В современном цифровом предприятии знания перестали быть статичными документами — они живут, развиваются и меняются вместе с системой.

Каждый сервис, процесс, интерфейс или поток данных является носителем смыслов, и все эти смыслы взаимосвязаны.

Чем сложнее организация, тем важнее становится способность сохранять и использовать знания в структурированном виде.

Вечером я смотрел на черновик аудита банковской системы. Семьдесят страниц текста — аккуратных, умных… и беспомощных. В них было всё, кроме главного: куда ткнуть пальцем, чтобы увидеть причину и связанный с ней риск.

Я открыл диаграмму и сделал то, чего раньше не делал с текстами: расщепил его на смысловые атомы. Первая глава превратилась в объект. Раздел — тоже объект. Абзац с фразой «есть прямой доступ к БД» — отдельный узел с ссылкой на страницу. Рядом появился «Факт». От него пошли ребра к «Риску» и «Рекомендации».
И тут случилось простое озарение: документ перестал быть рассказом, он стал моделью.

На второй главе я заметил повтор: тот же паттерн всплывает в другом отчёте. Раньше я бы копировал текст. В графе я просто переиспользовал раздел как объект. Тот самый «Интеграционный ландшафт» стал шаблоном — и без лишних объяснений собрал вокруг себя факты, метрики, контроли.

Когда всё склеилось, вопросы заказчика сменились: не «где это написано?», а «какие риски подтверждены фактами?» и «что закроем первым?». Мы щёлкнули по узлу — и увидели цепочку от цитаты первоисточника до предлагаемого изменения архитектуры. Трассировка появилась сама собой, просто потому что текст больше не был плоским.

Этот материал — про наш путь на ЛЦТ Фест 2025 в задаче «Интеллектуальный цифровой инженер данных». Мы пришли не с ещё одним «ML-демо», а с управляемым процессом импорта: Графовые структуры как мозг (сигнатуры, профили датасетов, шаблоны пайплайнов), MCP как оркестратор шагов, MinIO для presigned-загрузки без лишнего трафика, Airflow с одним универсальным DAG и Postgres на выходе. Вместо «магии нейросети» в критическом пути — алгоритмы и правила, а LLM — ассистент и объяснитель. Результат — предсказуемость, воспроизводимость и ощутимая экономия: один процесс вместо зоопарка MVP, storage-first вместо переделок, повторное использование классов и шаблонов вместо ручных костылей.

Контекст-карта — это не просто схема, а сюжет: есть акторы, сцена, цель, взаимодействия, ограничения.

Формула-ядро:
Когда [Актор] в [Сцене] хочет [Цель], он взаимодействует с [Актор/Система] через [Интерфейс/Событие], соблюдая [Ограничение].
Как из истории нарисовать диаграмму:
1. ...
2. Глаголы и объекты → связи / поток