Tvijo wiki
Каталог

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.

💬 Комментарии

Комментарии публичны и модерируются. Не публикуйте персональные данные.
  • Комментариев пока нет. Будьте первым!

Следующие шаги