Semantic Memory — система памяти платформы. Два компонента:
**Векторный поиск:** все факты из разговоров сохраняются как pg_vector embeddings. Поиск по смыслу, а не по ключевым словам. "Проблема с зарядкой" найдёт "долго заряжается" и "нет свободных станций".
**Трекинг data points:** 19 AJTBD-полей (ниша, боли, аудитория, экономика, конкуренты...) отслеживаются автоматически. Система знает: какие данные уже есть, каких не хватает, и направляет разговор.
**Project Brief:** сжатое описание проекта (~300 токенов) вместо полной истории (~25K токенов). Генерируется после каждого нового факта. Экономия: запрос 2K токенов вместо 25K.
Все факты из разговоров сохраняются и ищутся по смыслу, а не по ключевым словам. Автоматический трекинг: какие данные о проекте уже есть, каких не хватает.
Сжатое описание проекта (~300 токенов) вместо полной истории — экономия 90% на каждый запрос к AI.