От сырой идеи до доказанного результата
MeiSei — open-source ядро для команд, которые работают с AI-агентами. Запрос проходит шесть стадий зрелости, прежде чем стать задачей: контекст, осмысление, решение, план, проверка готовности и исполнение с подтверждением результата.
Этап 1 из 6. Torii
Принимает сигнал и фиксирует контекст
Записывает источник, автора и обстоятельства входящей идеи. Сырой запрос остаётся сырьём и не превращается в задачу трекера раньше времени.
«Нам нужна авторизация через GitHub, чтобы пользователи могли сохранять сессии»
- Результат слоя
- id
- raw-104
- source
- чат команды
- status
- intake
- context
- user-sessions
Что меняется для команды
Без структурного каркаса даже сильная модель увязает в потерянном контексте, недопонимании и переделках.
Сырая мысль сразу становится задачей
Идея из чата напрямую падает в трекер. Границы размыты, контекст утерян. Агент пишет код не для той проблемы, и работу приходится переделывать.
Torii держит сырьё отдельно. В трекер попадает только созревшая работа с проверенным контекстом.
Решения забываются, споры идут по кругу
Причины выбора архитектуры остаются в ветках диалогов. После смены контекста агент предлагает те же ошибочные варианты.
Enma фиксирует принятое решение, отклонённые альтернативы и причину отказа прямо в графе проекта.
Агент пишет код без плана
Модель сразу правит файлы вслепую, натыкается на непредвиденные зависимости и ломает смежные модули.
Yatagarasu и Fujin требуют бриф с границами и критериями готовности до старта.
«Готово» на словах, а не на деле
Агент ставит статус «done» без доказательств. Команда вручную проверяет каждую строку или ловит баги на проде.
Daruma закрывает задачу только с проверяемым подтверждением: хэш коммита, зелёные тесты, артефакты.
Что такое MeiSei технически
Не отдельный чат и не модель, а машина состояний: типы данных, контракты переходов, валидаторы и проверяемый след аудита.
LLM / агент
Читает контекст, генерирует гипотезы, проектирует архитектуру и пишет код. Свободен в рассуждениях, но действует внутри заданных границ.
- Генерация альтернатив
- Код и тесты
- Семантический анализ
MeiSei Core
Хранит граф объектов, проверяет правила переходов между слоями и ведёт родословную решений. Не даёт сырому запросу уйти в исполнение.
- Машина состояний зрелости
- Валидация контрактов слоёв
- Память решений и аудит
Daruma / трекер
Ведёт жизненный цикл задач. Фиксирует подтверждения результата и не закрывает задачу без них.
- Проекты и задачи
- Правила жизненного цикла
- Проверка evidence
- Модель поставки
- Open core
- Интерфейс
- Model Context Protocol
- Модели
- Claude, GPT, Gemini, локальные
- Трекеры
- Daruma, GitHub, GitLab, Jira
Изучите канон и начните применять
Руководство по архитектуре, спецификация типов данных и принятые решения открыты в публичной документации.