Have something to say?
Distributed compute: сосед-машина как worker для тяжёлых tasks
## Что это Опционально: ROX-instance может зарегистрироваться как worker в private cluster. Тяжёлые tasks (research, batch-skill, long video processing) роутятся на свободную машину в команде через P2P-mesh. ## Зачем У команд часто есть idle compute (desktop'ы коллег ночью). Distributed mode превращает это в shared resource без cloud bill. ## Источники вдохновения - [markqvist/Reticulum](https://github.com/markqvist/Reticulum) — P2P mesh - [tobi/try](https://github.com/tobi/try) — ephemeral workspaces - [agisota/zrok](https://github.com/agisota/zrok) — distributed network
Публичная prompt library: shared prompts с лицензией
## Что это Public library prompts от community: каждый prompt лицензирован (MIT / CC-BY), категоризирован (research / coding / writing / design), versioned. Import одним кликом в свой workspace. ## Зачем Хороший prompt — это intellectual capital, который сейчас расходится по Twitter'ам и YouTube'ам. Public library + лицензии = воспроизводимый, attributable обмен. ## Источники вдохновения - [kunkunsh/kunkun](https://github.com/kunkunsh/kunkun) — marketplace patterns - [github/spec-kit](https://github.com/github/spec-kit) — spec/prompt sharing - [backnotprop/prompt-tower](https://github.com/backnotprop/prompt-tower) — prompt management
Auto-generated tutorials: ROX учит ROX'у
## Что это Когда пользователь делает что-то новое (открыл viewer, подключил source, написал automation), ROX в углу подкидывает короткий tutorial: «вот что вы сделали, вот ещё 2 связанные возможности». Auto-generated из usage patterns + docs, не hardcoded. ## Зачем Discoverability — главная боль power tools. Auto-tutorials превращают каждое действие в trigger обучения, без overwhelming onboarding'а. ## Источники вдохновения - [paullarionov/claude-certified-architect](https://github.com/paullarionov/claude-certified-architect) — guided tutorials - [fuma-nama/fumadocs](https://github.com/fuma-nama/fumadocs) — docs-driven discovery - [google-labs-code/design.md](https://github.com/google-labs-code/design.md) — contextual guidance
On-chain wallet integration: signing для crypto-related workflow
## Что это Optional plugin: подключить crypto wallet (MetaMask / WalletConnect) -> ROX может signing-prompt'ить транзакции через визуальный confirm. Useful для DeFi / NFT / DAO workflow'ов, где LLM-агент готовит транзакцию. ## Зачем Web3-сегмент — это активные early-adopter'ы AI-tools. Wallet integration делает ROX полноценным «AI commander» для on-chain operations. ## Источники вдохновения - [ensdomains/thorin](https://github.com/ensdomains/thorin) — wallet integration UI - [agisota/open-design](https://github.com/agisota/open-design) — design embed patterns
AR Spatial workspace: артефакты как физические объекты
## Что это Vision Pro / Meta Quest приложение, в котором артефакты — это объекты в комнате. Можно их «разложить на столе», «прикрепить к стене», «убрать в ящик». Spatial memory работает на знакомых ergonomics. ## Зачем Когда вы помните вещь по «оно лежало вон в том углу» — это spatial memory, и она быстрее линейного поиска. AR workspace эксплуатирует встроенные cognitive primitives. ## Источники вдохновения - [hijohnnylin/neuronpedia](https://github.com/hijohnnylin/neuronpedia) — spatial visualization - [dhanush777x/protoviz-3d](https://github.com/dhanush777x/protoviz-3d) — 3D environments
Knowledge graph navigation в боковом view
## Что это Боковой view с knowledge graph всех артефактов / sessions / sources: nodes — entities, edges — references. Click на ноду — открывает entity, drag — связывает руками. Useful для исследования больших корпусов знаний. ## Зачем Линейный sidebar теряется на 200+ артефактах. Graph view даёт другой mental model — «что с чем связано», вместо «что после чего». ## Источники вдохновения - [safishamsi/graphify](https://github.com/safishamsi/graphify) — knowledge graph - [LincZero/obsidian-node-flow](https://github.com/LincZero/obsidian-node-flow) — node-flow visualization - [hashintel/hash](https://github.com/hashintel/hash) — knowledge graph
Визуальный workflow editor для automation matchers
## Что это Визуальный node-based editor для automation matcher'ов и mission flows: nodes = triggers / conditions / actions / skills, edges = data flow. Save -> исполняется как обычная automation. Не замещает code, а complement. ## Зачем Visual editor открывает automation'ы для non-developers. И для developer'ов — это быстрый sketch'ing'er сложных flow'ов до того, как описывать YAML'ом. ## Источники вдохновения - [agisota/reaflow](https://github.com/agisota/reaflow) — workflow editor UI - [TfTHacker/obsidian-canvas-candy](https://github.com/TfTHacker/obsidian-canvas-candy) — canvas-based flow - [LincZero/obsidian-node-flow](https://github.com/LincZero/obsidian-node-flow) — node-flow patterns
Append-only audit log на blockchain backend (опционально)
## Что это Опциональный backend для audit log: append-only chain anchored в публичный blockchain (Ethereum / Bitcoin testnet) для tamper-evidence. Per-tenant opt-in, не default. ## Зачем Compliance contexts (legal, healthcare) требуют tamper-evidence, который выше «hash-chain в SQLite». Public-chain anchoring — extreme but valid решение для extreme audit needs. ## Источники вдохновения - [markqvist/Reticulum](https://github.com/markqvist/Reticulum) — chain integrity - [ethz-spylab/agentdojo](https://github.com/ethz-spylab/agentdojo) — audit guarantees
One-click self-host: ROX как Docker-container с auto-update
## Что это Self-hostable backend ROX через Docker-compose: `docker compose up` поднимает audit + storage + sources + auth + viewer-web всё вместе. Auto-update через GH Releases, optional Tailscale для access. ## Зачем Privacy-сознательная аудитория и enterprise-on-prem — это очень разные user-классы, но обоим нужен self-host. One-click убирает «devops курс на 2 дня» из onboarding'а. ## Источники вдохновения - [every-app/every-app](https://github.com/every-app/every-app) — self-host patterns - [YunoHost/yunohost](https://github.com/YunoHost/yunohost) — one-click hosting - [trailbaseio/trailbase](https://github.com/trailbaseio/trailbase) — agentic backend
Federated workspaces: share knowledge graph между tenant'ами
## Что это Federated knowledge: один workspace может выборочно делиться частью своего knowledge graph с другим workspace (с consent обеих сторон). Useful для consulting-команд, которые работают с несколькими клиентами и хотят накапливать общую базу. ## Зачем Сейчас workspaces изолированы абсолютно. Federation — это middle ground между «всё общее» и «всё закрыто». ## Источники вдохновения - [hashintel/hash](https://github.com/hashintel/hash) — knowledge-graph workspaces - [i-am-shodan/USBArmyKnife](https://github.com/i-am-shodan/USBArmyKnife) — federated patterns
AI-генерация release notes из PR + Linear context
## Что это Release notes не только из PR-diff'а, но обогащены Linear context'ом и user-feedback из Featurebase. AI suggests категории (highlight / breaking / minor), привязывает к product narrative. ## Зачем Release notes сейчас — это «список PR'ов». С AI и cross-source context'ом — это «история, которую мы рассказываем пользователям». ## Источники вдохновения - [linear/linear-release](https://github.com/linear/linear-release) — release notes - [harry0703/MoneyPrinterTurbo](https://github.c ## 🔗 Linear - [PZD-93](https://linear.app/kuhjie/issue/PZD-93) (match confidence: 0.412)
Plugin marketplace со стейкингом мейнтейнеров
## Что это Skill / plugin marketplace, где мейнтейнеры стейкают репутацию на свои плагины. Стейк забирается при подтверждённой malicious activity, accruется при positive reviews. Создаёт incentive для качества и hygiene. ## Зачем Open marketplace без incentive deteriorates до spam'а. Стейкинг — известный механизм фильтрации, нерешённый для plugin economy. ## Источники вдохновения - [kunkunsh/kunkun](https://github.com/kunkunsh/kunkun) — plugin marketplace - [spacedriveapp/spacebot](https://github.com/spacedriveapp/spacebot) — distributed marketplace
GPU-ускорение в Open Design embed для тяжёлых артефактов
## Что это Эксперимент: WebGPU acceleration для rendering Open Design canvas с большими графами / heavy 2D-сценами. Fallback на CPU, если WebGPU недоступен. Цель — 60 fps на 10K nodes. ## Зачем Дизайн-артефакты растут в size, и Canvas начинает тормозить. GPU = доступная в браузерах сила, которую мы не используем. ## Источники вдохновения - [vercel-labs/tersa](https://github.com/vercel-labs/tersa) — composer + canvas - [agisota/meta2d.js](https://github.com/agisota/meta2d.js) — 2D canvas runtime - [protectwise/troika](https://github.com/protectwise/troika) — GPU rendering
P2P шеринг артефактов без cloud-зависимости
## Что это Делиться артефактом / сессией напрямую с peer'ом через P2P-канал (Reticulum / Tailscale). Без upload в облако, без TTL — пока пир онлайн. Shortlink decodes в P2P-address. ## Зачем Не все хотят / могут отправлять данные в публичные cloud'ы. P2P-шеринг = «share with your team» без любого middle-man. Полезно для enterprise / sensitive data. ## Источники вдохновения - [agisota/zrok](https://github.com/agisota/zrok) — peer-to-peer sharing - [markqvist/Reticulum](https://github.com/markqvist/Reticulum) — P2P / mesh network - [fatedier/frp](https://github.com/fatedier/frp) — tunnel patterns
Voice agent companion: hands-free взаимодействие с ROX
## Что это Полностью голосовой режим работы: agent говорит, пользователь отвечает голосом. Local ASR + TTS, без облака для приватности. Hotword «Hey Rox» поднимает session. Удобно за рулём, в кухне, на прогулке. ## Зачем Voice — новая модальность взаимодействия, и LLM делают её finally usable. Hands-free assistance для длинных операций (research, planning) — другой класс productivity. ## Источники вдохновения - [fishaudio/fish-speech](https://github.com/fishaudio/fish-speech) — open ASR/TTS - [agisota/dograh](https://github.com/agisota/dograh) — voice composer - [livekit/protocol](https://github.com/livekit/protocol) — voice protocols
AR/VR viewer для 3D-артефактов и spatial workspace
## Что это Viewer для 3D-артефактов (CAD-модели, архитектурные mock'и, scientific viz) в Vision Pro / Quest. Артефакт открывается «в комнате», навигация — глазами и руками. Spatial workspace: несколько артефактов рядом, как стены office'а. ## Зачем Когда десктоп вырастает в spatial — ROX должен быть готов. AR/VR viewer — это experiment, который мы хотим запустить рано, чтобы продумать ergonomics до того, как hardware станет mass-market. ## Источники вдохновения - [dhanush777x/protoviz-3d](https://github.com/dhanush777x/protoviz-3d) — 3D viewer adapter - [protectwise/troika](https://github.com/protectwise/troika) — 3D rendering - [hijohnnylin/neuronpedia](https://github.com/hijohnnylin/neuronpedia) — spatial visualization
Mobile companion app для iOS/Android: чат и просмотр артефактов на ходу
## Что это Лёгкий companion для iPhone/Android: подключается к десктоп-ROX через зашифрованный канал (Tailscale-style), даёт минимальный chat + просмотр артефактов + push notifications. Не клон десктопа, а спутник: «отвечать в дороге», не «работать с дороги». ## Зачем Большая часть рабочего времени проходит не за десктопом. Без mobile — мы теряем «реактивную» часть use-case'а: ответить агенту, получить ping о завершении long-running task. ## Источники вдохновения - [SideStore/SideStore](https://github.com/SideStore/SideStore) — mobile packaging - [spacedriveapp/spacebot](https://github.com/spacedriveapp/spacebot) — companion patterns - [okwasniewski/MiniSim](https://github.com/okwasniewski/MiniSim) — mobile dev experience
Agent safety sandbox: detect prompt-injection и jailbreak attempts
## Что это Vision: каждый incoming prompt (особенно из untrusted sources — email, web, external messages) пропускается через safety-pipeline до того, как agent его обрабатывает. Что входит: - Prompt-injection detector через специализированную модель (Anthropic injection-classifier или open-source equivalent) - Jailbreak attempt detector (паттерны типа «ignore previous instructions», DAN, etc.) - Untrusted-content marker: «этот текст пришёл из email — treat as data, not instructions» - Sandbox-mode: tool-calls недоступны, пока content marked untrusted - Per-source policy: «email-source = always untrusted, web-source = trusted» - Audit emit на каждое safety-event - UI banner: «обнаружено suspicious content, agent в safe mode» - Override-flow для known-false-positives ## Зачем Prompt injection — это #1 vulnerability в LLM-агенты (OWASP LLM Top-10 #1). Без safety pipeline — каждый external source это attack vector. С ним — это insulated, и attacker'у нужно сначала пройти detector. ## Источники вдохновения - [ethz-spylab/agentdojo](https://github.com/ethz-spylab/agentdojo) - [elder-plinius/L1B3RT4S](https://github.com/elder-plinius/L1B3RT4S) - [Agent-Field/agentfield](https://github.com/Agent-Field/agentfield)
Agent introspection: почему агент сделал именно так
## Что это Vision: visualizer для agent-decision-tree. После каждого action agent объясняет: «я выбрал этот tool, потому что X. Альтернатива была Y, но Z». Это меняет «black box agent» в «transparent reasoning». Что входит: - Recording всех intermediate steps (tool-calls, thoughts, reasoning chains) - Visualization: agent-trace как timeline - «Why did you do this?» button: agent re-explains specific decision - Counterfactual: «что было бы, если не tool-X, а tool-Y?» - Confidence scores на каждом шаге - Eval-mode: «было ли это оптимальное решение?» - Export как trace JSON для third-party анализа ## Зачем Доверие к agent растёт, когда вы понимаете «почему». Без introspection agent — magic box, и юзер либо слепо верит, либо panics. С introspection — это инструмент, который аргументирует. Особенно critical для high-stakes решений (финансы, healthcare, legal). ## Источники вдохновения - [Siddhant-K-code/agent-trace](https://github.com/Siddhant-K-code/agent-trace) - [jayparikh/agentviz](https://github.com/jayparikh/agentviz) - [hijohnnylin/neuronpedia](https://github.com/hijohnnylin/neuronpedia)
Agent memory persistence: long-term context через RAG + embeddings
## Что это Сегодня каждая session — fresh start. Vision: persistent agent-memory layer, который накапливает учения через все sessions и делает их доступными в context-window каждой новой. Что входит: - Background-задача после каждой session: extract key facts + decisions - Vector store локально (sqlite-vec или Qdrant embedded) - Embeddings через локальную модель (для privacy) или cloud - Retrieval-augmented prompt: agent при старте получает summary релевантных past learnings - Per-workspace + per-tenant isolation (BrandedScope enforced) - UI: memory inspector «что агент помнит про вас» - Manual edit + delete: «забудь это» - Export/import memory как portability ## Зачем Без long-term memory agent — «золотая рыбка». Каждый раз учишь его одному и тому же. С memory persistence — он растёт вместе с вами, помнит prior context, не задаёт одни и те же вопросы. ## Источники вдохновения - [rohitg00/agentmemory](https://github.com/rohitg00/agentmemory) - [emcie-co/parlant](https://github.com/emcie-co/parlant) - [tursodatabase/agentfs](https://github.com/tursodatabase/agentfs)