Pieces for Developers — популярный AI-сервис для разработчиков. Фоновый демон PiecesOS записывает всё, что ты делаешь: код в IDE, вкладки в браузере, команды в терминале. Потом ты спрашиваешь «что я делал вчера?» — и получаешь ответ из своей же активности. Удобно.
Я проанализировал Pieces по шести архитектурным характеристикам — эволюционируемость, масштабируемость, обучаемость, генеративность, скорость, современность. И обнаружил, что моя система — которую я собрал за несколько недель — делает почти то же самое, но иначе. И это «иначе» оказалось принципиальным.
Вот пять аргументов.
-
Структура vs. свалка. Pieces хранит сырой поток: фрагменты кода, URL-ы, команды — всё в одной куче с временными метками. У меня знания организованы по четырём уровням принципов: нулевые (самые фундаментальные, трансдисциплинарные), первые (базовые принципы мышления и действия), вторые (прикладные правила для конкретных практик) и третьи (формализованные сущности предметных областей — метод, практика, различение, архитектурное решение, каждая с кодом, связями и описанием). Когда мне нужно знание, я нахожу конкретную сущность на нужном уровне, а не рою в потоке вчерашней активности.
-
Интенциональность vs. пассивность. Pieces записывает всё подряд. Мой экзокортекс записывает только то, что прошло через осознанный фильтр: я решаю, что важно, экстрактор формализует, знание попадает в Pack (вторые принципы). 90% дневной активности — шум. Pieces, вероятно, хранит весь шум. Моя среда (IWE как аналог IDE)— нет.
-
Открытость vs. vendor lock-in. Мои знания лежат в git-репозиториях. Обычный Markdown, обычный git. Если завтра исчезнет любой инструмент — знания останутся. Pieces хранит всё в проприетарном PiecesOS. Нет PiecesOS — нет памяти.
-
Масштабируемость vs. один десктоп. Pieces работает только локально, только на одном устройстве. Среда IWE заточена на обслуживание всех участников экосистемы через те же MCP-серверы, которые индексируют формализованные знания. Пока это работает для меня, но архитектура готова к масштабированию: одна база знаний — много точек доступа (CLI, бот, веб). Pieces — только твой ноутбук.
-
Доступность vs. персональная установка. Основной путь — подключиться к платформе Aisystant и получить доступ к структурированным знаниям и агентам через экосистему. Для тех, кто хочет развернуть всё у себя — будет шаблон на GitHub, форк за 15 минут. Pieces требует установки PiecesOS, регистрации, настройки — и всё равно даёт только сырую память, а не систему знаний.
Главное различение, которое я вынес из этого анализа: пассивный захват контекста и активная экстракция знаний — это разные архитектуры. Первая удобна. Вторая — полезна. Pieces отвечает на вопрос «что я делал?». Среда (IWE, ИИ-экзокортекс) отвечает на вопрос «что я знаю?».
Pieces — нормальный продукт для своей задачи. Вспомнить вчерашний код — пожалуйста. Но пассивный дамп активности не заменит структурированное знание, организованное по нулевым, первым, вторым и третьим принципам.
——
Вот что присылает мне агент в бот телеграм.
