправляет обращение, не списывает оплату и не обещает выполнение заранее.
Источники моделей: каталог OpenRouter, Argon, модели Sakana. Открытая сводка квитанций содержит границы проверки.
🔗 Связи статьи
Открыть полный граф знаний ↗Та же тема
- Tvijo MCP 0.2.0: ревью diff, статус публикации и следующие этапы
- Учимся работать с Tvijo: шесть заданий от задачи до доказательств
- Как оценивать качество, стоимость и контроль агентов
- Tvijo, DSHREM, Codex, Claude Code и Copilot: что для какой работы
- Connections, backlinks and the knowledge graph
- Models and routing: what the composer control changes
Следующие шаги
Связанные материалы
Tvijo MCP 0.2.0: ревью diff, статус публикации и следующие этапы
Подготовленное ревью с квитанцией расхода: что уже в коде, что опубликовано и почему поручение редактору остаётся отдельным этапом.
Рабочее пространство и агентыУчимся работать с Tvijo: шесть заданий от задачи до доказательств
Собственные упражнения: границы задачи, бюджет, поиск источников, проверка, публикация и измерение пользы.
Рабочее пространство и агентыКак оценивать качество, стоимость и контроль агентов
Проект повторяемого эксперимента: одинаковые задания, полный расход, приёмка, попытки и фактические нарушения.
Рабочее пространство и агентыTvijo, DSHREM, Codex, Claude Code и Copilot: что для какой работы
Границы исполнителей, оценки удобства и статус внедрения. Выберите услуги для пилота компании и отправьте заявку команде Tvijo.
💬 Комментарии