The post has been translated automatically. Original language: Russian
Noda is an internal tool for structuring knowledge, documentation, and work materials that we developed at Jupiter Soft within the Sekura ecosystem.
The Sekura ecosystem unites several of our internal areas and developments. In the process of working on them, a common problem gradually arose: project knowledge accumulates quickly, but often remains scattered. Some of the information is in documents, some is in work chats, some is in notes, some is in code, and some just stays in the head of the team members.
At first, like many teams, we tried to use existing tools: notes, documents, knowledge bases, task trackers, wiki systems, and various AI tools for working with texts. Each of these approaches solved a part of the problem, but none of them completely closed it in the form that we needed for long-term work with project knowledge.
Regular documents are well suited for static texts, but over time it is difficult to maintain links between materials in them. Notes are convenient for quick thoughts, but they quickly turn into a fragmented archive. Wiki systems provide structure, but often require too much manual discipline. Task trackers help manage tasks, but are poorly suited for storing context, solutions, and explanations. Modern AI tools are good at helping to formulate a text, but without their own structured knowledge base, it is difficult for them to work consistently with the context of a particular project.
Gradually, we came to the conclusion that we needed more than just another text editor and not just a chat with artificial intelligence. We needed a tool that helps preserve project knowledge as a connected system: with clear articles, categories, tags, links between materials, drafts, published versions, and notes about what is outdated or has been replaced.
This is how Noda appeared, one of the internal components of the Sekura ecosystem. Her task is to help us capture the knowledge that arises in the process of development, research, product discussions and documentation preparation.
When developing Noda, we relied on two directions. The first is the old ideas of expert systems, where it is important not only to store knowledge, but to present it in a structured form so that it can be reused. The second is modern language models, which make it easier to search, explain and use the accumulated context if this context is well organized in advance.
The main storage unit in Noda is an article. An article can describe a technical solution, a product idea, an instruction, a term, a process, a user scenario, or an internal rule. You can add a category, tags, links to related materials, and other service attributes to an article. This helps not only to save the text, but also to show its place in the overall structure of the project.
Internally, Noda is used to document solutions, maintain user instructions, prepare reference materials, maintain project context, and gradually transform work notes into more stable documentation.
It was important for us that Noda did not replace the team's thinking and did not turn knowledge into a random set of AI responses. On the contrary, Noda's task is to preserve the human structure of knowledge, and use modern AI tools as an additional layer to work with this structure.
Now Noda remains an evolving internal tool within the Sekura ecosystem. We continue to improve our work with articles, drafts, links between materials, outdated versions, and the reuse of knowledge in new tasks.
Noda appeared out of practical necessity. We needed to lose less context, connect materials better with each other, and gradually accumulate knowledge about projects in a form that remains useful not only at the time of writing, but also after a while.
Noda — это внутренний инструмент для структурирования знаний, документации и рабочих материалов, который мы разработали в Jupiter Soft в рамках экосистемы Sekura.
Экосистема Sekura объединяет несколько наших внутренних направлений и разработок. В процессе работы над ними постепенно возникла общая проблема: проектные знания быстро накапливаются, но часто остаются разрозненными. Часть информации находится в документах, часть — в рабочих чатах, часть — в заметках, часть — в коде, а часть просто остаётся в голове участников команды.
Сначала мы, как и многие команды, пытались использовать уже существующие инструменты: заметки, документы, базы знаний, таск-трекеры, вики-системы и разные AI-инструменты для работы с текстами. Каждый из этих подходов решал часть задачи, но ни один не закрывал её полностью в том виде, который был нужен нам для долгосрочной работы с проектными знаниями.
Обычные документы хорошо подходят для статичных текстов, но со временем в них сложно поддерживать связи между материалами. Заметки удобны для быстрых мыслей, но быстро превращаются в разрозненный архив. Вики-системы дают структуру, но часто требуют слишком много ручной дисциплины. Таск-трекеры помогают управлять задачами, но плохо подходят для хранения контекста, решений и объяснений. Современные AI-инструменты хорошо помогают формулировать текст, но без собственной структурированной базы знаний им трудно стабильно работать именно с контекстом конкретного проекта.
Постепенно мы пришли к выводу, что нам нужен не просто ещё один редактор текста и не просто чат с искусственным интеллектом. Нам был нужен инструмент, который помогает сохранять проектные знания как связанную систему: с понятными статьями, категориями, тегами, связями между материалами, черновиками, опубликованными версиями и отметками о том, что устарело или было заменено.
Так появилась Noda — один из внутренних компонентов экосистемы Sekura. Её задача — помогать нам фиксировать знания, которые возникают в процессе разработки, исследований, продуктовых обсуждений и подготовки документации.
При разработке Noda мы опирались на два направления. Первое — старые идеи экспертных систем, где знания важно не просто хранить, а представлять в структурированном виде, чтобы с ними можно было работать повторно. Второе — современные языковые модели, которые позволяют удобнее искать, объяснять и использовать накопленный контекст, если этот контекст заранее хорошо организован.
Основная единица хранения в Noda — статья. Статья может описывать техническое решение, продуктовую идею, инструкцию, термин, процесс, пользовательский сценарий или внутреннее правило. К статье можно добавлять категорию, теги, ссылки на связанные материалы и другие служебные признаки. Это помогает не только сохранить текст, но и показать его место в общей структуре проекта.
Во внутренней работе Noda используется для документирования решений, ведения пользовательских инструкций, подготовки справочных материалов, сохранения контекста по проектам и постепенного превращения рабочих заметок в более устойчивую документацию.
Для нас было важно, чтобы Noda не заменяла мышление команды и не превращала знания в случайный набор AI-ответов. Наоборот, задача Noda — сохранить человеческую структуру знаний, а современные AI-инструменты использовать как дополнительный слой для работы с этой структурой.
Сейчас Noda остаётся развивающимся внутренним инструментом внутри экосистемы Sekura. Мы продолжаем улучшать работу со статьями, черновиками, связями между материалами, устаревшими версиями и повторным использованием знаний в новых задачах.
Noda появилась из практической необходимости. Нам нужно было меньше терять контекст, лучше связывать материалы между собой и постепенно накапливать знания по проектам в форме, которая остаётся полезной не только в момент написания, но и спустя время.
Share
