| openfde run --repo --agent claude|codex | Оркестровая отправка: порождают кодирующий агент в собственном git-рабочем дереве задачи с цитируемым контекстным пакетом, транслируют его работу в аудиторский след и перемещают задачу из своего маркера выхода DONE / BLOCKED / NEEDS_HUMAN; run ready вентиляторы, run followup продолжает ту же сессию с обратной связью обзора | | openfde worktree list/open/remove | Рабочие деревца, созданные бегуном: ветвь, фиксирует перед базой, грязные файлы; удаление отказывается от сбрасывания неслившейся работы | [7][править править код] Онтология как артефакт: что означает каждый тип, случаи по типу, сироты, нарушения схемы; --rdf экспорт RDF / OWL (классы, отношения, личности, факты с происхождением) openfde path | Самая короткая цепочка цитируемых фактов, связывающих две организации — как финансовый директор относится к рабочему процессу сверки | OpenFDE: рабочее пространство ИИ для FDE

** Английский ** | 中 | | Español

Поставка решений ИИ в 100 раз быстрее. Интервью становятся памятью, память становится прослеживаемыми тодосами, тодос становится кодирующим агентом — закрытым эвалами.

OpenFDE - это первое в локальном масштабе рабочее пространство ИИ для передовых инженеров.

| openfde run --repo --agent claude|codex | Orchestrated dispatch: spawn a coding agent in the task’s own git worktree with the cited context pack, stream its work into the audit trail, and move the task on from its exit marker (DONE / BLOCKED / NEEDS_HUMAN); run ready fans out, run followup continues the same session with review feedback | | openfde worktree list/open/remove | Task worktrees the runner created: branch, commits ahead of base, dirty files; removal refuses to drop unmerged work | | openfde ontology | The ontology as an artifact: what each type means, instances per type, orphans, schema violations; --rdf exports RDF/OWL (classes, relations, individuals, facts with provenance) | | openfde path | Shortest chain of cited facts connecting two entities — how the CFO relates to the reconciliation workflow |

OpenFDE: AI workspace for FDEs

English | 简体中文 | 日本語 | Español

Deliver AI solutions 100x faster. Interviews become memory, memory becomes traceable todos, todos become coding-agent work — gated by evals.

OpenFDE is a local-first AI workspace for forward deployed engineers. Think of it as an enterprise brain built the ontology way: the customer organization — its goals, workflows, decisions, constraints, data sources, people and pains — captured as a typed, cited, time-aware graph that both humans and coding agents read from and write back to. It compiles engagement material — interviews, chat logs, documents, PDFs, images — into an ontology-backed operational memory, and closes the loop between humans and coding agents: agents pull tasks and context bundles from the ledger, execute, and write findings back — while the customer’s leadership watches progress live, with every claim citing its source.

Why

An FDE’s working state lives in three fragile places:

• Knowledge lives in conversations. Who trusts which data source, why a decision was made, which constraint blocks a workflow — said once in a meeting, lost two weeks later.
• Tasks live in heads. The gap between “heard it in an interview” and “dispatched it to a coding agent” has no system, no context, no trail back to the source.
• Verification lives in feelings. Agent output gets accepted by vibes instead of evals.

OpenFDE turns all three into one system, starting with memory.

What OpenFDE does

• Ontology-backed operational memory. A fixed FDE domain ontology — goals, workflows, decisions, constraints, data sources, pain points — constrains extraction, so what enters the ledger is operational knowledge, not prose. A dot-line-plane lens (value planes → business flows → decision points) organizes it the way leadership thinks.