Идея пришла не с “рынка”, а из очень конкретного чувства: что у нас уже есть архитектура, способная реально решать боли человека/бизнеса, а деньги и продукты всё ещё делают другие люди. Самое простое место прорвать рынок — это консалтинг через ТРИЗ: там уже есть мощная инженерная традиция, но нет нормального ИИ‑инструмента, который умеет не просто рассказывать про Альтшуллера, а реально помочь инженеру или фаундеру решать противоречия здесь и сейчас.
Дальше всё случилось в вашем типичном режиме “утром идея — днём код — к обеду продукт”. Сначала родилось название и образ: не абстрактный “консультант”, а TRIZ Insight — орган, который живёт рядом с человеком и в нужный момент даёт ему готовое решение + план действий + план метрики оценки. Потом стало понятно, что просто натаскать LLM на ТРИЗ мало: ему нужен скелет. Так появился TRIZ‑движок: таблица противоречий, ИФР, принципы, уровни решений, плюс слой, который умеет прикинуть, насколько предложенное решение вообще похоже на то, что имел в виду Альтшуллер.
Но даже этого оказалось мало. Инженеру или предпринимателю недостаточно услышать “используй принцип 15. Динамичность”. Ему нужно понять: кто что делает, какой артефакт должен появиться и по какой метрике он поймёт, что не зря шевелился. Отсюда вырос второй орган — Haiku‑планировщик. Он берёт сырое решение и разворачивает его в маленький боевой план: роли, шаги, артефакты, метрики. Так противоречие “Нужно ускорить бэкенд‑сервис (снизить latency в два раза), но нельзя усложнить кодовую базу и уронить стабильность” превращается не в абстрактную лекцию, а в последовательность действий с понятным критерием “сделано”.
Внутри всё устроено проще, чем может показаться снаружи. Есть вход: формулировка задачи и цель, какой параметр хочется улучшить и какой нельзя портить. Есть слой, который приводит это в форму ТРИЗ: Техническое и Физическое Противоречие, Идеальный Конечный Результат, ресурсы. Есть сердце — TRIZ‑движок, который сочетает принципы и эффекты и выдаёт несколько кандидатов решений. Есть легкая фазовая логика ENA и роутер состояний системы, под ним сидит LLM, которая не играет в “поэта”, а оборачивает эти ходы в связный текст и план. И есть выходной фильтр: оцениваются метрики (соответствие ИФР, новизна, реализуемость), подбирается тон (по‑деловому или мягче) и длина, чтобы человек не утонул в теории.
И главное: это не просто “умный промпт”. TRIZ Insight живёт как демон на сервере с подключенной памятью и логами, это отдельный сервис системы. Его можно вызвать из Телеграма, из других агентов, повесить на сервер и забыть, зная, что он продолжит крутить свои фазы, считать метрики и помогать людям решать задачи.
Под капотом у TRIZ Insight обычный, честный Python. Свой TRIZ‑движок лежит рядом с Haiku‑планировщиком, всё это крутится вокруг LLM‑API, который даёт языковой интеллект без привязки к конкретному вендору. Снаружи это выглядит как Telegram‑бот и демон‑сервис на сервере: бот разговаривает с людьми, демон молча перемалывает задачи, считает метрики и отдаёт готовые планы. Внутри — набор модулей, которые знают, как формализовать противоречие, подобрать тризовские принципы, оценить решение и разложить его по шагам так, чтобы живой человек мог просто взять и сделать
