ARCANADA
Скоро

Talomnia

Talomnia — коммерческий продуктовый слой поверх Datarim, Arcanada и Knowledge Contract Architecture. Первый продукт, Talomnia Workforce, задуман так, чтобы клиент мог заказать профессиональную работу — исследование, разработку, обзор архитектуры, аудит, анализ документов — у цифровых специалистов, вместо того чтобы нанимать сотрудника под каждую такую потребность. Клиент описывает задачу; Talomnia по замыслу определяет нужные Roles, Skills и Blueprints, фиксирует экономику до начала исполнения (оценка, Budget Limit, критерии приёмки), выполняет работу силами AI-агентов, программных систем или людей и возвращает результат вместе с Evidence — обоснованием того, что и на каком основании было сделано.

По замыслу путь задачи проходит Work Request → Work Order → Work Execution со встроенными приёмкой и доработкой, а Knowledge Contract на каждую задачу описывает, что исполнитель должен знать, что ему разрешено, чего он делать не должен и что считается успехом. По замыслу границей исполнения служит репозиторий клиента, а не прямой доступ к его инфраструктуре. Статус на сегодня — строится: технологическая база работает, но бизнес ещё не подтверждён. Нет внешних оплаченных кейсов, устойчивой B2B-выручки и измеренной unit-экономики; ближайший рубеж — Evidence Gate 1: один реальный внешний клиент подаёт задачу, платит, получает результат и принимает работу. Все целевые показатели дорожной карты — гипотезы, которые предстоит проверить, а не достигнутые результаты.

Статус
В разработке; бизнес пока не подтверждён
Автономность (AAL)
L1 → L4
Сайт
talomnia.com
Первый продукт
Talomnia Workforce

01

Заказать работу, а не нанимать

По замыслу B2B-клиент заказывает исследование, разработку, обзор архитектуры, аудит или анализ документов у цифровых специалистов вместо найма сотрудника под каждую потребность; этот клиентский путь в плане и ещё не проверен.

02

Экономика фиксируется до исполнения

По замыслу оценка, Budget Limit и критерии приёмки согласуются заранее, а расчёт идёт после приёмки.

03

Evidence к каждому результату

Каждый результат задуман так, чтобы приходить вместе с Evidence — обоснованием, а не просто ответом.

Разрыв, на котором стоит продукт

Знаний в избытке; надёжно доступной профессиональной работы — по-прежнему дефицит. Этот разрыв и есть продукт.

По замыслу клиент описывает задачу, а Talomnia определяет нужные Roles, Skills и Blueprints и выполняет работу силами AI-агентов, программных систем или людей.

Возможности

Статус не указан

  • Work Request → Work Order → Work Execution со встроенными приёмкой и доработкой
  • Knowledge Contract на задачу — что исполнитель должен знать, что ему разрешено, чего он делать не должен и что считается успехом
  • Экономика фиксируется до исполнения — оценка, Budget Limit, критерии приёмки, расчёт после приёмки
  • Evidence и происхождение вместе с каждым результатом, а не просто ответ
  • Roles, Skills и Blueprints должны переиспользоваться между задачами и профессиями
  • Граница исполнения на стороне клиента — интерфейсом служит репозиторий, а не прямой доступ к инфраструктуре заказчика

Текущий уровень автономии

L1
Что значат уровни →

Слабое звено

Технологическая база существует (Datarim как работающий фреймворк мультиагентного исполнения, Arcanada как среда исполнения, Knowledge Contract Architecture как исследовательское ядро), но сама Talomnia пока не подтверждена как бизнес: нет устойчивой B2B-выручки, повторяемой воронки привлечения, измеренной unit-экономики и ни одного внешнего оплаченного кейса. Ближайший потолок — Evidence Gate 1: один реальный внешний клиент подаёт реальную задачу, платит, получает результат и принимает работу.

Roadmap до L4

  1. Этап 1 — превратить существующую базу в клиентский путь: подал задачу → понял стоимость → оплатил → получил работу → проверил результат. Gate 1 — одна реальная оплаченная внешняя задача, принятая клиентом.
  2. Этап 2 — доказать, что это не совпадение: разные B2B-клиенты, измеренные приёмка и доработка, себестоимость исполнения и проверки, первый сигнал жизнеспособной unit-экономики.
  3. Этап 3 — доказать повторяемость: Skills и Blueprints действительно переиспользуются, меньше ручной настройки, ниже доработка, снижается TDP (время оцифровки профессии).
  4. Этапы 4-5 — ранний масштаб, затем открытие инфраструктурных слоёв (Enterprise Capacity, Capability API / A2A, Contributor Network) — только после того, как клиенты платят, возвращаются и экономика сходится.

Следующий шаг

Оцените текущую сборку и план развития

Статус СБОРКА означает активную разработку, а не обещание публичной доступности. Ориентируйтесь на текущие возможности и roadmap выше.

Посмотреть путь к целевому уровню

Открыть

Другие компоненты экосистемы